Yapay Zeka Meme Kanserini Daha Doğru Tahmin Edebiliyor

Genetik ve modern görüntülemedeki büyük ilerlemelere rağmen, bazı tanılar çok geç koyuluyor. Geç gelen tanı agresif tedaviler, belirsiz sonuçlar ve daha fazla tıbbi harcama anlamına geliyor. Sonuç olarak, hastaların tanımlanması, meme kanseri araştırmaları ve etkili erken teşhiste büyük önem teşkil etmekte.

MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zekâ Laboratuvarı(CSAIL) ve Massachusetts Genel Hastanesi’nden(MGH) bir ekip, eğer bir hastada meme kanseri gelişimi muhtemel ise, bir mamogramdan tahmin edebilecek yeni bir derin öğrenme modeli yarattı. Mamografi ve 60.000’den fazla MGH hastasının bilinen sonuçları üzerine eğitilmiş olan bu model, meme dokusunda kötü huylu tümörlerin öncüsü olan ince kalıpları öğrendi. Kendisi de meme kanserini yenmiş birisi olarak MIT Profesörü Regina Barzilay, bunun gibi sistemlerin doktorların bireysel düzeydeki tarama ve önleme programlarını kişiselleştirmelerini sağlayarak geç tanıyı tarihe gömeceğini söylüyor. 

Model, riski tahmin etmekte mevcut yaklaşımlardan önemli ölçüde daha iyi. Geleneksel model hastaların sadece yüzde 18’ini yüksek risk kategorisine yerleştirirken, yapay zekâlı model yüzde 31’ini yüksek risk kategorisinde tanımladı.

Proje ayrıca, özellikle ırksal azınlıklar için risk değerlendirmesini daha doğru hale getirmeyi hedefliyor. Beyaz ırk popülasyonları üzerine birçok erken teşhis modeli geliştirildi ve bu modeller çeşitli ırklarda daha az kesinlik gösteriyordu. MIT/MGH modeli, çeşitli ırklardaki kadınların için aynı derecede doğruluk oranına sahip. Örneğin siyahi kadınların meme kanserinden ölme olasılığı yüzde 42 oranında beyaz kadınlara göre daha fazla. Bu durum tespitte ve sağlık hizmetlerine erişimde farklılıklar olmasından kaynaklandığı için özellikle bu proje çok önemli.

Barzilay, sistemlerinin bir gün, hastaların kardiyovasküler hastalıklar veya diğer kanserler gibi sağlık sorunları için büyük risk altında olup olmadıklarını görmede mamogram kullanmasını sağlayabileceğini söyledi. Araştırmacılar, modelleri diğer hastalıklara, özellikle de pankreas kanseri gibi çok az etkili risk modellerine sahip olanlara uygulamak için bir hayli istekliler.

Kaynak: https://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507

TRAI

Recent Posts

Türkiye Yapay Zeka Zirvesi’nde Katılım Rekoru

Bu yıl sekizincisini düzenlediğimiz Türkiye Yapay Zeka Zirvesi, ülkemizdeki yapay zeka ekosisteminin önde gelen isimlerini,…

1 gün ago

TRAI Yapay Zeka Araştırması Yayında!

Yapay zeka artık yalnızca bir teknoloji değil; ekonomilerin motoru, rekabetin yeni ölçüsü. Türkiye Yapay Zeka…

4 gün ago

98. TRAI Meet-Up’ta “Hukuk, Etik ve Felsefe Perspektifinden Yapay Zeka” Konuşuldu

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 98’incisini 15 Ekim…

2 hafta ago

Türkiye’deki Yapay Zeka Girişimleri 419’a Ulaştı!

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka…

4 hafta ago

97. TRAI Meet-Up’ta Akıllı Şehirler ve Otonom Araçlar Konuşuldu

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlenen TRAI Meet-Up serisinin 97’ncisini 17 Eylül…

1 ay ago

Üyemiz Etiya, Gartner Magic Quadrant’ta

Türkiye merkezli küresel yazılım şirketi Etiya, yapay zeka alanında dikkat çekici bir başarıya imza attı.…

2 ay ago