Twitter
Visit Us
YOUTUBE
YOUTUBE
LINKEDIN
Share

Google’ın geliştirdiği yapay zekâ, patoloji slaytları üzerinden kanser tanısında tümörleri %89 başarıyla tespit ediyor. Uzman patologlarda bu oran %73’te kalıyor.

Teknoloji devi Google, patoloji uzmanlarının vaktini alan ve yıllarca eğitim ile tecrübe gerektiren tanılama işlemini yapay zekâya öğretti.

İnsanlar gibi adım adım eğitim alan yapay zekâ, tanı koymada %89 başarılı oldu. İnsanlarda bu oran, bir patologun sınırsız vakti olduğu ve başka hiçbir işle uğraşmadığı varsayıldığında bile %73’te kalıyor.

Neden gerekli?

Özellikle kanser hastalarının terapiye başlama sürecini etkileyen patolojik tanılarda, uzmanların gigabayt boyutlarında onlarca slaytı, 40 kat büyüterek detaylıca incelemesi gerekiyor. Hastanın biyolojik örneklerinin incelenip teşhisin koyulması ve raporun en doğru biçimde hazırlanması, çoğu zaman kanser hastaları için yaşam ile ölüm arasındaki ince çizgi anlamına geliyor.

Özellikle göğüs ve prostat kanserlerinin tanısında, iki farklı patologun aynı veriler üzerinde aynı tanıyı ortaya koyma olasılığı yüzde 48’e inebiliyor.

 

Araştırma safhası

Araştırmayı yürüten Google çalışanları, bu yöntemle patologlara tanı sürecinde yardımcı olabilmeyi hedefliyor. Bunun için Radboud Üniversitesi’nden göğüs kanseri hastalarına ait slaytlarla işe başladılar. 

GoogLeNet adı verilen yapay zekâ sistemiyle çalıştılar. Yapay zekâ ilk denemede kayda değer başarı elde etti ancak yeterli bulunamadı. Bunun üzerine ekip, patoloji öğrencilerinin yaptığı gibi, fotoğrafları sisteme farklı boyutlarda tanıtıp eğitmeye başladı.

Sistem zamanla gelişerek yerelleşme skorunda (FROC) %89’a ulaştı. Tümörleri makrofajlardan başarıyla ayırt etti. Zaman kısıtlaması olmayan ve başka işle uğraşmayan bir uzman patologun doğru teşhis skoru ise %73’te kalıyor.

Ayrıca farklı bir ekip, sistemi farklı veri setleriyle deneyerek tümörleri tespit etmede yüzde 81 başarıya ulaştı.

Kullanım alanı

Yapay zekânın teşhiste doktorların yerini asla alamayacağını vurgulayan ekip, sistemin sadece kolaylık ve zamandan tasarruf sağlamasını hedefliyor. Bu sayede hekimler verilerin tamamıyla uğraşmak yerine yapay zekânın işaret edeceği alanlara odaklanabilir. 

Ayrıca yapay zekâ sadece öğrendiği kadarını teşhis edebiliyor, hekimler ise slaytta farklı hastalıklara dair anormal sonuçları da tespit edebilir.

 

Kaynak: http://www.aljazeera.com.tr/haber/yapay-zekayla-kanser-tanisi

            https://research.googleblog.com/2017/03/assisting-pathologists-in-detecting.html