Meme Kanseri Taraması: Yapay Zeka Radyolog Kadar İyi Değerlendirebilir

0
1353

Dijital mamografi değerlendirmesinde radyologlar kadar performans gösterebilen yapay zeka sistemleri, meme kanseri taramasında doğruluğu ve etkinliği artırabilir.

Meme kanseri, kadınlarda en sık görülen kanser türüdür ve tedavideki önemli gelişmelere rağmen, kansere bağlı ölümlerin başlıca nedenidir. Meme kanseri taramasında bir radyolog kadar kanseri iyi değerlendirebilecek, derin öğrenme ve yapay zeka algoritmalarının olduğu bilgisayar destekli sistemler bizleri bekliyor.

Breast Cancer Facts - National Breast Cancer Foundation
Meme kanseri, kadınlarda en sık görülen kanser türüdür.

Mamografide Derin Öğrenme ve Yapay Zeka

Mamografinin kullanıldığı meme kanseri taramasının, meme kanserine bağlı ölümleri azaltmada etkili olduğu bilinmektedir. Bununla birlikte, bu taramalar yoğun emek ve maliyet gerektirirler.

Bu taramalara rağmen, kanserlerin %25’e kadarı hala taramada tespit edilemeyebilirler. Ek olarak, dijital mamografide lezyonların gözden kaçmaması veya yanlış yorumlanmaması büyük önem taşımaktadır.

1990’lardan bu yana, mamogramlarda meme lezyonlarını otomatik olarak tespit etmek ve sınıflandırmak için bilgisayar destekli tespit sistemleri geliştirilmiştir. Ne yazık ki, bugüne kadar hiçbiri, yeteri kadar etkinlik gösterememiştir.

Bununla birlikte tıbbi görüntülemede, derin öğrenme ve yapay zeka algoritmalarının olduğu bilgisayar destekli sistemlerin gelişimi, insanlar ve bilgisayarlar arasındaki boşluğu artık hızla kapatıyor.

Son yıllarda, mamogramların otomatik analizi için birkaç derin öğrenme tabanlı algoritma geliştirilmiştir; bunlardan bazıları radyologlarla karşılaştırıldığında çok umut verici sonuçlar vermiştir.

İleri okuma: Yapay Zeka Hastalıkları Teşhis Etmede İnsanlar Kadar Etkili Midir?

Çalışmanın Sonuçları

Journal of the National Cancer dergisinde yayınlanan kohort bir çalışmada, yapay zeka teknolojisinin kullanıldığı sistemin kanser tespit performansı ile 101 radyoloğun kanser tespit performansı puanlanarak karşılaştırılmıştır. (ölçek 1-5; 1 = negatif, 2 = iyi huylu bulgular, 3 = muhtemelen iyi huylu, 4 = şüpheli anormallik, 5 = yüksek malignite şüphesi)

Yapay zeka teknolojisinin sonuçları, 101 radyoloğunkinden istatistiksel olarak daha düşük olmayıp, radyologların ortalamasına benzer sonuçlar ifade etmiştir. Ancak, yapay zeka sisteminin performansı en iyi puan alan radyologdan daha düşük çıkmıştır. Sonuç olarak, yapay zeka sisteminin ortalama bir radyolog kadar iyi olduğu sonucuna varabiliriz.

Sonuç

Derin öğrenme algoritmalarına dayalı yapay zeka sistemi, mamografide meme kanserini tespit etmek için ortalama bir radyolog ile benzer performansa sahiptir. Ancak, bu tür bir yapay zeka teknolojisi umut verici olmakla birlikte, bir tarama ortamında uygulanmasının performansı ve optimizasyonu daha fazla araştırılmayı beklemektedir.

Race Oncology begins preparing for clinical breast cancer trials using  bisantrene

Referans

Rodriguez-Ruiz, A., Lång, K., Gubern-Merida, A., Broeders, M., Gennaro, G., & Clauser, P. et al. (2019). Stand-Alone Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection in Mammography: Comparison With 101 Radiologists. JNCI: Journal Of The National Cancer Institute111(9), 916-922. doi: 10.1093/jnci/djy222

Gazi Üniversitesi Eczacılık Fakültesi'nden 2019 yılında mezun oldum. Doktora eğitimime Gazi Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmakoloji Anabilim Dalı'nda 2019 yılından bu yana devam ediyorum. YÖK tarafından 100 tematik alan içerisinde yer alan Moleküler Farmakoloji ve İlaç Araştırmaları alanında çalışmaktayım. Aynı zamanda Gazi Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Öğrenci Temsilcisi ve Orpheus Başkan Yrd. görevini sürdürmekteyim. Sağlıkla ilgili bilgilere ulaşmanın çok kolay olduğu, ancak doğru bilgiye ulaşmanın çok zor olduğu bu dönemde, sizlere en güvenilir bilgiyi aktarmayı hedefim olarak görüyorum.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz