Yapay Zeka Meme Kanserinin Teşhisinde Umut Olabilir mi?

Bihter Kartheuser 05.07.2016

Yapay zekanın derin öğrenme teknolojisi sayesinde, kötü huylu kanser hücrelerini tespit etmesi bekleniyor.

Günümüzde pek çok kadın meme kanserinin tehdidi altında. Hatta düşük bir yüzdeyle de olsa erkekler de meme kanseri riski taşıyor. Kanserin iyi huylu mu yoksa kötü huylu mu olduğunu anlamanın tek yolu ise genellikle biyopsi örneği almak oluyor. Ancak ultrason teknolojisindeki gelişmeler, artık gereksiz biyopsilere ihtiyaç olmadan kanser hücrelerinin iyi veya kötü huylu olup olmadıklarının anlaşılabileceğini gösterme yolunda ilerliyor.

Samsung Medison, RS80AwithPrestige ultrason cihazının lezyon analiz fonksiyonu “S-Dedect” derin öğrenme algoritmasıyla güncelledi. Bu yeni teknoloji sayesinde hastalardan gereksiz yere biyopsi örneği alınmasının önüne geçilebilecek. Cihaz Avrupa’nın bazı bölgelerinde, Orta Doğu’da ve Kore’de kullanılmaya başlandı.

Popular Science’ın haberine göre, Samsung Medison’un PR yöneticisi Doug Kim, derin öğrenmenin temelinde, karmaşık karar verme algoritmalarına çok fazla miktarda veri yüklenmesinin yattığını belirtiyor. Bu veriler söz ve görsel tanıma yazılımlarından farmasötik araştırmalara kadar her şeyi kapsıyor. Yazılımcılar yaklaşık 9 bin göğüs lezyonunun görselini kullanarak bir algoritma geliştirmiş. Bu lezyonların şekil ve oryantasyon gibi çeşitli karakter özellikleri radyologlar tarafından okunmuş. Ayırca tüm lezyon görselleri daha önce biyopsi yapılarak herhangi bir malignite olup olmadığı tespit edilmiş parçaların görselleri.

Günümüzde pek çok kadın meme kanserinin tehdidi altında. Hatta düşük bir yüzdeyle de olsa erkekler de meme kanseri riski taşıyor. Kanserin iyi huylu mu yoksa kötü huylu mu olduğunu anlamanın tek yolu ise genellikle biyopsi örneği almak oluyor. Ancak ultrason teknolojisindeki gelişmeler, artık gereksiz biyopsilere ihtiyaç olmadan kanser hücrelerinin iyi veya kötü huylu olup olmadıklarının anlaşılabileceğini gösterme yolunda ilerliyor.

Samsung Medison, RS80AwithPrestige ultrason cihazının lezyon analiz fonksiyonu “S-Dedect” derin öğrenme algoritmasıyla güncelledi. Bu yeni teknoloji sayesinde hastalardan gereksiz yere biyopsi örneği alınmasının önüne geçilebilecek. Cihaz Avrupa’nın bazı bölgelerinde, Orta Doğu’da ve Kore’de kullanılmaya başlandı.

Popular Science’ın haberine göre, Samsung Medison’un PR yöneticisi Doug Kim, derin öğrenmenin temelinde, karmaşık karar verme algoritmalarına çok fazla miktarda veri yüklenmesinin yattığını belirtiyor. Bu veriler söz ve görsel tanıma yazılımlarından farmasötik araştırmalara kadar her şeyi kapsıyor. Yazılımcılar yaklaşık 9 bin göğüs lezyonunun görselini kullanarak bir algoritma geliştirmiş. Bu lezyonların şekil ve oryantasyon gibi çeşitli karakter özellikleri radyologlar tarafından okunmuş. Ayırca tüm lezyon görselleri daha önce biyopsi yapılarak herhangi bir malignite olup olmadığı tespit edilmiş parçaların görselleri.

Yapay Zeka Meme Kanserinin Teşhisinde Umut Olabilir mi?
Yapay Zeka Meme Kanserinin Teşhisinde Umut Olabilir mi?

Fotoğraf: Samsung

Fotoğraf: Samsung

Derin öğrenme sürecinin en önemli aşaması, her bir lezyonun tek tek nasıl bir teşhis aldığı konusundaki doğru bilgi. Böylece algoritma geliştirilirken lezyon görselleriyle kanser teşhisi arasındaki ilişki, yapay zekaya yüklenmiş oluyor. Yapay zeka bu doğru veriler sayesinde hastanın biyopsiye ihtiyaç duyup duymadığına karar verme konusunda doktorlara yardımcı olabiliyor. Ultrason sırasında radyolog tam olarak incelemek istediği görseli dondurarak bu algoritmayı uygulayabiliyor.

Samsung Medison’ın çalışmanın kesinliğiyle ilgili henüz herhangi bir yayını yok. Aynı algoritma mantığını tiroid kanseri için de uygulamayı planlayan Seoul’daki Samsung Medical Center, hali hazırda akademik bir çalışma yayınlamak üzere çalışıyor ve araştırma sonuçlarının yaklaşık bir yıl içerisinde yayınlanması bekleniyor. Görünen o ki, kesinlik kazandığında doktorlara teşhis bakımından zaman kazandıracak, her şeyden önemlisi de hastaların sonuçta iyi huylu çıkacak bir parça için bıçak altına yatmaları gerekmeyecek.

Derin öğrenme sürecinin en önemli aşaması, her bir lezyonun tek tek nasıl bir teşhis aldığı konusundaki doğru bilgi. Böylece algoritma geliştirilirken lezyon görselleriyle kanser teşhisi arasındaki ilişki, yapay zekaya yüklenmiş oluyor. Yapay zeka bu doğru veriler sayesinde hastanın biyopsiye ihtiyaç duyup duymadığına karar verme konusunda doktorlara yardımcı olabiliyor. Ultrason sırasında radyolog tam olarak incelemek istediği görseli dondurarak bu algoritmayı uygulayabiliyor.

Samsung Medison’ın çalışmanın kesinliğiyle ilgili henüz herhangi bir yayını yok. Aynı algoritma mantığını tiroid kanseri için de uygulamayı planlayan Seoul’daki Samsung Medical Center, hali hazırda akademik bir çalışma yayınlamak üzere çalışıyor ve araştırma sonuçlarının yaklaşık bir yıl içerisinde yayınlanması bekleniyor. Görünen o ki, kesinlik kazandığında doktorlara teşhis bakımından zaman kazandıracak, her şeyden önemlisi de hastaların sonuçta iyi huylu çıkacak bir parça için bıçak altına yatmaları gerekmeyecek.

BUNLAR DA İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR

BU YAZARDAN

Yorum yazmak için giriş yapmalısınız.

Bu habere henüz site içi yorum yazılmamış.

Gazetemsi
Facebook'ta takip et Twitter'da takip et Youtube'da takip et Instagram'da takip et

©2016 Gazetemsi.com. Her hakkı saklıdır.