ÜYE OL ÜYE GİRİŞ
ÜYE OLUN / GİRİŞ YAPIN
RxMediaPharma

Kanserde Yapay Zekanın Yeri

Kanser tedavisi için yapay zekanın kullanımın alanları incelendi.
05 Aralık 2019

Yapay zeka (AI), son yıllarda sağlık alanında da fazlaca kullanılmaya başlandı. Onkoloji alanında, ortaya çıkan AI teknolojileri tümörleri tespit edebilir, kanserleri teşhis edebilir ve hatta hasta yanıtlarına dayanarak gerçek zamanlı olarak ayarlanan kemoterapi tedavisi önerileri üretebilir.

Örneğin Google'ın AI yazılımı, bir hastanın hastanede geçireceği süreyi tahmin etmekten, tekrardan yatış yapma ihtimaline ve hatta ölüm riskini değerlendirmeye kadar çeşitli sağlık hizmetleri işlevlerini kapsar.

Yakın geçmişte Google’ın AI kanser tespit yetenekleri bir makale olarak yayınlandı. Tümörleri 100×00 piksel kadar küçükken dahi tespit etmek için, görsel kalıpları tanımaya dayalı tahminler yapan bilgisayarlardan oluşan bir yöntem olan bir sinir ağı kullanıldı. Böylece %92.4 doğrulukla tümörler tespit edilebildi. Daha önce başka bir AI yöntemiyle %82.7 ile elde edilmiş olan en yüksek sonuç böylece geçilmiş oldu. Patologların elle yaptığı ölçümlerde ise bu oran %73.2 idi.

Her ne kadar Google’ın AI'sı kanser tespitinin doğruluğunu arttırma potansiyeline sahip olsa da, daha büyük veri kümeleri için donatıldığından emin olmak için teknolojide daha fazla iyileştirme yapılması gerekiyor.

Çok Sayıda Şirket Yatırım Yapıyor

IBM'in AI teknolojisi Watson ise, şimdi çeşitli kanser türlerinin teşhisine yardımcı olmak için Watson kullanan 55 hastane ile dünya genelinde 230'dan fazla hastanede kullanılıyor. IBM, Watson'ın tümörleri %93 doğrulukla tanımlayabildiğini bildirmesine rağmen, çoğu doktor bu verinin tutarlılığından emin değildir. Bu doktorların birçoğu, Watson'ın bu tavsiyeleri üretmek için gerçek hasta verilerini kullandığına inanmasına rağmen, Watson'ın varsayımsal verileri kullandığını ve sadece kendi sonuçlarını büyük veri setlerinden sentezlemekten ziyade diğer doktorlardan gelen önerileri aktardığını fark ettiler.

Harvard Tıp Fakültesi Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi, insan teşhisinin hata oranını %85 kadar düşürmek için derin öğrenme yöntemini kullandı. Bu derin öğrenme mekanizması sayesinde bilgisayar, kanseri %92 hassasiyetle tespit edebildi.

Radyasyon ve kemoterapinin zayıflatıcı yan etkilerini hafifletmek amacıyla, MIT'deki bir ekip, kendi kendine öğrenen makine yoluyla kanser tedavilerinin toksisitesini azaltabilecek bir model geliştirdi. Kendi kendine öğrenen makinenin, tümör küçülmesine ilişkin aynı etkiyi korurken, bu kanser tedavilerinin toksisitesini %50'ye kadar azaltabildiğini gösteren 50 hastalı simülasyon çalışması yapıldı.

Tüm bu farklı kullanım alanları değerlendirildiğinde yapay zekanın önümüzdeki yıllarda onkoloji camiasının hayatında çok daha fazla yer alacağını ön görmek yanlış olmayacaktır.

Referanslar

https://www.medscape.com/viewarticle/901666#vp_3

BENZER İÇERİKLER