Google AI Kanser Teşhisinde İnsanlardan Başarılı

Google'ın yapay zekası, doğru koşullarda %99'a kadar isabetli teşhis yapabiliyor

Google, yapay zekanın kanser karşısında verdiğimiz mücadelede insanlığın en büyük silahlarından biri olabileceğini gösterecek yeni verileri ortaya koydu. Teknoloji devinin bünyesinde çalışan araştırmacılar metastaz durumundaki - bir diğer deyişle gelişme seviyesi ileri safhada olan- meme kanserini tespit etmede patolojistlerden daha başarılı.

Google'ın yapay zeka ekibi, LYNA (Lymph Node Assistant, Lenf Düğüm Asistanı) adını verdikleri yapay zeka algoritmasına tümörlerin karakteristiklerini iki tür patalojik duruma ait verileri sağlayarak öğrettiler.

Bu sayede birçok değişik durumda dahi metastaz durumunda (diğer dokulara yayılma safhasında) olan tümörleri tespit etmede ustalaşan LYNA, tümör tespit edilen hastalara ait grafiklerle sağlıklı hastalara ait olan verileri %99 oranında doğru şekilde ayırmayı başardı. LYNA, bunu yaparken çoğu doktorun gözünden kaçabilecek derecede küçük metastaz durumlarını dahi saptayabiliyor.

LYNA, araştırmacılara yardımcı olduğu durumlarda daha da başarılı olabiliyor. Patolojistlere bir simülasyondaki teşhislerde yardım eden LYNA'nın araştırmacıların işini oldukça kolaylaştırdığı görüldü. Mikro-metastazların gözden kaçma oranını yarı yarıya azaltmakla kalmayan LYNA, teşhisleri de bir dakika gibi oldukça kısa bir süreye indirgiyor.

Yine de bu yaklaşım, bu haliyle kanser araştırması alanında çok az yarar sağlayabilecek gibi görünüyor. Zira LYNA'nın başarılı olduğu alan son safhadaki meme kanseri tümörlerini tespit etmek ve maalesef bu noktadaki bir hastaya tıbbın bulabileceği herhangi bir çare yok. Algoritma ayrıca gerçek hayat koşullarında birçok hastanede yaygın olarak kullanılmaya da henüz hazır değil. Fakat bilim insanlarının altını çizdiği durum, metastazın birçok kanser türünde karşılaşılan bir etken olduğu. Algoritmanın başka tümör türlerini saptamak için adapte edilmesi çok zaman almayacak. Bununla birlikte gerçek hayat koşullarına hazır olduğu durumda bu algoritma doğru teşhis oranlarını oldukça yüksek seviyelere taşıyabilir ve doktorlara tedaviye ayıracak daha fazla zaman sağlayabilir.

Sonraki Haber

Forum