TÜSEB'den yapay zekayla cilt kanserinde tümörün evresini tespit edecek sistem
Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı Yapay Zeka Uygulamaları Enstitüsü bünyesinde, İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa'nın işbirliğiyle, agresif ve yayılmacı melonom kanserinde tümörün evresini kısa sürede belirlemek üzere "Bilgisayar Destekli Tanı Sistemi Projesi" başlatıldı - Yapay Zeka Uygulamaları Enstitüsü Başkanı Prof. Dr. Songül Varlı: - "Proje, istenilen düzeyde başarıyla tamamlanabilirse, geliştirilen sistemin klinik doğrulama süreci başlatılacak ve patoloji laboratuvarlarında karar destek sistemi olarak kullanıma sunulabilecek"
YEŞİM SERT KARAASLAN - Türk bilim insanlarınca, yapay zeka teknolojisi kullanılarak, cilt kanserinde tümör evresini ve hücre tespitini kısa sürede yapabilecek "Bilgisayar Destekli Tanı Sistemi Projesi" başlatıldı.
Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı (TÜSEB) Yapay Zeka Uygulamaları Enstitüsü (TÜYZE) Başkanı Prof. Dr. Songül Varlı, AA muhabirine yaptığı açıklamada, sağlık alanında erken tanıdan tedaviye, AR-GE ile veri analizlerinden bilimsel çalışmalara kadar pek çok alanda yapay zekanın kullanıldığını söyledi.
Sağlık alanında karar verme sürecinin büyük önem taşıdığını belirten Varlı, örneğin patolojide verilen bir kararın ya da radyoloji görüntülerinin değerlendirilmesinin hastanın tedavi planlamasını doğrudan etkilediğine dikkati çekti.
- Yapay zeka nesnel dayanak noktası oluşturuyor
Varlı, sağlık alanında yapay zeka uygulamalarının birincil görevinin, "kesin tanıyı koyan hekimler için nesnel dayanak noktaları oluşturmak" olduğunu söyleyerek, "Bilgisayar destekli tanı sistemleri sayesinde, modellerin tespit etmiş olduğu tanılar veya bulgular doktorlara sunularak, onlara daha isabetli karar vermenin yolu açılmaktadır. Bu sistemler sayesinde incelenen vakalarda harcanan zaman azalmakta ve tanı koyma süreci daha kolay hale gelmektedir."
Literatürde çeşitli veri setlerinde yapılan çalışmalarda, yapay zeka teknolojilerinin kullanılmasıyla kanserin belirlenmesi ve sınıflandırılmasında yüzde 95'in üzerinde doğruluklara ulaşıldığının gözlemlendiğini aktaran Varlı, derin öğrenme modellerinin yaygın kullanıldığı bu araştırmalarla görüntü üzerinde fazla vakit kaybedilmeden tanı konulabildiğini vurguladı.
Varlı, görüntünün tamamına bakmak yerine modelin işaretlediği alanları incelemenin hem zaman hem de iş yükünü azaltmak anlamında önemli katkı sağladığını dile getirdi.
- Tümörün evresinin tahmini üzerinde çalışılıyor
Prof. Dr. Varlı, TÜYZE olarak, sağlıkta yapay zeka politikalarını belirlemek ve projelere destek vermek üzere çalıştıklarını anlattı.
Yapay zeka teknolojisinin kullanıldığı pek çok projenin yürütüldüğünü dile getiren Varlı, patoloji uzmanları ile mühendislerden oluşan bir ekip tarafından organ, doku ve hücrelerde oluşan değişiklikleri belirleyerek tümör evresinin tahmini ve hücre tespiti üzerinde çalıştıklarını kaydetti.
Varlı, tümörün büyüme hızı ve yayılma düzeyinin saldırganlığını gösterdiğini belirterek, kanser tedavisi sürecinde evrelemenin çok önemli olduğunu ifade etti.
- Saldırgan tümörlerde zamanla yarış hayati önem taşıyor
Saldırgan ve yayılım özelliği bulunan tümörlerde zamanla yarışın hayati önem taşıdığının altını çizen Varlı, en agresif kanserlerden birinin de bir cilt kanseri türü olan melanom olduğunu vurguladı.
Yayılmacı özelliğe sahip melonomda, mevcut uygulamada tümörün evresinin patologlarca kullanılan Evreleme Sistemi ile yapıldığını anlatan Varlı, kanser derecelendirmesinin, biyopsi slaytlarının mikroskopla gözlemlendiğini ve tanımlanan kriterlere göre değerlendirildiğini aktardı.
Varlı, İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa işbirliğiyle patolojik incelemelerde kullanılmak üzere yapay zeka teknolojisi ile yeni bir projeye başladıklarını söyledi.
Prof. Dr. Varlı, projeye ilişkin şunları kaydetti:
"Proje ile en agresif seyirli ve hayatı en çok tehdit eden cilt kanseri olan melanom tanısı almış bir hasta için mitoz hücrelerini ve tümör evresini belirlemede patolog tarafından harcanan süreyi kısaltacak, iş yükünü azaltacak potansiyele sahip 'Bilgisayar Destekli Tanı Sistemi' geliştirilecek.
Proje istenilen düzeyde başarıyla tamamlanabilirse, geliştirilen sistemin klinik doğrulama süreci başlatılacak ve doğrulama sürecinin de başarıyla tamamlanmasıyla birlikte geliştirilen sistem patoloji laboratuvarlarında karar destek sistemi olarak kullanıma sunulabilecek."