Yapay zeka, tıp alanında önemli bir dönüm noktası yaratıyor. Uluslararası bir bilim insanı ekibi, endometriyal kanseri yüzde 99,26 doğruluk oranıyla tespit edebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Bu YZ modeli “ECgMLP” olarak adlandırılıyor ve mikroskobik hücre görüntülerini analiz ederek kanser belirtilerini insan gözünden çok daha yüksek bir hassasiyetle tespit edebiliyor. Bu yenilik, kanser teşhisinde çığır açan bir gelişme olarak değerlendiriliyor.
ECGMLP: KANSER TEŞHİSİNDE YÜKSEK DOĞRULUK ORANI
Charles Darwin Üniversitesi’nden (CDU) Dr. Asif Karim liderliğindeki uluslararası bilim insanları, geliştirdikleri ECgMLP modeli aracılığıyla kanser teşhisinde neredeyse yüzde 100 doğruluk seviyesi elde etti.
Model, histopatolojik görüntüleri analize tabi tutarak, kanserin erken aşamalarını saptayabiliyor ve gözle görülemeyen problematik büyümeleri tespit edebiliyor.
Mevcut insan merkezli teşhis yöntemleri, doğruluk oranları itibarıyla yüzde 78,91 ile yüzde 80,93 arasında değişirken, ECgMLP bu standartları aşarak tıp dünyasında büyük bir ilerleme kaydetti.
ERKEN TEŞHİSİN ÖNEMİ
Erken teşhis, endometriyal kanser tedavisinde kritik bir unsurdur ve yapay zeka bu noktada önemli bir rol oynamaktadır.
Endometriyal kanserin erken teşhis edilmesi, tedavi olasılığını artırırken, hastaların beş yıllık başarı oranlarının da yüksek olmasını sağlıyor. Fakat kanser rahim dışına yayıldığında tedavi süreci zorlaşmakta ve hayati riski artırmaktadır. Bu durum, erken teşhisin ne kadar hayati bir öneme sahip olduğunu ortaya koyuyor.
ECgMLP gibi yapay zeka modelleri sayesinde, kanserin erken evrede teşhis edilmesi süreci hızlanmakta ve bunun sonuçları olarak hastaların yaşam kalitesi artmaktadır.
GENİŞ UYGULAMA ALANI VE DİĞER KANSER TÜRLERİ
ECgMLP’nin başarılı performansı sadece endometriyal kanserle sınırlı kalmıyor. Model, farklı histopatolojik görüntü veri setlerinde kolorektal kanseri yüzde 98,57, meme kanserini yüzde 98,20 ve oral kanseri yüzde 97,34 doğruluk oranıyla teşhis edebiliyor.
Bu durum, ECgMLP’nin birçok kanser türünün erken teşhisinde kullanılabileceğini ve geniş bir uygulama potansiyeline sahip olduğunu gösteriyor.
News
