Yapay zeka, tıp alanında teşhis süreçlerini daha hızlı ve doğru hale getirmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Uluslararası bilim insanları tarafından geliştirilen ECgMLP adlı yapay zeka modeli, kanser teşhisinde yüksek doğruluk oranı ile dikkat çekmektedir.
ECgMLP, histopatoloji görüntülerini analiz ederek kanser hücrelerini tespit etmekte ve geleneksel teşhis yöntemlerine kıyasla daha başarılı sonuçlar sunmaktadır. Endometriyal kanser vakalarında %99,26 doğruluk oranına ulaşan model, diğer kanser türlerinin teşhisinde de etkili sonuçlar elde etmektedir.
ECgMLP MODELİNİN TANIMI VE ÇALIŞMA PRENSİBİ
Charles Darwin Üniversitesi'nden (CDU) Dr. Asif Karim ve uluslararası araştırma ekibi tarafından geliştirilen ECgMLP modeli, hücresel ve dokusal yapıların mikroskobik görüntülerini detaylı bir şekilde analiz etmektedir.
Bu model:
- Kanserin erken evre belirtilerini tespit edebilmektedir.
- İnsan gözünün algılayamayacağı küçük boyuttaki hücresel değişimleri analiz edebilmektedir.
- Histopatoloji görüntüleri üzerinden veri işleme teknolojisini kullanarak kanser teşhisinde yüksek başarı sağlamaktadır.
Mevcut yöntemlerle yapılan teşhislerde doğruluk oranı %78,91 ila %80,93 arasında değişirken, ECgMLP bu oranları belirgin şekilde aşarak yapay zekanın sağlık alanındaki etkinliğini göstermektedir.
ERKEN TEŞHİSTE YAPAY ZEKANIN ROLÜ
Kanser teşhisinde erken aşamada müdahale, tedavi sürecinin başarısını doğrudan etkilemektedir. Endometriyal kanser, erken teşhis edildiğinde tedaviye olumlu yanıt verme olasılığı yüksek olan bir kanser türüdür. Ancak, hastalık ilerlediğinde tedavi süreci daha karmaşık hale gelmekte ve başarı oranı azalmaktadır.
ECgMLP modeli, erken teşhis konusunda avantaj sağlayarak:
- Kanserin ilerlemesini önleyebilmektedir.
- Tedavi süreçlerini hızlandırabilmektedir.
- Hasta yaşam süresini ve kalitesini artırmaya katkıda bulunmaktadır.
FARKLI KANSER TÜRLERİNDEKİ BAŞARI ORANLARI
ECgMLP modeli yalnızca endometriyal kanser ile sınırlı kalmayıp farklı kanser türlerinin teşhisinde de yüksek doğruluk oranlarına ulaşmaktadır:
- Kolorektal kanser teşhisinde %98,57 doğruluk,
- Meme kanseri teşhisinde %98,20 doğruluk,
- Oral kanser teşhisinde %97,34 doğruluk oranı sağlanmıştır.
Bu sonuçlar, modelin geniş kapsamlı bir teşhis aracı olarak kullanılabileceğini ve farklı kanser türleri için de umut vadettiğini göstermektedir.
YAPAY ZEKA DESTEKLİ TEŞHİS YÖNTEMLERİNİN GELECEĞİ
Yapay zeka teknolojilerinin tıbbi teşhis süreçlerine entegrasyonu, sağlık sektöründe devrim niteliğinde gelişmelere yol açmaktadır. ECgMLP gibi yapay zeka destekli sistemler sayesinde:
- Kanser teşhisinde hata payı azalmakta,
- Teşhis süresi kısalmakta,
- Tıbbi uzmanlara ek bir karar destek mekanizması sunulmaktadır.
Bu gelişmeler, gelecekte daha fazla yapay zeka modelinin klinik kullanıma sunulacağını ve teşhis süreçlerinin daha da ileriye taşınacağını göstermektedir.
