Araştırmacılar, kanserli olmayan doku örneklerinden birden fazla kanser türünü tanımlamak için hem ikili hem de çok sınıflı yapay zeka modeli geliştirdi. Araştırmaları sırasında, erken kanser gelişiminde DNA işaretlerindeki değişiklikleri gözlemlediler ve kanserli olmayan dokudan yüzde 98,2 doğrulukla 13 farklı kanser türü tanımladılar.
Tıbbi teknolojideki bu olağanüstü gelişme, onkoloji alanında önemli bir dönüm noktasını temsil ediyor ve kanser teşhisi ve tedavisinde devrim yaratma potansiyeline sahip.
Yapay zeka özellikle görüntü tanıma görevlerinde oldukça etkili olan CNN’lerden yararlanıyor. Belirli kanser veri kümeleriyle ince ayarlanmış önceden eğitilmiş modellerin kullanılması, gelişmiş doğruluk sağlıyor. Ayrıca, birden fazla kanser türünü yüksek doğruluk oranlarıyla tespit etmek kanserin daha erken teşhisini sağlıyor. Erken teşhis, prognozu ve sağ kalım oranlarını önemli ölçüde arttırıyor.
Yapay zeka ayrıca belirli kanser alt tiplerini ve genetik faktörleri de belirleyebilir ve böylece her hastanın kanserinin bireysel özelliklerine göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş tedavi planları yapılmasına olanak tanıyabileceği için de ayrıca umut vaad ediyor.
YAPAY ZEKANIN AKTİVE EDİLMESİ İÇİN GEREKENLER:
Doğrulama ve Standardizasyon: AI modellerinin farklı popülasyonlarda ve klinik ortamlarda doğrulanmasının sağlanması kritik öneme sahiptir. Bu araçların çeşitli görüntüleme ekipmanları ve protokolleriyle çalışacak şekilde standartlaştırılması da gereklidir.
Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) ile Entegrasyon: Yapay zeka tarafından oluşturulan raporlara ve içgörülere klinisyenlerin kolayca erişebilmesini ve eyleme dönüştürülebilmesini sağlamak için EHR sistemleriyle sorunsuz entegrasyon şarttır.
Eğitim ve Benimseme: Klinisyenler ve radyologların AI araçlarını etkili bir şekilde kullanmak için eğitilmeleri gerekir. Öğrenme eğrisi ve mesleki özerkliğe yönelik algılanan tehditler nedeniyle yeni teknolojileri benimsemeye karşı direnç olabilir.
