ABD’de denenmeye başlanan bir makine öğrenimi sistemi, 335 yüksek riskli meme kistine teşhis koymak için kullanıldı. Sistem kistlerin yüzde 97’sinin kötü huylu olduğunu doğru şekilde saptadı.
Sistemin teşhis kabiliyeti sayesinde gereksiz ameliyatların sayısı yüzde 30 oranında azaldı.
Makine öğrenimi sistemi meme lezyonları üzerine eğitildi. Bir kistin kötü huylu olup olduğunu saptamak için demografik, aile geçmişi, biyopsiler ve patoloji raporları gibi bilgiler arasında karşılaştırmalı araştırmalar yaparak çalışıyor.
Harvard Medical School ile Massachusetts Computer Science and Artifical Intelligence Lab işbirliğiyle geliştirilen sistem, Massachusetts General Hospital isimli hastanede deneniyor.
Hastanenin meme görüntüleme bölümünün başkanı Prof. Constance Lehman’a göre, gerçekleştirdikleri çalışma yüksek riskli lezyonları ameliyat gerektirmeyenlerden ayırmak için yapay zekadan faydalanması açısından bir ilk.
Her yıl 44.000 kadın meme kanserinden hayatını kaybediyor. Yapay zekanın bu alanda kötü huylu lezyonları tespit etmesi ve erken müdahaleye fırsat tanıması ise hayati önem taşıyor. Meme kanseri yayılmadan önce tespit edildiğinde hastanın yaşam şansı yüzde 96’ya kadar artabiliyor.
GÜNCEL
Sayfa başına git