Yapay zeka modeliyle kanserin daha hızlı ve hassas tanısı mümkün!

Boğaziçi Üniversite'si tarafından geliştirilen yapay zeka modelleri sayesinde hücre ve doku bölgelerinin segmentasyonu artık hem daha hızlı hem de daha kesin şekilde yapılabiliyor.

ABONE OL
GİRİŞ 05.11.2024 12:22 GÜNCELLEME 05.11.2024 12:22 TEKNOLOJİ
Yapay zeka modeliyle kanserin daha hızlı ve hassas tanısı mümkün!
Yapay zeka modeliyle kanserin daha hızlı ve hassas tanısı mümkün!

Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Mehmet Turan ve ekibi tarafından geliştirilen “PathoSeg” ve “PathopixGAN” isimli yapay zeka modelleri sayesinde, kanser gibi hastalıklar için tanı süreçlerini hızlanırken tanı hassasiyeti de artıyor. “Patolojideki tanı süreci, yıllardır mikroskop altında yapılan görsel incelemelerle sınırlıydı.

Geliştirdiğimiz yapay zeka modelleri sayesinde hücre ve doku bölgelerinin segmentasyonu artık hem daha hızlı hem de daha kesin şekilde yapılabiliyor.” diyen Doç Dr. Mehmet Turan’ın araştırma makalesi ise Elsevier’in saygın bilimsel dergilerinden Medical Image Analysis’te yer aldı.

Boğaziçi Üniversitesi’nde yapay zeka ve makine öğrenmesi çalışmaları birçok merkez ve laboratuvarda devam ediyor. Son olarak Doç. Dr. Mehmet Turan ve ekibinin yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerinin patoloji alanındaki uygulamaları üzerine gerçekleştirdiği son çalışması Elsevier’in saygın bilimsel dergilerinden Medical Image Analysis’te yer aldı. Doç. Dr. Turan bu teknolojiyi klinik uygulamaların bir parçası haline getirerek daha hızlı, güvenilir ve kişiselleştirilmiş tedavi seçeneklerine destek olmayı hedeflediklerini ifade etti.

“TANI SÜRECİNE ÖNEMLİ BİR YENİLİK GETİRDİK”

Yapay zeka ve derin öğrenme teknolojileri kullanarak geliştirdikleri modeller olan “PathoSeg” ve “PathopixGAN” ile kanser gibi hastalıklarının tanı sürecini, mikroskop incelemelerinin ötesine taşımayı amaçladıklarını söyleyen Doç. Dr. Mehmet Turan, “Patolojideki tanı süreci, yıllardır mikroskop altında yapılan görsel incelemelerle sınırlıydı. Çalışmamızla birlikte, yapay zekayı kullanarak bu sürece önemli bir yenilik getirdik. ‘PathoSeg’ yapay zeka modelimiz sayesinde, hücre ve doku bölgelerinin segmentasyonu artık hem daha hızlı hem de daha kesin şekilde yapılabiliyor. Bu, tanı sürecini daha verimli hale getiriyor ve kanserli bölgelerin çok daha hassas bir şekilde tespit edilmesine imkan tanıyor” dedi.


Model sayesinde kanserli hücre metastazının erken tespitinin de yapılabildiğini kaydeden bilim insanı, modelin gösterdiği ‘üstün performans’ın tanının doğruluğunu arttırdığını da ifade ederek, “‘PathoSeg’ modeli kanserli hücre ve dokuların segmentasyonunda gösterdiği üstün performansla tanının doğruluğunu artırırken, aynı zamanda doktorların iş yükünü de azaltıyor. Özellikle metastazın erken tespiti veya tedavi sürecinin izlenmesi gibi kritik alanlarda doğru ve hızlı analizler yaparak, hasta bakımında anlamlı bir katkı sağlayabilir” şeklinde konuştu.

“VERİ SORUNLARINI GİDERİYORUZ”

“PathopixGAN” modeli sayesinde de histopatoloji verilerinde ortaya çıkabilen sorunların giderildiğini ekleyen Doç. Dr. Turan, modeli, “Geleneksel veri toplama yöntemleriyle histopatoloji verilerinde ciddi

bir dengesizlik yaşanıyor. Özellikle nadir rastlanan vakalar, modelin öğrenmesi için yetersiz kalabiliyor. ‘PathopixGAN’ gerçeğe çok yakın ve çeşitli yapay görüntüler üreterek modelimizin daha geniş bir veri setiyle eğitilmesini sağladı. Böylece nadir görülen patolojik yapıların bile başarılı bir şekilde segmentasyonunu gerçekleştirebiliyoruz. Bu, veri dengesizliği konusunda atılmış önemli bir adım” sözleriyle özetledi.

“MODELLERİN DÜNYADA REFERANS NOKTASI OLMASINI HEDEFLİYORUZ”

Ortaya koyulan modellerin alanında öncü bir niteliğe sahip olduğunu vurgulayan Doç. Dr. Turan, “Akademik olarak diğer araştırmacılar için güçlü bir model ve veri kaynağı sağlıyoruz. Yapay zeka kullanımının benimsenmesi sürecinde önemli bir referans noktası olmasını hedefliyoruz.

Sektör açısından ise, yapay zekanın klinik tanı süreçlerine entegre edilmesi konusunda bir örnek teşkil etmeyi ve sağlık hizmetlerinin genelinde yapay zeka kullanımının artmasına katkıda bulunmayı umuyoruz. Hedefimiz bu teknolojiyi klinik uygulamaların bir parçası haline getirerek daha hızlı, güvenilir ve kişiselleştirilmiş tedavi seçeneklerine destek olmak.” diye konuştu.

KAYNAK : HABER7
Ekrem Öztürk Haber7.com - Teknoloji Editörü
Haber 7 - Ekrem Öztürk

Editör Hakkında

1995 yılında doğdu, İstanbul'da yaşıyor. Gelişim Üniversitesi Medya ve İletişim Bölümünden 2021 yılında mezun oldu. 6 yıldır metin yazarlığı yapmakta ve bu süreçte kendisinin bilim kurgu, kişisel gelişim alanlarında yazdığı üç kitabı bulunmaktadır. Belirli zamanlarda toplumu ilgilendiren güncel konuları özgün bir bakış açısıyla ele aldığı makaleler yazmaktadır. Meslek hayatına ise Haber7.com'da "Teknoloji Editörü" olarak devam etmektedir. Ayrıca günümüz insan ilişkilerinde saygının ve empatinin çok büyük bir güç olduğuna inanmaktadır.
YORUMLAR İLK YORUM YAPAN SEN OL

İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR