Aralıklı kanserler, bir kişinin kanser taramasından geçirilmesinden sonra tekrar taranmasına kadar geçen sürede büyüyen agresif tümörlerdir ve yapay zeka bunları erken bir aşamada tanımlayabiliyor gibi görünüyor.
Mamogramlarda kanser tümörlerini tespit etmek AI ile daha kolay görünüyor
Yapay zeka destekli radyologlar tarafından meme kanseri açısından taranan kişilerin, bir sonraki tarama turundan önce agresif kanserlere yakalanma olasılıkları, yalnızca radyologlar tarafından taranan kişilere göre daha düşük, bu da yapay zeka destekli taramanın hayat kurtarabileceğine dair umutları artırıyor.
İsveç’teki Lund Üniversitesi’nden Kristina Lång, “Bu, yapay zekanın mamografi taramasında kullanımına ilişkin ilk randomize kontrollü çalışmadır” diyor.
Yapay zeka destekli yaklaşım, 10 ülkeden 200.000’den fazla mamografi taraması üzerine eğitilmiş yazılımın, taramalardaki görsel desenlere dayanarak mamogramlarda kanser bulunma olasılığını 1’den 10’a kadar bir ölçekte sıralamak için kullanılmasını içeriyor. 1’den 9’a kadar puan alan taramalar daha sonra deneyimli bir radyolog tarafından değerlendirilirken, kanserin var olma ihtimalinin yüksek olduğunu gösteren 10 puan alan taramalar iki deneyimli radyolog tarafından değerlendirilir.
Daha önce yapılan bir araştırma, bu yaklaşımın, her mamografinin iki radyolog tarafından değerlendirildiği standart taramaya kıyasla yüzde 29 daha fazla kanseri tespit edebildiğini, yanlış tespit oranını artırmadan (bir büyümenin işaretlendiği ancak takip testlerinin bunun aslında orada olmadığını veya sorun yaratmayacağını ortaya çıkardığını) tespit edebildiğini buldu. Duruşmada yer almayan Cambridge Üniversitesi’nden Fiona Gilbert, “Bu muhteşemdi” diyor.
Şimdi, Lång ve meslektaşları yapay zeka yaklaşımının aynı zamanda insanların sözde aralıklı kanserlere yakalanma olasılığını da azalttığını buldu. Bunlar, taramalar arasındaki zaman aralığında hızla gelişen ve dolayısıyla adı da buradan gelen, özellikle agresif olma eğiliminde olan ve vücudun başka yerlerine yayılma olasılığı daha yüksek olan tümörlerdir.
Lång ve meslektaşları bu keşfi, İsveç’te ortalama 55 yaşında olan 100.000’den fazla kadının analizi sırasında yaptı. Kadınların yaklaşık yarısını, her mamografinin iki radyolog tarafından değerlendirildiği standart meme kanseri taramasına tabi tutmak üzere rastgele görevlendirdiler. Geriye kalan katılımcılar ilk olarak Hollanda’nın Nijmegen kentindeki biyoteknoloji firması ScreenPoint Medical tarafından geliştirilen yapay zeka modeliyle tarandı ve daha sonra taramalar, çoğu mamografi analizinde en az beş yıllık deneyime sahip olan radyologlar tarafından değerlendirildi.
Yapay zeka destekli taramayı alan kadınların aralıklı kansere yakalanma olasılığı, standart taramayı alan kadınlara göre ortalama yüzde 12 daha azdı. Lång, “Sonuçları aldığımızda son derece heyecanlandık” diyor.
Bu sonuç, yapay zekanın kanserleri çok erken bir aşamada daha iyi tespit edebilmesine bağlı olabilir. Dolayısıyla radyologlar, aralıklı kansere dönüşecek küçük tümörleri gözden kaçırabilirken, yapay zeka bunları tespit edebiliyor.
Lång, öyle olsa bile, çalışmanın yalnızca yapay zekanın standart tarama kadar iyi çalışıp çalışmadığını araştırmak için tasarlandığını, daha iyi performans gösterip gösteremeyeceğini görmek için tasarlanmadığını, bunun gerçekten üstün olduğunu doğrulamak için daha fazla denemeye ihtiyaç olduğu anlamına geldiğini söylüyor Lång.
Dahası ekip, yapay zeka destekli yaklaşımın belirli etnik gruplarda daha iyi performans gösterip göstermediğini değerlendirmedi. Gilbert, Birleşik Krallık’ta devam eden bir deneme de dahil olmak üzere daha ileri denemelerin bu sorunu çözmeye yardımcı olacağını söylüyor.
Daha az deneyimli radyologların yapay zeka kullanırken aynı faydayı görüp görmediğini test etmek için de araştırma yapılması gerekiyor, ancak Gilbert çok büyük bir fark beklemiyor.
Bu sonuçların ardından Lång, yapay zeka yaklaşımının birkaç ay içinde denemenin yapıldığı İsveç’in güneybatısına yayılmasını bekliyor. Ancak Gilbert, diğer ülkelerin başka yerlerde de kullanıma sunulmasını haklı çıkaracak benzer denemeleri tamamlamasının muhtemelen yaklaşık beş yıl alacağını söylüyor. “Ülkelerin, insanların az ya da çok sıklıkta tarandığı ve farklı etnik kökenlerden olduğu kendi nüfusları üzerindeki etkinin ne olduğunu görmesi gerekiyor” diyor.
Ayrıca yapay zeka yaklaşımının uygun maliyetli olup olmadığını da belirlemeleri gerekiyor. Bazı tahminlere göre yapay zeka yardımı, aralıklı kanser oranlarını en az yüzde 5 oranında azaltıyorsa yatırım yapmaya değer olabilir. Lång, radyologların da eğitilmesi gerekeceğini, ancak yazılımın kullanımı oldukça kolay olduğundan bu muhtemelen çok hantal olmayacak, diyor.
Lång, yapay zeka gelişse bile meme taramasının her zaman radyologları içermesi gerektiğini unutmamak gerektiğini söylüyor. “Taramaya katılan kadınlar yapay zekanın tek başına bir araç olmasını istemediklerini, döngüde bir insanın olmasını istediklerini söylüyorlar ve ben de onlarla aynı fikirdeyim. Bunun radyologlar için bir araç olmasının çok önemli olduğunu düşünüyorum” diyor.
