Yabancı uzmanlar, bu teknolojinin radyologların iş yükünü azaltıp hasta sonuçlarını iyileştireceğini ifade etti.

Meme kanseriyle mücadelede teknoloji, yeni bir dönemin kapısını açtı. Yapay zekâ (YZ) destekli tanı sistemlerinin, hastalığı klinik bulgular ortaya çıkmadan çok daha önce, hatta bazı bilimsel çalışmalara göre dört yıla kadar erken teşhis edebildiği bilimsel araştırmalarla kanıtlandı. Bu büyük atılım, hem erken tanı oranlarını yükseltmeyi hem de tedavi süreçlerini kişiselleştirmeyi hedefledi.

BİLİMSEL ARAŞTIRMALAR ÇARPICI SONUÇLARI ORTAYA KOYDU

Almanya’da Lubeck Üniversitesi’nden Dr. Alexander Katalinic'in liderlik ettiği ve bugüne kadarki en kapsamlı çalışmalardan biri olarak görülen araştırma, YZ’nin tanıdaki üstünlüğünü gözler önüne serdi.

Dr. Katalinic, "Meme kanseri taramasında daha fazla yapay zekâ kullanmaya başlamalıyız ve sonunda bu standart olmalı" ifadelerini kullandı.

Yaklaşık 464 bin Alman kadının mamografilerinin incelendiği bu büyük bilimsel çalışma; YZ’nin devreye girdiği vakalarda meme kanseri tespit oranının, sadece iki radyolog tarafından incelenen vakalara kıyasla binde 5.7’den binde 6.7’ye yükseldiğini gösterdi.

Özellikle mamografi ve MR gibi görüntüleme verilerini derin öğrenme (Deep Learning) modelleriyle analiz edebilen YZ, insan gözünün kaçırma ihtimali olan mikroskobik lezyonları dahi yüksek doğrulukla tespit etti.

Araştırmacılar, bu sistemlerin yanlış pozitif (hastalık olmadığı halde var deme) ve yanlış negatif (hastalık varken yok deme) oranlarını düşürerek teşhis tutarsızlıklarını en aza indirdiğini bildirdi.

YABANCI UZMANLARDAN ÇÖZÜM VURGUSU

ABD’nin önde gelen tıp bilimcilerinden, Scripps Research Enstitüsü Direktörü Dr. Eric Topol, yapay zekânın radyologların yerine geçmekten ziyade, onlara "ikinci bir göz" olarak destek olacağını ifade etti.

Dr. Topol, bu sistemlerin iş yükünü hafifletmede ve tanısal hataları azaltmada kilit rol oynayacağını kaydetti.

Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden tanınmış radyolog ve YZ uzmanı Dr. Curtis Langlotz ise, YZ’nin sadece görüntülemede değil, aynı zamanda multimodal verilerin entegrasyonunda da büyük bir fark oluşturduğunu belirtti.

Dr. Langlotz, genetik, histolojik ve klinik bilgileri birleştiren YZ modellerinin, hastaya özgü faktörlere dayanarak bireyselleştirilmiş risk değerlendirmesi ve sonuç tahmini sağladığını, bunun da onkolojide kişiselleştirilmiş tedaviyi ileri taşıdığını vurguladı.

TEDAVİDE KİŞİSELLEŞTİRME GÜÇLENİYOR

Yapay zekâ, erken tanının ötesinde tedavi planlamasında da etkinliğini kanıtladı. Sistemler, binlerce hastanın tedavi geçmişi ve sonuçları analiz edilerek; hangi hastanın hangi tedaviye (kemoterapi, radyoterapi veya hedefe yönelik ilaçlar) daha iyi yanıt vereceğini öngörebilme yeteneğini sergiledi. Bu algoritmalar sayesinde, hastanın tümör yapısına ve genetik profiline en uygun tedaviyi seçme şansı yükseldi, böylece tedavi yan etkileri minimize edildi ve başarı oranı arttı.

Macaristan’da yürütülen bir pilot çalışma, yapay zekânın, kanser oluşumundan dört yıl öncesine kadar gidebilen taramalarda riskli dokuları belirlediğini ve bu sayede "çok erken" teşhiste laboratuvar ülke statüsüne eriştiğini açıkladı.

Uzmanlar, bu teknolojilerin klinik uygulamaya tam entegrasyonu için veri gizliliği, etik düzenlemeler ve model şeffaflığı gibi konularda daha fazla ilerleme kaydedilmesi gerektiğinin altını çizdi.