Çarpıcı Başlık Önerileri:
Meme Kanserinde 'Görünmez Düşman' Avı: Yapay Zeka ile Dört Yıl Önc€ Tanı Devrimi
Radyolojiye İkinci Göz: Yapay Zeka Meme Kanseri Teşhisinde İnsan Hızını Aştı
Kanserde YZ İttifakı: Tedavide Yeni Bir Dönem Kapıda
Kapalı Başlık Önerileri:
YZ Algoritmaları Meme Kanseri Tanısını Sil Baştan Yazıyor
Hassas Tıp, Yapay Zeka ile Meme Kanserinde Klinik Sınırları Zorluyor
Verinin Gücü: Meme Kanserinde Tedavi Seçimini Artık Algoritmalar Belirliyor
Yabancı uzmanlar, bu yeni teknolojinin radyologlar için bir yardımcı araç olmanın ötesine geçtiğini, tanı ve tedavi süreçlerini kökten değiştirdiğini ifade etti.
Meme kanseriyle mücadelede yapay zeka (YZ) sistemlerinin kullanılması, erken tanı ve kişiselleştirilmiş tedavi süreçlerinde çığır açan bir dönemi başlattı.
Son uluslararası bilimsel araştırmalar ve uzman görüşleri, YZ'nin sadece teşhisin doğruluğunu artırmakla kalmayıp, aynı zamanda hastalığın ortaya çıkmasından çok önce riskli dokuları tespit etme kabiliyetine sahip olduğunu ortaya koydu.
ERKEN TANIDA İNSAN ÜSTÜ BAŞARI
Almanya'daki Lübeck Üniversitesi'nden araştırmacıların önderlik ettiği ve bugüne kadarki en kapsamlı çalışmalardan biri olarak kayıtlara geçen bir araştırmada, yapay zekanın meme kanserini tespit oranının, yalnızca insan radyologların yaptığı taramalara kıyasla belirgin şekilde daha iyi olduğu gözlemlendi.
Çalışmanın baş araştırmacısı Dr. Alexander Katalinic, meme kanseri tespit oranının, yapay zeka dahil edildiğinde 1000 kadın başına 6,7'ye yükseldiğini, bu oranın sadece insanlar tarafından taranan grupta 5,7 olduğunu belirtti. Dr. Katalinic, bu güçlü kanıta dayanarak, yapay zekanın meme kanseri taramasında standart hale gelmesi gerektiğini ifade etti.
Macaristan'da yürütülen bir başka dikkat çekici bilimsel projede ise, yapay zeka destekli analizlerin, kanserli lezyonları, kanserin oluşumundan yaklaşık dört sene öncesine kadar giden taramalarda tespit edebildiği gözlemlendi. Bu durum, 'çok erken' teşhis kavramının sınırlarını zorladı ve riskli dokuların kansere dönüşme süreçleri hakkında çok daha erken veri toplamayı mümkün kıldı.
TEDAVİNİN YÖNÜ DEĞİŞİYOR: YZ, HER2 SINIFLANDIRMASINI İYİLEŞTİRDİ
Yapay zeka, sadece tanı aşamasında değil, aynı zamanda tedaviye rehberlik eden patolojik analizlerde de önemli bir fark oluşturdu.
Yakın zamanda ASCO Yıllık Toplantısı'nda sunulan çok merkezli uluslararası bir çalışma, YZ desteğiyle özellikle HER2-düşük ve HER2-ultradüşük meme kanseri alt tiplerinin sınıflandırma doğruluğunun önemli ölçüde arttığını ortaya koydu.
Yale Kanser Merkezi Direktörü ve Uluslararası alanda tanınmış göğüs kanseri uzmanı Dr. Eric Winer, yapay zekanın toplanan muazzam miktardaki genetik ve klinik veriyi analiz etme yeteneğine dikkat çekti.
Dr. Winer, "Özellikle genomik profil türleri söz konusu olduğunda o kadar çok veri var ki, tüm bunları analiz etmek için makine öğrenimi gibi bir şeye ihtiyacımız var" diyerek YZ'nin hassas onkoloji için kritik bir araç haline geldiğini dile getirdi.
UCSF Meme Bakım Merkezi Direktörü ve I-SPY klinik deney programının Baş Araştırmacısı olan Dr. Laura Esserman ise, YZ'nin bireyselleştirilmiş risk değerlendirmesi ve tedaviye yanıtın gerçek zamanlı izlenmesindeki rolünü vurguladı.
Dr. Esserman, YZ'nin yüksek riskli kanserlerde tedaviye yanıtı MRI taramalarıyla ortaya çıkarabildiğini ve bu sayede doktorların tedavinin işe yaramadığı durumlarda hızla yön değiştirebildiğini veya tümör yok olduğunda tedaviyi erken durdurabildiğini belirtti.
RADYOLOGLARIN YÜKÜ AZALIYOR, GÜVEN ARTIYOR
Uzmanlar, yapay zeka sistemlerinin klinik uygulamaya entegrasyonunda karşılaşılan etik ve düzenleyici zorluklara rağmen, YZ'nin klinisyenlerin yerini almak yerine, onların rolünü destekleyici bir unsur olduğunu vurguladı.
YZ, görüntüleme verilerini işleme, lezyon tespiti ve tarama süreçlerini önceliklendirmede üstünlük göstererek radyologların iş yükünü azaltmayı başardı.
Araştırmalar, derin öğrenme (deep learning) modellerinin, geleneksel radyolojik değerlendirmelere kıyasla yoğun meme dokusundaki tanısal hassasiyeti artırdığını gösterdi. Bu gelişmeler, meme kanseri yönetiminin geleceğinin, yalnızca hücresel değil, aynı zamanda veri bazlı bir yaklaşıma doğru ilerlediğini gözler önüne serdi.
