Glasgow Üniversitesi’nden yapay zeka uzmanları ve kanser araştırmacıları, kanser teşhisinin kolaylaşması için önemli bir adım attı.
Ekibin geliştirdiği “Histomorfolojik Fenotip Öğrenme” (HPL) adlı program, patologların kanser teşhisini hızlandırıp kolaylaştırıyor.
Araştırmacılar, ABD Kanser Enstitüsü’nün Kanser Genom Atlası veri tabanından 452 hastanın akciğer doku örneklerinin yüksek çözünürlüklü binlerce görüntüsünü topladı. Geliştirdikleri algoritma, görüntüleri analiz ederek hücrelerin özelliklerini tanıma ve sınıflandırma konusunda yüzde 99 doğruluk oranıyla başarı sağladı.
Doktorların kanserin tekrarlama olasılığını %64 oranında doğru tahmin ettiği çalışmada, HPL programıyla bu oranın %72’ye çıktığı belirlendi. Ayrıca, göğüs ve prostat gibi 10 farklı kanser türünde tutarlı sonuçlar elde edildi.
Bu önemli araştırma, kanser teşhisinde yapay zeka teknolojisinin etkin kullanımını gösteriyor. “Nature Communications” dergisinde yayımlanan çalışma, kanser teşhisinde yapay zeka tabanlı sistemlerin gelecekteki rolüne ışık tutuyor.
