Glasgow Üniversitesi’nden yapay zeka uzmanları ve kanser araştırmacılarından oluşan bir ekip, kanser teşhisinin kolaylaşması amacıyla önemli bir çalışma gerçekleştirdi.
Araştırmacılar, geliştirdikleri **”Histomorfolojik Fenotip Öğrenme” (HPL)** adlı program ile patologların kanser teşhis sürecini hızlandırmayı ve kolaylaştırmayı hedeflediler.
Araştırma kapsamında, ABD Kanser Enstitüsü’nün Kanser Genom Atlası veritabanındaki 452 hastanın akciğer doku örneklerinin binlerce yüksek çözünürlüklü görüntüsü toplandı. Araştırmacılar, kendi kendini eğiten bir algoritma geliştirerek bu görüntüleri analiz etti.
Geliştirilen algoritma, görüntüleri binlerce küçük kareye ayırarak doku örneklerindeki hücrelerin görsel özelliklerini tanıma ve sınıflandırma sürecinde yüzde 99 doğruluk oranıyla ayrım yapabildi. Doktorların kanserin tekrarlama olasılığını yüzde 64 doğru tahmin ederken, HPL programında bu oranın yüzde 72 olduğu belirlendi.
Araştırmacılar, yapay zeka sistemi ile göğüs ve prostat gibi 10 farklı kanser türünde de tutarlı sonuçlar elde ettiklerini vurguladılar. Bu önemli çalışma, sonuçlarıyla birlikte “Nature Communications” dergisinde paylaşıldı.
Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için veri politikamızı inceleyebilirsiniz.