Harvard Tıp Fakültesi'ndeki bilim insanları, mevcut AI (yapay zeka) sistemlerinden daha iyi performans göstererek birden fazla kanser türü için teşhis ve sonuçları tahmin edebilen CHIEF adlı çok yönlü bir AI modeli geliştirdiler. Milyonlarca görüntü üzerinde eğitilen bu model, kanser hücrelerini tespit edebilir, tümör genetik profillerini tahmin edebilir ve hastanın yaşam ihtimalini yüksek doğrulukla öngörebilir.
Kanseri Tanısında %96 Doğruluk Payı
ChatGPT benzeri CHIEF adlı yapay zeka modeli, kanser teşhisi yapabilir, tedavi seçeneklerinin seçilmesine yardımcı olabilir ve çeşitli kanser türlerinde hayatta kalma oranlarını tahmin edebilir.
Araştırmacılar, 4 Eylül'de Nature dergisinde açıklanan yeni yapay zeka sisteminin, kanser teşhisine yönelik mevcut yapay zeka yaklaşımlarının bir adım ötesine geçtiğini açıkladı.
Mevcut AI sistemleri genellikle belirli görevleri yerine getirmek üzere eğitilir — kanser varlığını tespit etmek veya bir tümörün genetik profilini tahmin etmek gibi — ve yalnızca bir avuç kanser türünde işe yararlar. Buna karşılık, yeni model çok çeşitli görevleri yerine getirebilir ve 19 kanser türünde test edilmiştir, bu da ona ChatGPT gibi büyük dil modellerinin esnekliğine benzer bir esneklik kazandırmıştır.
Harvard Tıp Fakültesi Blavatnik Enstitüsü'nde biyomedikal bilişim yardımcı doçenti olan çalışmanın kıdemli yazarı Kun-Hsing Yu, "Amacımız, çok çeşitli kanser değerlendirme görevlerini gerçekleştirebilen çevik, çok yönlü bir ChatGPT benzeri AI platformu yaratmaktı. Modelimizin, birden fazla kanser türünde kanser tespiti, prognoz ve tedavi yanıtıyla ilgili birden fazla görevde çok faydalı olduğu ortaya çıktı" diye konuştu.
Yu, "Eğer daha fazla doğrulanırsa ve yaygın olarak kullanılırsa, bizim yaklaşımımız ve bizimkine benzer yaklaşımlar, belirli moleküler varyasyonları hedef alan deneysel tedavilerden faydalanabilecek erken kanser hastalarını tespit edebilir; bu, dünya çapında eşit olarak mevcut olmayan bir yetenektir" dedi.
15 Milyon Görüntü ile Eğitildi
CHIEF (Klinik Histopatoloji Görüntüleme Değerlendirme Vakfı) adı verilen yeni model, 15 milyon görüntü üzerinde eğitildi. Araç daha sonra akciğer, meme, prostat, kolorektal, mide, yemek borusu, böbrek, beyin, karaciğer, tiroid, pankreas, serviks, rahim, yumurtalık, testis, cilt, yumuşak doku, böbrek üstü bezi ve mesane gibi dokuların 60.000 tam slayt görüntüsü üzerinde daha fazla eğitildi.
Eğitimin ardından ekip, CHIEF'in performansını dünya çapında 24 hastane ve hasta grubundan toplanan 32 bağımsız veri setindeki 19.400'den fazla tam slayt görüntüsü üzerinde test etti.
CHIEF pek çok kanser türünde tanı ve teşhis konusunda %96'ya kadar doğruluk payı elde etti.
