Ankara Etlik Şehir Hastanesi, ODTÜ, Toronto Üniversitesi ve Katar'daki Doha Üniversitesi araştırmacılarının ortak çalışmasıyla meme kanseri taramalarında kişiye özel risk değerlendirmesi yapabilen yapay zeka destekli bir model geliştirildi. Araştırmada 616 kadının 10 yıllık takip verileri incelendi.
Meme kanserinin erken tespitinde yapay zekadan yararlanan yeni bir çalışma gerçekleştirildi. Türkiye, Kanada ve Katar'dan bilim insanlarının katıldığı araştırmada, kadınların geçmiş mamografi görüntülerini ve kişisel risk faktörlerini birlikte değerlendirebilen bir model geliştirildi.
Çalışmada Toronto Üniversitesi'nden Dr. Furkan Danışman, Doha Üniversitesi'nden Dr. Zarina Oflaz, ODTÜ'den Prof. Dr. Zeynep Kalaylıoğlu, Ankara Etlik Şehir Hastanesi'nden Prof. Dr. Lütfi Doğan ve Dr. Mahmut Onur Kültüroğlu yer aldı.
616 kadın 10 yıl boyunca takip edildi
Araştırma kapsamında toplumsal tarama programlarının dışında daha yakından takip edilmesi gereken 616 kadının verileri değerlendirildi.
Şikayeti veya aile öyküsü bulunan, daha önce meme dokusunda takip gerektiren lezyon tespit edilen kadınların mamografi görüntüleri araştırmaya dahil edildi.
Katılımcıların en az beş mamografi görüntüsü değerlendirilirken 6 ila 10 yıllık dönemde meme dokusundaki yoğunluk değişimleri yapay zeka yardımıyla geriye dönük olarak analiz edildi.
Kişisel özellikler de hesaplamaya dahil edildi
Yapay zeka modeli yalnızca mamografi görüntülerini değerlendirmekle kalmıyor. Yaş, menopoz durumu, aile öyküsü, doğum sayısı, emzirme durumu ve vücut kitle indeksi gibi kişisel faktörler de risk değerlendirmesine dahil ediliyor.
Araştırmada kullanılan "latent progresyon" modeli, geçmiş mamografilerdeki değişimleri takip ederek yeni görüntülerle karşılaştırıyor.
Model ayrıca yoğun meme dokusunun küçük tümörlerin görüntülenmesini zorlaştıran etkisi ile gerçek kanser riskinin birbirinden ayrılmasına yardımcı olmayı amaçlıyor.
Gereksiz taramaların azaltılması hedefleniyor
Yeni sistemin önemli hedeflerinden biri, meme kanseri taramalarının kişinin risk seviyesine göre planlanabilmesini sağlamak.
Buna göre düşük risk taşıyan kadınların gereğinden fazla ve sık aralıklarla tetkik edilmesinin önüne geçilmesi, yüksek risk grubundaki kadınların ise daha kısa aralıklarla takip edilmesi amaçlanıyor.
Yüksek risk belirlenen kişilerde gerekli görülmesi halinde koruyucu ilaç tedavileri veya önleyici cerrahi gibi seçeneklerin değerlendirilmesine de katkı sağlanabileceği belirtiliyor.
Yapay zeka geçmiş mamografilerdeki değişimi takip ediyor
Ankara Etlik Şehir Hastanesi Onkoloji Hastanesi Başhekimi ve Genel Cerrahi Uzmanı Prof. Dr. Lütfi Doğan, bazı kadınlarda meme dokusunun yapısı nedeniyle küçük kitlelerin mamografide daha zor fark edilebildiğine dikkat çekti.
Özellikle toplumsal tarama programlarının dışında daha yüksek risk nedeniyle yakından takip edilen kadınlarda tarama aralıklarının belirlenmesinin önemli olduğunu ifade eden Doğan, yapay zekanın tıbbın birçok alanında olduğu gibi görüntüleme ve tetkiklerin değerlendirilmesinde de destekleyici bir araç haline geldiğini belirtti.
Geliştirilen modelin, meme kanseri taramalarında her kadına aynı takip yaklaşımını uygulamak yerine bireysel risk faktörlerini dikkate alan daha kişiselleştirilmiş bir sistem oluşturulmasına katkı sağlaması hedefleniyor.
