Robot bu işi öğrendi! Yapay zekâ kanseri erken yakalıyor

Yapay zekânın kanserin erken teşhisindeki başarı oranları ilk defa rakamlarla ifade edildi. Yapılan çalışmalar, yapay zekâ algoritmalarının kullanıldığı vakalarda yüzde 5,7 oranında daha az yanlış pozitif, yüzde 9,7 daha az yanlış negatif teşhislerin yaşandığını gösterdi.

ZİYNETİ KOCABIYIK VİYANA - Son yıllarda günlük hayatın birçok alanında kullanılmaya başlayan yapay zekâ uygulamaları kanserin teşhisine yaptığı büyük katkılar Viyana’da düzenlenen 2025 Avrupa Radyoloji Kongresi’ne (ECR) damga vurdu. Kongrede Bayer tarafından düzenlenen medya etkinliğinde meme kanserinin erken teşhisinde yapay zekâ algoritmalarının kullanımı alanındaki en son gelişmeler ele alındı. Ayrıca meme kanserinin erken teşhisinde hastaların bilinçlendirilmesi ve doğru şekilde kurulan hasta hekim iletişiminin bilimsel tedavininin sonuçlarına olan olumlu etkisi üzerinde duruldu. Özellikle yoğun meme dokusu gibi belirli risk faktörleri göz önüne alındığında mamografinin yeterli olmadığı, beraberinde MR da çekilmesi gerektiği belirtildi. Ancak Bayer radyoloji tarafından yapılan bir çalışmanın kadınların sadece yüzde 31’inin bu durumun farkında olduğunu gösterdiğine dikkat çekildi.

Beş yıl içinde meme kanseri gelişme riskinin belirleyen yapay zekâ yazılımlarının geliştirildiği yapay zekâ algoritmalarının özellikle meme kanserinin erken evrede ve doğru teşhisine büyük katkılar sunduğunu söyleyen Dr. Peter Seidensticker “İsveç’te yapılan bir araştırmaya göre bir yapay zekâ algoritması meme kanseri tespit oranını yüzde 20 artırmış ve tanı hatalarının sayısını azaltmıştır. Yapay zekâ kanser teşhisinde sık yaşanan yanlış teşhisleri de engelledi. Yapılan çalışmalar yapay zekâ algoritmalarının kullanıldığı vakalarda yüzde 5,7 oranında daha az yanlış pozitif, yüzde 9,7 daha az yanlış negatif teşhislerin yaşandığını gösterdi” dedi.

YILDA 340 MİLYON GÖRÜNTÜLEME

Yapay zekânın en yoğun şekilde, tıbbın gören gözü olarak bilinen radyoloji alanında kullanıldığını anlatan Seidensticker “Dünya genelinde her yıl yaklaşık 340 milyon kontrastlı röntgen, bilgisayarlı tomografi ve MR işlemi gerçekleştirilmektedir. Bütün sağlık hizmeti verilerinin yüzde 90’ını tıbbi görüntüleme oluşturuyor. Günümüzde radyoloji uzmanları 10 yıl öncesine göre 10 kat daha fazla görüntü değerlendiriyor. Bu yüzden depolanabilir ve transfer edilebilir görüntülerin bulunduğu radyoloji alanı, yapay zekanın hastalıkların teşhisinde kullanılmasına daha fazla imkân tanıyor. Nitekim, ABD’de FDA tarafından onaylanın 1.000’den fazla yapay zekâ algoritmasının büyük kısmı radyoloji uygulamaları için tasarlanmıştır” değerlendirmesini yaptı.

GELECEK 5 YILDAKİ KANSER RİSKİNİ TAHMİN EDİYOR

2022 yılında dünya genelinde 2.3 milyon kadına meme kanseri tanısı konduğuna ve 670 bin kadının meme kanseri yüzünden hayatını kaybettiğine dikkat çeken Madrid’deki MD Anderson Kanser Merkezi Meme Görüntüleme Bölümü Başkanı Dr. Silvia Perez Rodrigo özellikle meme kanserinde erken teşhisin, hayat kurtarıcı olduğunu söyledi. Yapay destekli yazılımların radyologlara tıbbi görüntülerin analizinde yardımcı olduğunu ifade eden Dr. Rodrigo “Biz, iki görüntüyü karşılaştıran ve her birine tıklayarak bu görüntülerle ilişkili şüphe düzeyini görebildiğimiz bir yazılım kullanıyoruz. Ayrıca, bu yazılım risk tahmininde de kullanılmaya başlandı. Çünkü yazılım daha önce verdiğimiz birçok görüntüden beslendiği için mamografiyi analiz ederek, hastanın önümüzdeki beş yıl içinde meme kanserine yakalanma riskini yaklaşık olarak hesaplayabiliyor” diye konuştu.

HER YIL 40 MİLYON YANLIŞ TEŞHİS KONUYOR

Zaman baskısı ve iş yükü radyoloji uzman hekimlerde tükenmişliğin artmasına yol açıyor. Yapılan bir araştırmaya göre radyoloji uzman hekimlerinin yarısından fazlası tükenmişlik belirtileri gösteriyor. Bütün bu zorluklar teşhisin gecikmesine ve hatalara sebep olabiliyor. Bu konudaki yayınlar uzun mesai saatleri ve nöbetler nedeniyle teşhis hatalarının oranının artmasına yol açtığını göstermektedir. 2018 yılında yayımlanan bir çalışmada dünya genelinde her yıl 40 milyon teşhis hatası olduğuna değiniliyor. Yapay zekâ hem teşhis hatalarını ortadan kaldırıyor hem de insan gözünden daha hassas teşhis koyabiliyor.

EK TARAMA SEÇENEKLERİ DEĞERLENDİRİLMELİ

Avrupa Meme Görüntüleme Derneğinin (EUSOBI) aşırı yoğun meme dokusuna sahip yüzde 10 kadın için ek tarama olarak manyetik rezonans görüntülemesi (MRG) tavsiye ettiğini söyleyen Bayer Radyoloji Global Medikal İşler Başkanı Dr. Peter Seidensticker “Bu öneri, Bayer tarafından desteklenen çok merkezli, randomize, kontrollü DENSE çalışmasının bulgularıyla destekleniyor. Çalışma, ek MRG taramasının tek başına mamografiye kıyasla yararlarını ortaya koyuyor. Bayer ayrıca, meme dokusu aşırı yoğun olan kadınlar için belirli ek tarama seçeneklerinin etkililiğini değerlendiren ve hâlihazırda devam eden DENSE-2 çalışmasını da destekliyor. Şirket, bu alandaki araştırmaları ilerletmenin yanı sıra eğitim projeleriyle de katkı sunmaya devam ediyor” diye konuştu.

MAMOGRAFİ YETMEZ MR DA ÇEKİLMELİ

Meme kanserinin erken teşhisinde mamografinin altın standart olduğunu hatırlatan Avrupa Meme Görüntüleme Derneği (EUSOBI) Başkanı, Radyoloji Profesörü ve Avusturya Medical University of Graz Radyoloji Bölümü Başkanı Prof. Michael Fuchsjager, yoğun meme dokusunun kanser hücrelerini gizleyebileceğine dikkat çekti.

40 yaş ve üzeri mamografi çektiren kadınların yaklaşık 20 milyonunun yoğun meme dokusuna sahip olduğunu ifade eden Prof. Dr. Fuchsjager “Yoğunluk kanser gelişimi için bağımsız bir risk faktörüdür ve ayrıca mamografinin taramaya duyarlılığını azaltır. Sonuç olarak, aşırı yoğun dokulara sahip kadınlar meme kanserinin geç teşhis edilme riskiyle karşı karşıyadır. Bu kadınların meme kanserine yakalanma riski diğerlerine göre yüzde 4-6 oranında daha yüksektir. Avrupa Meme Görüntüleme Derneği (EUSOBI), bu gruptaki 50 ila 70 yaşlarındaki kadınlarda, her 2 ila 4 yılda bir meme MRI taraması yapılmasını tavsiye ediyor. Meme kanseriyle mücadelede, özellikle yüksek risk taşıyan kadınları, potansiyel lezyonları daha iyi görüntülemek amacıyla kontrast maddelerle yapılan meme mamografisi ve meme MR’ı gibi ek tarama yöntemleri hakkında bilinçlendirmeliyiz. Bu yaklaşım, gözden kaçabilecek tümörlerin tespit edilmesine yardımcı olabilir” dedi.