Kuzey Carolina Üniversitesi (UNC) Tıp Fakültesi’ndeki araştırmacılar, bir cerrahın meme kanseri ameliyatı sırasında çıkarılan dokunun mamografisini inceleyerek tüm kanserli dokuyu alıp almadığını gerçek zamanlı olarak tahmin edebilen bir yapay zeka modeli geliştirdi. Model, doktorların göremedigi tümörleri belirlemede iyi bir performans gösterdigi öne sürüldü.
Araştırma ekibinden Kristalyn Gallagher, “Bazı kanserleri hissediyorsunuz ve görüyorsunuz, ancak alınan dokunun kenarında bulunabilecek mikroskobik kanser hücrelerini göremiyoruz. Diğer kanserler tamamen mikroskobiktir. Bu yapay zeka aracı, cerrahi olarak çıkarılan tümörleri gerçek zamanlı olarak daha doğru bir şekilde analiz etmemize ve ameliyat sırasında tüm kanser hücrelerinin çıkarılma şansını artırmamıza olanak tanıyacak. Bu da, hastaların ikinci veya üçüncü ameliyata olma ihtiyacını ortadan kaldıracaktır.”
Yapay zeka modellerine negatif ve pozitif marjların neye benzediğini ‘öğretmek’ için araştırmacılar, rezeksiyondan hemen sonra alınan ve patologların son örnek raporlarıyla eşleşen 821 örnek mamografi görüntüsünü kullandılar. Görüntülerin yüzde 53 de pozitif kenar boşlukları vardı. Ayrıca modele hastalardan yaş, ırk, tümör tipi ve tümör boyutu gibi demografik veriler de sağlandı.
AI modelinin yüzde 85 hassasiyet, yüzde 45 özgüllük ve 0,71 alıcı çalışma karakteristik eğrisi (AUROC) altında alan gösterdiğini buldular. Duyarlılık, bir modelin olumlu örnekleri ne kadar iyi tespit edebildiğinin bir ölçüsüdür; özgüllük ise modelin doğru şekilde tanımladığı gerçek olumsuzların oranını ölçer. AUROC, sıfır ile bir arasında bir değer sağlayarak bir modelin genel performansını ölçer; burada 0,5 rastgele tahminleri, biri ise mükemmel performansı belirtir.
Araştırmacılar, insan yorumunun doğruluğuyla karşılaştırıldığında yapay zeka modelinin, insanlar kadar iyi performans gösterdiğini söylüyor. Bir perspektife koymak gerekirse, önceki çalışmalar numune mamografisinin yüzde 20 ile yüzde 58 arasında değişen bir duyarlılığa ve 0,60 ile 0,73 arasında değişen bir AUROC’a sahip olduğunu buldu.
Model, meme yoğunluğu daha yüksek olan hastalarda marjların ayırt edilmesinde yardımcı oldu. Mamogramlarda hem yüksek yoğunluklu meme dokusu hem de tümörler parlak beyaz renkte görünür, bu da sağlıklı olanı kanserli dokudan ayırmayı zorlaştırır.
Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin uzman cerrahlar, radyologlar veya patologlar gibi daha az kaynağa sahip hastanelerde ameliyathanede hızlı ve bilinçli kararlar vermek için kullanılabileceğini söylüyor.
Yapay zeka modeli henüz başlangıç aşamasında ve araştırmacılar, marjları ayırt etmedeki doğruluğunu artırmak için daha fazla mamografi görüntüsüyle modeli öğretmeye devam edecekler. Klinik ortamda kullanılmadan önce modelin daha ileri çalışmalarla doğrulanması gerekecek.
