Geliştirilen derin öğrenme algoritması sayesinde doktorlar, önceden 30 ila 40 dakika süren analiz ve teşhiş aşamalarını artık 3, 4 dakikada bitirebiliyor.
TEŞHİS KOYMAYA DAHA TEKNOLOJİK BİR YAKLAŞIM
Michigan Üniversitesi ve Harvard Üniversitesinin ortak yürüttüğü bir çalışmanın sonunda yapay zekanın beyin tümörü teşhisinde kullanılabileceği öğrenildi. Ayrıca, yapılan teşhislerin daha tutarlı ve çok daha hızlı olacağı da sonuçlar arasında. Fizik profesörlerinin ve bilim adamlarının olduğu bir ekipte 100 den fazla beyin tümörü örneği “derin öğrenme” teknolojisi ile tarandı ve çeşitleri belli başlıklar altında toplandı.
Derin öğrenme algoritması, doktorlar tarafından sağlanan örnekleri Stimulated Raman Histology (SRH) metoduyla analiz etti. Normal şartlar altında doktorlar, ameliyat sırasında beyin tümörünün incelenmesi için 30, 40 dakika ara vermek zorunda kalıyor. SRH tekniğinin ve derin öğrenme algoritmasının kullanılması durumunda, doktorların ameliyathaneyi terk etmesine bile gerek kalmıyor. En önemlisi, analiz süresi 3 ila 4 dakikaya kadar düşüyor. Teşhis süresindeki yaklaşık %90 düşüş, ameliyat riskini ciddi bir derecede düşürüyor.
Mevcut durumda, algoritma örnekleri yalnızca 4 kategoriye ayırabiliyor. Ancak, Dr. Daniel Orrigner, çalışmanın yazarı, algoritmayı geliştirerek 8 kategoriye ayırmasını sağlamayı amaçlıyor. Bu rakam da insanlarda görülen beyin tümörleri çeşitleri için yeterli.
Şimdiye kadar yaklaşık 370 hasta üzerinde denenen bu teknik, tümör çeşitlerini %90 doğruluk payı ile analiz ediyor. Geleneksel yöntemlerle analizin doğruluk payı ise %90-95. Aradaki fark az da olsa, Orringer sistemin daha tutarlı olacağına inanıyor, bunun için ise algoritmanın daha çok veri analiz etmesi gerektiğini söylüyor. Yine de, doğruluk payındaki bu küçük düşüşü kazanılan süre ile karşılaştırınca, algoritmanın doktorlara ve insanlığa çok yardımcı olduğu söylenebilir.