• Çar. Ara 6th, 2023

Yapay zeka yaklaşımı, rahim ağzı kanserini belirlemede insan uzmanlardan daha iyi performans gösterdi

May 12, 2021 #kanser, #sağlık
kanser belirtileri nelerdir.kanser belirtileri nelerdir.

Ulusal Sağlık Enstitüleri ve Global Good’dan araştırmacılar tarafından yönetilen bir araştırma ekibi, bir kadının rahim ağzının dijital görüntülerini analiz edebilen ve tıbbi müdahale gerektiren kanser öncesi değişiklikleri doğru bir şekilde tanımlayabilen bir bilgisayar algoritması geliştirdi. Otomatik görsel değerlendirme olarak adlandırılan bu yapay zeka (AI) yaklaşımı, özellikle düşük kaynaklı ortamlarda rahim ağzı kanseri taramasında devrim yapma potansiyeline sahiptir.

Yöntemi geliştirmek için araştırmacılar, tıbbi görüntüler gibi karmaşık görsel girdilerdeki kalıpları tanımak için derin veya makine öğrenme algoritmasını “eğitmek” için kapsamlı veri kümeleri kullandılar. Yaklaşım, Ulusal Kanser Enstitüsü’ndeki (NCI) araştırmacılar ve bir Entelektüel Girişim projesi olan Global Good tarafından ortaklaşa oluşturuldu ve bulgular, Ulusal Tıp Kütüphanesi’ndeki (NLM) uzmanlar tarafından bağımsız olarak onaylandı. Sonuçlar 10 Ocak 2019’da Journal of the National Cancer Institute’de yayınlandı. NCI ve NLM, NIH’nin parçalarıdır.

NCI Kanser Epidemiyolojisi ve Genetiği Bölümü’nden MD, MPH, “Bulgularımız, derin öğrenme algoritmasının, rutin rahim ağzı kanseri taraması sırasında toplanan görüntüleri, tedavi edilmediği takdirde kansere dönüşebilecek kanser öncesi değişiklikleri tanımlamak için kullanabileceğini göstermektedir” dedi. ve çalışmanın kıdemli yazarı. “Aslında, görüntülerin bilgisayar analizi, prekanseri belirlemede mikroskop altında Pap testlerini inceleyen bir insan uzmanı incelemeciden (sitoloji) daha iyiydi.”

Yeni yöntem, düşük kaynak ortamlarında belirli bir değere sahip olma potansiyeline sahiptir. Bu tür ortamlardaki sağlık çalışanları şu anda asetik asitle görsel muayene (VIA) adı verilen bir tarama yöntemi kullanmaktadır. Bu yaklaşımda, bir sağlık çalışanı rahim ağzına seyreltik asetik asit uygular ve rahim ağzını çıplak gözle inceleyerek olası hastalığı gösteren “aseto beyazlaşması” arar. Kolaylığı ve düşük maliyeti nedeniyle, VIA daha gelişmiş tarama yöntemlerinin bulunmadığı yerlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, yanlış olduğu ve iyileştirilmesi gerektiği bilinmektedir.

Otomatik görsel değerlendirmenin gerçekleştirilmesi de benzer şekilde kolaydır. Sağlık çalışanları, tek bir ziyarette rahim ağzı taraması ve tedavisi için cep telefonu veya benzeri bir kamera cihazı kullanabilir. Buna ek olarak, bu yaklaşım asgari eğitimle gerçekleştirilebilir, bu da onu, kadınlarda rahim ağzı kanserinin önde gelen hastalık ve ölüm nedeni olduğu, sınırlı sağlık hizmeti kaynaklarına sahip ülkeler için ideal kılar.

Algoritmayı oluşturmak için araştırma ekibi, 1990’larda Kosta Rika’da gerçekleştirilen bir rahim ağzı kanseri tarama çalışması sırasında toplanan fotoğrafların NCI arşivinden 60.000’den fazla servikal görüntü kullandı. Bu nüfus çalışmasına 9.400’den fazla kadın katıldı ve takip 18 yıla kadar sürdü. Çalışmanın ileriye dönük doğası nedeniyle, araştırmacılar hangi servikal değişikliklerin öncül haline geldiği ve hangilerinin olmadığı hakkında neredeyse eksiksiz bilgi edindiler. Fotoğraflar dijitalleştirildi ve daha sonra tedavi gerektiren servikal koşulları tedavi gerektirmeyenlerden ayırt edebilmesi için derin bir öğrenme algoritması geliştirmek için kullanıldı.

Genel olarak, algoritma Kosta Rika çalışması sırasında teşhis edilen tüm vakaları tahmin etmede tüm standart tarama testlerinden daha iyi performans gösterdi. Otomatik görsel değerlendirme, bir insan uzman incelemesine (AUC = 0.69) veya geleneksel sitolojiye (AUC = 0.71) göre daha yüksek doğrulukla (AUC = 0.91) prekanseri belirledi. 0,5’lik bir AUC, şanstan daha iyi olmayan bir testi gösterirken, 1,0’lık bir AUC, hastalığı tanımlamada mükemmel doğrulukta bir testi temsil eder.

“Bu algoritma, HPV aşılamasındaki gelişmeler, ortaya çıkan HPV tespit teknolojileri ve tedavideki gelişmelerle birleştirildiğinde, rahim ağzı kanserinin düşük kaynaklara sahip ortamlarda bile kontrol altına alınabileceği düşünülebilir,” dedi. Global Good.

Araştırmacılar, algoritmayı, çeşitli kameralar ve diğer görüntüleme seçeneklerini kullanarak, dünyanın dört bir yanındaki kadınlardan alınan rahim ağzı prekanserlerinin ve normal rahim ağzı dokusunun temsili görüntüleri üzerinde daha fazla eğitmeyi planlıyor. Bu adım, farklı coğrafi bölgelerdeki kadınlar arasında serviksin görünümündeki ince farklılıklar nedeniyle gereklidir. Projenin nihai amacı, ortak, açık kullanım için mümkün olan en iyi algoritmayı oluşturmaktır.

Kanser Belirtileri Nelerdir konulu yazımızı buradan okuyabilirsiniz.