Bir çalışmaya göre yeni yapay zeka modeli, pankreas kanseri belirtilerini klinik tanıdan üç yıla kadar önce BT taramalarında tespit edebiliyor.

Gut adlı akademik dergide yayımlanan araştırmaya göre Mayo Clinic'ten araştırmacıların geliştirdiği teknoloji, pankreasta insan gözüyle seçilemeyen "görünmez" kalıpları tanımlıyor.

Çoğu hastada karın ağrısı veya kilo kaybı gibi belirtiler ortaya çıktığında, kanser genellikle ileri aşamaya ulaşmış oluyor. Pankreas kanserinin 5 yıllık hayatta kalma oranı sadece yüzde 13.

Radyomik tabanlı Erken Tespit Modeli adı verilen yapay zeka çerçevesi, başlangıçta ilgisiz durumlar için taranan ancak daha sonra pankreas kanserine yakalanan hastalardan alınan yaklaşık bin BT taramasıyla eğitildi.

Kurul onaylı radyologlarla yapılan doğrudan karşılaştırmada yapay zeka, hastalığın erken belirtilerini tespit etmede önemli ölçüde daha etkiliydi.

Pankreas karın boşluğunun derinliklerinde yer aldığından bu organdaki tümörleri bulmak son derece zor ve bu da fiziksel muayeneleri etkisiz kılıyor. Ayrıca genel halk için rutin bir tarama yöntemi de mevcut değil.

Bağımsız bir test setinde (493 tarama) model, gizli kanseri yüzde 73'lük bir doğruluk oranıyla tespit etti; bu oran, doktorların elde ettiği yüzde 39'luk oranın neredeyse iki katı. Kesin tanıdan iki yıldan fazla zaman önce yapılan taramalarda yapay zeka, radyologlardan neredeyse üç kat daha isabetliydi.

Mayo Clinic radyoloğu ve çalışmanın yazarı Dr. Ajit Goenka, "Hastalığın biyolojisine dayanarak, bunun üç ay içinde aniden ortaya çıkan bir şey olmadığını biliyorduk" dedi.

İşaretin orada olduğunu biliyorduk. Sadece onu tespit edebilmenin bir yolunu bulmamız gerekiyordu.

Yapay zeka modeli, organ dokusundaki küçük yapısal bozulmalar olan "radyomik" özellikleri analiz ederek çalışıyor. Goenka, modelin kanseri bağışıklık sisteminden koruyan anormal hücreleri tanımlayabildiğini, bunun bilim insanlarının uzun zamandır tanıdığı ancak standart görüntülemede görselleştirmekte zorlandığı bir işaret olduğunu söyledi.

Moffitt Kanser Merkezi'nden araştırmaya dahil olmayan radyolog Dr. Daniel Jeong, insanların yaptığı mevcut incelemelerin sınırlamalarından bahsetti.

Jeong, NBC News'a, "Bu görüntüleri her gün analiz ediyorum" diye konuştu.

Gerçekten de kanseri temsil edebilecek ölçülebilir bir kitle arıyoruz. Dolayısıyla bu tümörlerin görünür hale gelmesi için belirli bir seviyeye kadar büyümesi gerekiyor.

Araştırma önemli bir dönüm noktası olsa da uzmanlar, aracın henüz yaygın kullanım için hazır olmadığı uyarısını yapıyor. Model, gerçek zamanlı doğruluğunu teyit etmek için üç ila 5 yıl hasta takibi gerektiren bir klinik denemede değerlendiriliyor.

Araştırmacılar bu teknolojinin nihayetinde ailesinde hastalık öyküsü veya yeni başlayan diyabeti olanlar gibi yüksek riskli bireyler için bir triyaj aracı olarak kullanılabileceğini öne sürüyor.

Goenka, "Onlarca yıldır karanlıkta dolaştığımız bir hastalıkta bu, bize bitiş çizgisini gösteren bir dönüm noktası ancak yine de bitiş çizgisine ulaşmamız gerekiyor" dedi.

Bu çalışma, mRNA aşıları için yapılan erken aşama denemeleri ve ileri evre vakalarda yaşam beklentisini uzatma konusunda umut vaat eden deneysel ilaçlar da dahil bu alanda son dönemde kaydedilen birçok ilerlemeden biri.

*İçerik orijinal haline bağlı kalınarak çevrilmiştir. Independent Türkçe'nin editöryal politikasını yansıtmayabilir. 

independent.co.uk/news/health

Independent Türkçe için çeviren: Çağatay Koparal