Pankreas kanserinin erken teşhisindeki en büyük zorluklardan biri, hastalığın uzun müddet belirti vermemesi ve görüntüleme formüllerinde ekseriyetle ileri basamaklarda fark edilmesi. Lakin yeni bir araştırma, bu tabloyu kökten değiştirebilecek bir gelişmeye işaret ediyor. Geliştirilen bir yapay zeka sistemi, pankreas kanserini klinik teşhisten ortalama 475 gün evvel tespit edebiliyor.
Mayo Clinic ve iş ortakları tarafından geliştirilen modelin sonuçları, tıp dünyasının saygın mecmualarından Gut’ta yayımlandı. Çalışma, yapay zekanın rutin bilgisayarlı tomografi (BT) imajlarında insan gözünün fark edemediği ince değişimleri tahlil ederek erken ikaz verebildiğini ortaya koyuyor.
Erken teşhis hayatları kurtarabilir
Pankreas kanseri, erken evrelerde tespit edilmesinin sıkıntı olması nedeniyle en ölümcül kanser cinslerinden biri olarak biliniyor. Hadiselerin yüzde 85’inden fazlası ileri evrede teşhis ediliyor ve bu evrede tedavi çoğunlukla sadece semptomları hafifletmeye odaklanıyor. Bu nedenle global ölçekte beş yıllık sağkalım oranı yaklaşık yüzde 10 düzeyinde kalıyor.
Araştırmacılar, yapay zekanın sunduğu bu erken tespit mühletinin hayati değer taşıdığına dikkat çekiyor. Teşhis vaktinin öne çekilmesi, cerrahi müdahale ve küratif tedavi bahtını önemli ölçüde artırabilir. Modelle yapılan simülasyonlara nazaran erken evrede yakalanan pankreas kanseri oranının yüzde 10’dan yüzde 50’ye çıkarılması durumunda sağkalım oranlarının iki kattan fazla artabileceği öngörülüyor.
Sistemin ismi REDMOD
Tam Boyutta Gör Araştırmada kullanılan yapay zeka sistemi “REDMOD” olarak isimlendiriliyor. Bu model, standart BT taramalarında yer alan lakin radyologlar tarafından fark edilmesi sıkıntı olan mikroskobik desenleri tahlil ediyor. Sistem, 1.400’den fazla bireyin imajlarıyla eğitildi ve test edildi. Bu bilgi seti içinde, daha evvel olağan olarak bedellendirilen taramalara sahip lakin sonradan pankreas kanseri teşhisi konan 219 hasta da yer aldı.
Yapılan karşılaştırmalarda yapay zekanın performansı dikkat alımlı düzeyde yüksek çıktı. Redmod, olayların yüzde 73’ünü gerçek biçimde tespit ederken birebir manzaraları inceleyen radyologların muvaffakiyet oranı yüzde 39’da kaldı. Teşhisten iki yıldan daha uzun mühlet evvel çekilmiş imajlarda ise fark daha da belirginleşiyor. Yapay zeka, yüzde 68 doğruluk sağlarken uzmanların oranı yüzde 23’te kaldı.
Modelin başarısı farklı hastaneler ve farklı görüntüleme aygıtları ortasında da tutarlılık gösterdi. Ayrıyeten, kanser gelişmeyen bireylerin taramalarının yüzde 80’den fazlasını yanlışsız halde “negatif” olarak sınıflandırması sistemin yanlış alarm oranının da denetim altında olduğunu ortaya koydu.
Klinik kullanım için şimdi erken
Araştırmacılar, bu tıp bir teknolojinin bilhassa risk kümesindeki bireylerin belirlenmesinde kıymetli rol oynayabileceğini vurguluyor. Örneğin, açıklanamayan kilo kaybı yaşayan ileri yaştaki bireyler yahut yeni diyabet tanısı alan hastalar, yapay zeka tarafından daha yakından izlenmesi gereken kümeler olarak işaretlenebilir.
Bununla birlikte, sistemin rutin klinik kullanıma girmesi için şimdi daha fazla doğrulama çalışmasına gereksinim duyuluyor. Bilhassa gerçek dünya tarama programlarında bu teknolojinin hastaların ömür müddeti ve tedavi başarısı üzerindeki tesirinin net biçimde ortaya konması gerekiyor. Yeniden de elde edilen bulgular, pankreas kanserinin teşhisinde esaslı bir değişimin habercisi olabilir.
