AI, Meme Kanıtı Olarak Radyolog Eksikliğini Karşılayabilir, Ancak Henüz Hazır Değil

İmparatorluk Koleji Londra ve Google (GOOGL ) Health’ten bir araştırma ekibi, meme kanserini X-ray’lerden teşhis etmek amacıyla bir bilgisayar görüşü modeli oluşturdu. CNN’nin raporuna göre, model 29.000’den fazla kadının X-ray’lerine dayanarak eğitildi ve altı radyologla karşılaştırıldığında, model doktorların değerlendirmelerini aşmayı başardı.

Şu anda, NHS, meme kanserini X-ray’lerden teşhis etmek için iki doktorun birleşik kararını kullanıyor. Eğer iki doktor anlaşamazsa, bir üçüncü doktor görüntüleri incelemek için çağrılır. Doktorlar hastaların tıbbi kayıtlarına erişimi vardı, ancak AI cihazı sadece mammogramlara dayanarak kararlar verdi. Bu sınırlı olmasına rağmen, AI modeli en az iki doktor kadar iyi meme kanserini teşhis etti. Aslında, model tek bir doktordan daha iyi meme kanserini tespit etti. AI ve doktorlar arasındaki yanlış pozitif oranları karşılaştırıldığında, AI hafif bir şekilde yanlış pozitifleri azalttı, genel olarak yaklaşık %1,2 daha doğru oldu. Araştırma raporunun sonuçlarına göre, AI ayrıca yanlış negatif oranlarını (gerçekten pozitif bir kanser vakasının kaçırılması) yaklaşık %2,7 oranında azalttı.

Çalışmanın yazarlarından biri, Cancer Research UK Imperial Merkezi Direktörü Ara Darzi, araştırma ekibinin sistemlerinin böyle yüksek kaliteli sonuçlar vereceğini beklemiyor olduğunu açıkladı. Ancak Darzi, kanser taramasında verimliliği ve doğruluğu artırmak olasılığından heyecan duyuyor.

Meme kanseri, kadınların ikinci önde gelen kanser ölüm nedenidir, ancak hastalık erken teşhis edilebilirse sonuçlar dramatik olarak iyileşebilir. Sorun, Amerikan Kanser Derneği’nin belirttiği gibi, şu anda bile büyük ölçekli tarama programları yaklaşık her beş vakadan birini kaçırıyor.

Bu nedenle, araştırma ekibi sistemlerini geliştirebileceklerini ve hatta en iyi klinisyenleri aşabileceğini umuyor. Araştırma ekibi ayrıca, algoritmalarının radyolog eksikliğini potentially çözebileceğini belirtti. Kraliyet Radyologlar Koleji tarafından yapılan bir rapor, 2023 yılına kadar UK’de yaklaşık 2.000 radyolog eksikliği olacağını, durumun düzeltilmesi için bir şeyler yapılmazsa.

Ancak Darzi, bu aşamada sistemin insanların yerini alması ve ikincil bir yorumlayıcı olarak kullanılması için hazır olmadığını kabul ediyor. Sağlık alanında AI araçları thường initial vaatlerini yerine getiremiyor, çünkü karmaşık faktörler eğitimde yeterince simüle edilemiyor. Çalışmanın büyük bir sınırlaması, tüm görüntülerin tek bir mammografi sisteminden geldiği ve görüntülerin çeşitliliği eksikliğidir. QZ’ye göre, araştırma ekibinin görüntülerin çeşitliliği hakkında bilgi edinmek için kullanılan ayrıntılara erişimi yoktu, bu nedenle sistemin azınlıkların X-ray’lerini incelemesi istenildiğinde hala yüksek doğrulukta olup olmadığını bilinmiyor. UK ve ABD’de meme kanseri teşhisinde ırksal farklılıklar var, siyah kadınlar UK’de kanser taramaları yaptırmaya menos eğilimliler.

Google, modeli eğittiği veri setindeki farklılıkları gidermek için zaman harcayarak, daha büyük, daha kapsayıcı bir veri seti oluşturmayı planlıyor. Sistem, klinik ortamlarda kullanılabilmesi için klinik denemelerde test edilmelidir. Araştırma ekibi tarafından geliştirilen algoritmalar, gerçekten sağlık sonuçlarını iyileştirebilir ve yaşamları kurtarabilir, ancak sadece dikkatli ve titiz bir şekilde test edildikleri takdirde.