Yapay zeka kullanılarak yapılan meme taramaları kanser tanısını yüzde 20 artırıyor

Bilim insanları, yapay zekâ destekli meme taramasının, mamogramların iki radyolog tarafından iki kez okunmasına kıyasla yüzde 20 daha fazla kanser tespit ettiğini ortaya koydu.

Mamogram, kanserin erken belirtilerinin tespit edilmesini sağlayarak tedavisini daha kolay hale getiriyor.

İsveç’te 80 binden fazla kadın üzerinde yapılan çalışmanın ön bulguları Çarşamba günü The Lancet Oncology dergisinde yayımlandı.

Bu, yapay zeka destekli meme taramasının ilk rastsal kontrollü çalışmasıydı.

Bilim insanları taramayı desteklemek için yapay zeka kullanmanın, yanlış pozitif olarak bilinen mamografinin yanlışlıkla anormal olarak teşhis edilme sayısını artırmadığını tespit etti.

Ayrıca radyologların ekran okuma iş yükünü yüzde 44,3 oranında azalttı.

İsveç’teki Lund Üniversitesi’nden başyazar Dr. Kristina Lång, euronews’e yaptığı açıklamada çalışmanın ilk sonuçlarına şaşırdığını çünkü bulguların araştırmacıların beklentilerini aştığını söyledi.

“Yapay zeka desteğiyle tarama yaptığımızda daha fazla kanser tespit edebildiğimizi gördük. Ancak aynı zamanda yanlış pozitifleri artırmadı ve radyologlar için tarama okuma iş yükünü neredeyse yarı yarıya azalttı,” diyen Lang “Dolayısıyla bu kombinasyon gerçekten umut verici bir sonuç çünkü sadece doğru değil aynı zamanda daha verimli bir tarama yöntemine sahip olabileceğimizi gösteriyor,” ifadelerini kullandı.

Çalışma devam ediyor ve gelecekteki hedeflerden biri de yapay zekanın yıllık taramalarda kanseri gözden kaçan kadın sayısını azaltmaya yardımcı olup olamayacağını belirlemek.

Bu durum, toplam 100 bin katılımcının tamamı Aralık 2024 civarında iki yıllık bir takip sürecinden geçtikten sonra değerlendirilecek ve taramaya yardımcı olmak için yapay zeka kullanımının etkinliği konusunda fikir verecek.

Radyologlar ‘yönlendirme pozisyonunda’ kalmaya devam ediyor

Avrupa Komisyonu’nun kılavuzları mamogramların iki radyolog tarafından iki kez okunmasını tavsiye ediyor ancak bu, birçok ülkede meme radyologlarının eksik olduğu bir ortamda büyük bir iş yüküne sahip oldukları anlamına geliyor.

Lång, son zamanlarda gelişen teknolojinin sayısız sektörde insan işlerinin yerini alabileceğine dair küresel çapta artan endişelere rağmen, yapay zeka kullanımının radyologların yerini almasının amaçlanmadığını söyledi.

Lang “Şu anda yapay zeka radyologların yerini alabilecek kapasitede değil. Tarama protokolümüzün tasarımı radyoloğun merkezi rolünü vurguluyor çünkü düşük bir yanlış pozitif oranına sahip olmak için radyologlara sahip olmak çok önemli,” dedi.

Lang “Yapay zeka kanser olmayan pek çok şüpheli bulguyu öne çıkarıyor. Bu yüzden radyologların ‘Tamam, buradaki bulgu kanser değil’ diyebilmeleri gerekiyor… En iyi sonuçları almak için radyologların gerçekten yönlendirici konumda olmaları gerekiyor” diye ekledi.

Deneme nasıl sonuçlandı?

Nisan 2021 ve Temmuz 2022 tarihleri arasında 80 binden fazla kadının yarısı yapay zeka destekli meme taraması yapılan bir gruba, diğer yarısı ise yapay zeka olmadan iki radyolog tarafından çift okumaya atandı.

Mamogramların taranmasına yardımcı olmak için yapay zekanın kullanıldığı grupta, sistem görüntüyü analiz ederek kanser riskini birden (en düşük risk) 10’a (en yüksek risk) kadar bir ölçekte tahmin etti.

Eğer skor 10’dan az ise sadece bir radyolog görüntüyü okurken, en yüksek risk seviyesi olan 10’da ise iki radyolog görüntüyü analiz ediyordu. 

Yapay zeka destekli grupta 244 kanser tespit edildi ve 861 kadın geri çağrıldı; yapay zeka olmadan çift okuma yapılan grupta ise 203 kanser tespit edildi ve 817 kadın geri çağrıldı.

Lång, euronews’e yaptığı açıklamada, ön çalışma sonuçlarının AI destekli taramanın güvenli olduğunu göstermek için yayınlandığını söyledi.

“Tarama muayenelerinin çoğunda sadece tek bir okuma yaparsak kanser tespiti azalabilirdi. Bu yüzden klinik güvenliği tehlikeye atmadığımızdan emin olmak istedik” dedi.

“Artık AI ile taramanın güvenli olduğunu söyleyebiliriz,” diye ekliyor ve bunun gelecekteki çalışmaları etkileyebilecek bir bulgu olduğunu belirtiyor.

Çalışmadaki sınırlamalar ve sonraki adımlar

İtalya’nın Torino kentindeki Onkolojik Epidemiyoloji ve Önleme Referans Merkezi’nden (CPO Piemonte) Nereo Segnan ve Antonio Ponti, çalışmada elde edilen sonuçların “büyük ilgi” uyandırdığını belirtti.

Çalışmayla ilişkisi olmayan bilim insanları, yapay zekanın tümörlerin büyüme ve yayılma kapasitesi gibi “ilgili biyolojik özellikleri yakalayıp yakalayamadığının” görülmesi gerektiğini söyledi.

Segnan ve Ponti, yapay zeka destekli taramada aşırı teşhis veya aşırı tespit olabileceği konusunda uyarıda bulunarak, “aksi takdirde yapay zeka kullanımını desteklemek için doğrudan görünen sonuçların yorumlanmasında dikkatli olunmalıdır” dedi.

Bu arada çalışmanın yazarları, analizin tek bir merkezde, tek bir mamografi cihazı ve tek bir yapay zeka sistemi ile sınırlı olmasının çalışmanın bir sınırlaması olduğunu söyledi.

Lång, “Standart taramaya kıyasla yapay zeka kullanarak tespit ettiğimiz kanserlerin türünü ve evresini belirlemek için 100 bin kadında kanserleri analiz ediyoruz çünkü tespit ettiğimiz kanserlerin türünde bir değişiklik olabilir” dedi.

Bu, taramalarda hangi kanserlerin gözden kaçırıldığını görmenin yanı sıra, yapay zekanın meme kanserinin erken teşhisini gerçekten iyileştirip iyileştiremeyeceğini belirlemelerine yardımcı olacak.