Boğaziçi Üniversitesi’nden Kanser Tanısında Yapay Zeka Devrimi

Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Mehmet Turan ve ekibi, kanser gibi ölümcül hastalıkların teşhis sürecini hızlandırmak ve doğruluğunu artırmak amacıyla geliştirdikleri “PathoSeg” ve “PathopixGAN” isimli yapay zeka modelleriyle tıp dünyasında çığır açan bir yeniliğe imza attı. Patoloji alanında daha hızlı ve kesin tanı sunan bu yenilikçi modeller, kanserli hücrelerin daha erken tespit edilmesine yardımcı olarak hastalara kişiselleştirilmiş tedavi imkanı sunmayı hedefliyor.

Yapay Zeka Modelleri ile Patolojide Yeni Bir Dönem

Doç. Dr. Mehmet Turan’ın Medical Image Analysis dergisinde yayınlanan araştırmasında, geleneksel tanı yöntemlerine kıyasla çok daha hızlı ve güvenilir sonuçlar sunduğu belirtilen yapay zeka modelleri, patoloji alanında önemli bir dönüşüm sağlıyor. PathoSeg modeli, kanserli hücrelerin segmentasyonunu yaparak doktorların iş yükünü azaltıyor ve metastaz gibi hayati durumların erken teşhis edilmesine olanak tanıyor. Doç. Dr. Turan, geliştirdikleri modellerin kanserin yanı sıra birçok farklı hastalığın erken teşhisine katkı sağlayacağını belirterek, “Yapay zekanın gücünü patolojiye entegre ederek, tanı sürecini hızlandırmayı ve bu süreçteki doğruluğu artırmayı hedefliyoruz,” ifadelerini kullandı.

Hücre ve Doku Analizinde Üstün Performans

“PathoSeg” modelinin sunduğu üstün performans, kanserli hücrelerin metastazını daha erken tespit etme imkanı sağlıyor. Bu özellik, tedavi sürecinin izlenmesi ve doğru tedavi planlarının oluşturulmasında kritik önem taşıyor. Geliştirilen yapay zeka modelleriyle tanı süreci geleneksel mikroskop incelemelerinin ötesine geçerek hücre ve doku bölgelerinin çok daha hassas şekilde analiz edilmesini mümkün kılıyor. Doç. Dr. Turan, “Bu teknoloji sayesinde patoloji uzmanlarının, kanserli dokuları daha hassas tespit edebileceğini ve böylece hastalara daha hızlı ve doğru bir tanı konulacağını düşünüyoruz,” dedi.

Veri Dengesizliğine Çözüm: PathopixGAN

Kanser gibi nadir görülen vakalarda karşılaşılan veri dengesizliğini çözmek amacıyla geliştirilen PathopixGAN modeli, eksik veya yetersiz veri sorununu gerçeğe yakın yapay görüntüler üreterek ortadan kaldırıyor. Bu sayede yapay zeka, daha geniş bir veri seti ile eğitilerek, nadir görülen patolojik yapıların bile başarılı bir şekilde analiz edilmesini sağlıyor. Doç. Dr. Turan, “Histopatoloji verilerinde yaşanan veri dengesizliğine karşı PathopixGAN önemli bir çözüm sunuyor. Bu model sayesinde nadir vakaları da başarıyla analiz ederek daha geniş kapsamlı bir tanı imkanı sağlıyoruz,” şeklinde konuştu.

Sektörde ve Akademide Yapay Zeka Kullanımını Yaygınlaştırma Hedefi

Doç. Dr. Turan ve ekibi, geliştirilen yapay zeka modellerinin yalnızca akademik alanda değil, klinik uygulamalarda da yaygın olarak kullanılmasını hedefliyor. “Bu modeller, dünya genelinde kanser teşhisinde bir referans noktası olmayı amaçlıyor,” diyen Turan, yapay zeka teknolojisinin klinik süreçlere entegrasyonu konusunda bir örnek teşkil etmek istediklerini belirtti. Yapay zekanın patolojide kullanımının sağlık sektöründe daha yaygın hale gelmesini amaçlayan ekip, bu modellerin doktorlara tanı sürecinde önemli bir destek sunacağını ve hasta bakım kalitesini artıracağını öngörüyor.