Kolon Kanserinde Yapay Zekâ Dönemi

Karabük Üniversitesi ile ABD Kentucky Üniversitesi iş birliğinde yürütülen TÜBİTAK destekli proje, kolon kanserinin erken tanısını hızlandıracak yapay zekâ sistemi geliştiriyor.

Karabük Üniversitesi ile ABD’deki Kentucky Üniversitesi iş birliğinde sürdürülen ve TÜBİTAK 1002 Programı tarafından desteklenen çalışma, histopatolojik görüntülerden kolon kanserini daha hızlı analiz eden yapay zekâ tabanlı bir karar destek sistemi ortaya çıkarıyor. Çalışmanın, erken tanı süreçlerini hızlandırarak patologların iş yükünü azaltması bekleniyor.

Kolorektal kanser için yapay zekâ destekli karar sistemi

Proje, Karabük Üniversitesi (KBÜ) bünyesinde yürütülüyor ve “Temel Modeller Kullanılarak Histopatolojik Görüntüler Üzerinde Kolorektal Kanser Tespiti” başlığını taşıyor. Çalışma, KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Caner Özcan ile doktora öğrencisi Merve Özkan tarafından yürütülüyor.

“Kolorektal kanserde temel modellerle daha etkili tespit”

Projenin teknik yönlerine değinen Doç. Dr. Caner Özcan, yapay zekâ temelli yaklaşımın önemini vurgulayarak şu ifadeleri kullandı:

“Projemiz kolorektal kanserin tespiti üzerine temel modeller kullanılarak yapay zekâ modelleri geliştirilmesi ile ilgili bir proje. Bu kapsamda farklı kaynaklardan almış olduğumuz kolorektal histopatolojik görüntülerin derin öğrenme modelleri ile sınıflandırma ve segmentasyon çalışmaları gerçekleştirilecektir.”

Daha az etiketli veriyle daha verimli tanı

Proje kapsamında daha az etiketli veriyle yüksek doğruluk sağlayan modeller üzerinde çalışılıyor. Özcan, bu yöntemi şu sözlerle açıkladı:

“Temel modeller ile cellwise dediğimiz kendi kendine öğrenen modelleri birlikte kullanarak daha az etiketli veriden yararlanılacak bir çalışma gerçekleştirilecektir.”

Uluslararası veri tabanları sisteme entegre edildi

Projede yalnızca yerel değil, dünya genelinde kullanılan veri tabanları da sisteme dâhil ediliyor. Özcan, kullanılan veri yapısına ilişkin olarak:

“Bu projede özellikle NCT ve TCGA gibi farklı veri kaynaklarından elde edilen görüntülerin hem etiketli hem etiketsiz olarak birlikte kullanıldığı özgün bir çalışma gerçekleştirilmektedir.”
dedi.

Bu yaklaşım sayesinde etiketleme maliyetinin düşürülmesi ve yüksek doğruluk oranına sahip erken tanı modellerinin geliştirilmesi hedefleniyor.

Patologların iş yükünü azaltacak sistem

Geliştirilen yapay zekâ tabanlı karar destek sistemiyle hem tanı sürecinin hızlanması hem de sağlık uzmanlarının iş yükünün azalması bekleniyor. Özcan, projenin sağlık hizmetine katkısını şöyle dile getirdi:

“Bu proje sayesinde verilerin daha hızlı analiz edilmesi ve ön tanıların hızlı bir şekilde konulması sağlanacaktır. Dünyada en sık görülen kanser türlerinden biri olan kolorektal kanserin erken tespiti hızlanacak, patologların iş yükü önemli ölçüde azalacaktır.”

Kentucky Üniversitesi ile uluslararası iş birliği

Projenin uluslararası niteliğine dikkat çeken Özcan şunları söyledi:

“Bu çalışma üniversitemiz ile ABD’de bulunan Kentucky Üniversitesi arasında yürütülen ortak projenin bir ürünüdür. Hem uluslararası veri setlerini kullanıyor hem de Kentucky Üniversitesinin sağladığı veri altyapısından faydalanıyoruz. Bu iş birliği, yeni ortak projelerin kapısını da açacaktır.”

Karabük Üniversitesi’nden yapay zekâ ve sağlık teknolojilerine güçlü adım

TÜBİTAK tarafından desteklenen proje, Karabük Üniversitesinin yapay zekâ ve sağlık teknolojileri alanındaki bilimsel konumunu güçlendiren önemli çalışmalardan biri olarak öne çıkıyor.