Akciğer kanseriyle mücadelede erken tanının hayati önem taşıdığı günümüzde, Türk bilim insanlarından umut verici bir haber geldi. Altınbaş Üniversitesi'nden Doç. Dr. Handan Tanyıldızı Kökkülünk liderliğinde yürütülen ve TÜBİTAK tarafından desteklenen bir proje, yapay zekâ kullanarak akciğer kanseri tanısında yüzde 97 gibi olağanüstü bir doğruluk oranına ulaştı.
PET/BT görüntüleri, sarkopeni (kas kaybı) ve iltihap biyobelirteçlerini birleştiren bu yenilikçi yöntemin, erken tanıyı mümkün kılarak sağlık hizmetlerinde devrim yaratabileceği belirtiliyor.
Çok Modlu Veri Seti ile Yüksek Doğruluk
"Sarkopeni, Yeni Nesil Enflamasyon Belirteçleri ve PET/BT Anatomik-Metabolik Biyobelirteçler Aracılığıyla Makine Öğrenmesi ile Akciğer Kanseri Tanısının Tahmin Edilmesi" başlıklı TÜBİTAK 1001 projesinin yürütücüsü Doç. Dr. Handan Tanyıldızı Kökkülünk, çalışmanın detaylarını paylaştı. Kökkülünk, "Çalışmamız, akciğer kanseri tanısında yapay zekânın muazzam gücünü ortaya koydu. Pozitron Emisyon Tomografisi/Bilgisayarlı Tomografi (PET/BT) görüntüleme verileri, kas kaybı belirteçleri ve kanda bulunan CRP, WBC, NEU gibi iltihap biyobelirteçlerini içeren çok modlu bir veri setini, rastgele orman (Random Forest) adı verilen bir makine öğrenmesi algoritmasıyla analiz ettik. Geliştirdiğimiz model, test verilerinde yüzde 97 doğruluk ve yüzde 99 AUC (doğruluk eğrisi alanı) gibi etkileyici bir sonuçla iyi huylu, kötü huylu ve kanser dışı vakaları sınıflandırmada olağanüstü bir performans sergiledi," açıklamasında bulundu.
Erken Tanı, Düşük Maliyet ve Artan Yaşam Kalitesi
Bu yenilikçi yaklaşımın sadece görüntüleme verilerine dayanmadığını, aynı zamanda hastaların fiziksel performans ölçütleri (bel bölgesi kas alanı, yürüme hızı gibi) ve bağışıklık sistemi göstergelerini de dikkate alan bütüncül bir bakış açısı sunduğunu belirten Doç. Dr. Kökkülünk, yöntemin potansiyel faydalarını ise şöyle sıraladı:
"Bu sayede, akciğer kanserinin erken evrede tespiti kolaylaşarak hastaların tedaviye çok daha hızlı bir şekilde erişimi sağlanıyor. Ayrıca, farklı veri kaynaklarını birleştiren bu çok yönlü yöntem, tedavi maliyetlerini düşürme ve en önemlisi hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip."
