Tıbbi Görüntüleri Analiz Eden Çığır Açan Yapay Zeka Sistemi Geliştirildi
NY - Weill Cornell Medicine, Cornell'in Ithaca kampüsü ve Cornell Tech'teki araştırmacılar, tıbbi görüntüleri analiz etmek ve zaman içindeki değişimleri tespit etmek için devrim niteliğinde bir yapay zeka sistemi geliştirdi. LILAC (Boyuna imAge Değişikliklerinin Öğrenmeye Dayalı Çıkarımı) adı verilen bu sistem, farklı zamanlarda çekilen görüntüleri karşılaştırarak en ince ayrıntıları bile yakalayabiliyor ve gelecekteki sonuçları yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor.
Sistem Nasıl Çalışıyor?
LILAC, makine öğrenimi adı verilen bir yapay zeka yaklaşımı kullanarak çalışıyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, LILAC herhangi bir ön işleme veya özelleştirme gerektirmiyor. Görüntülerdeki değişiklikleri otomatik olarak algılayıp analiz ederek, araştırmacıların ve doktorların işini büyük ölçüde kolaylaştırıyor.
Hangi Alanlarda Kullanılabilir?
LILAC'ın esnekliği, onu çok çeşitli tıbbi ve bilimsel uygulamalar için ideal hale getiriyor. Araştırmacılar, sistemi şu alanlarda başarıyla test etti:
* Embriyo Gelişimi: İn vitro fertilizasyon (IVF) embriyolarının gelişimini izleme ve değerlendirme.
* Doku İyileşmesi: Yaralanmalardan sonra doku iyileşme süreçlerini takip etme ve tedavi etkilerini değerlendirme.
* Beyin Yaşlanması: Beyin MRG'lerini analiz ederek yaşlanmaya bağlı değişiklikleri tespit etme ve bilişsel fonksiyonları tahmin etme.
* Prostat Kanseri: Prostat kanseri hastalarının MRI taramalarından tedavi yanıtlarını tahmin etme.
Sistemin Avantajları
* Yüksek Doğruluk: LILAC, görüntü değişikliklerini tespit etme ve sonuçları tahmin etme konusunda yüksek doğruluk oranlarına sahip.
* Esneklik: Farklı tıbbi görüntüleme türleri ve uygulamalarıyla uyumlu.
* Verimlilik: Görüntü analiz sürecini hızlandırarak zamandan ve maliyetten tasarruf sağlıyor.
* Kullanım Kolaylığı: Herhangi bir ön işleme veya özelleştirme gerektirmiyor.
Uzman Görüşleri
Weill Cornell Medicine'de radyoloji alanında araştırma başkan yardımcısı ve elektrik mühendisliği profesörü Dr. Mert Sabuncu: "Bu yeni araç, klinik olarak ilgili değişiklikleri zaman içinde daha önce mümkün olmayan şekillerde tespit etmemize ve ölçmemize izin verecek. Esnekliği, neredeyse her uzunlamasına görüntüleme veri kümesine hazır olarak uygulanabileceği anlamına geliyor."
Weill Cornell Medicine'de radyolojide yapay zeka eğitmeni ve Sabuncu Laboratuvarı üyesi Dr. Heejong Kim: "Bu, LILAC'ın sadece farklı görüntüleme bağlamlarında değil, aynı zamanda ne tür bir değişiklik bekleyeceğinizden emin olmadığınız durumlarda da yararlı olmasını sağlar."
Gelecek Planları
Araştırmacılar, LILAC'ı gerçek dünya uygulamalarında test etmeye devam ediyor. Özellikle prostat kanseri hastalarının tedavi yanıtlarını tahmin etme konusunda umut vadeden sonuçlar elde ettiler.
Yayın Bilgileri:
Bu araştırma, Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri dergisinde yayınlandı.
