Glasgow Üniversitesi’nden yapay zeka uzmanları ve kanser araştırmacıları, kanser teşhis sürecini kolaylaştırmak için Histomorfolojik Fenotip Öğrenme (HPL) adlı bir program geliştirdi.
ABD Kanser Enstitüsü’nün Kanser Genom Atlası veri tabanındaki 452 hastanın akciğer doku örneklerinden binlerce görüntü toplandı. Araştırmacılar, bu görüntüleri incelemek ve örüntüleri tanımak için kendi kendini eğiten bir algoritma geliştirdi.
Algoritma, doku örneklerindeki hücrelerin görsel özelliklerini tanıma ve sınıflandırma konusunda %99 doğruluk oranına ulaştı. Doktorların kanserin tekrarlama olasılığını yüzde 64 oranında doğru tahmin ettiği durumlarda, HPL programıyla bu oran %72’ye yükseldi.
Yapay zeka sistemi, göğüs ve prostat gibi 10 farklı kanser çeşidinde de tutarlı sonuçlar verdi. Araştırma sonuçları “Nature Communications” dergisinde yayımlandı.
