Akciğer kanserinde erken teşhis için yapay zeka destekli yeni umut: Sybil! Sybil, adını Antik Yunan’daki kahinlerden alıyor; geçmiş, şimdi ve geleceği görebilen, ilahi bilgiyi aktaran figürlerden.
Bu tarihi isim şimdi, MIT’nin Abdul Latif Jameel Sağlıkta Makine Öğrenimi Kliniği, Mass General Kanser Merkezi (MGCC) ve Tayvan’daki Chang Gung Memorial Hastanesi (CGMH) tarafından geliştirilen, yapay zeka temelli bir akciğer kanseri risk değerlendirme aracına verildi.
Akciğer Kanseri: Sessiz ve Ölümcül
Akciğer kanseri, dünya genelinde en ölümcül kanser türü olmaya devam ediyor. 2020 yılında yaklaşık 1,7 milyon insanın ölümüne neden olan bu hastalık, diğer üç ölümcül kanser türünün toplamından daha fazla ölüme yol açtı.
MGCC’de torasik girişimsel radyolog olan ve çalışmanın ortak yazarlarından Dr. Florian Fintelmann şöyle diyor:
“Akciğer kanseri, erken evrede tespit edilirse beş yıllık sağ kalım oranı %70’e kadar çıkabiliyor. Ancak ileri evrede teşhis konulursa bu oran %10’un altına düşüyor.”
Mevcut Tarama Yöntemleri Yeterli Değil
Düşük dozlu bilgisayarlı tomografi (LDCT) şu anda akciğer kanseri taramasında en yaygın yöntem. Ancak bu taramalar genellikle radyologlar tarafından yorumlanıyor ve bu durum, erken belirtilerin gözden kaçmasına neden olabiliyor.
Sybil: Radyoloğa Gerek Kalmadan Tahmin Yapan Yapay Zeka
Sybil, bu alandaki sınırları zorlayarak LDCT görüntülerini bir radyolog müdahalesi olmadan analiz ediyor. Böylece bir hastanın önümüzdeki altı yıl içinde akciğer kanseri geliştirme riskini tahmin ediyor.
Journal of Clinical Oncology’de yayımlanan çalışmada Sybil, üç farklı veri kümesinde (NLST, MGH, CGMH) sırasıyla 0,75, 0,81 ve 0,80 C-indeks puanları aldı. Bu değerler, modelin tahmin gücünün güçlü seviyede olduğunu gösteriyor. Bir yıllık tahminlerde ise ROC-AUC skorları 0,86 ile 0,94 arasında değişerek oldukça yüksek başarı sergiledi.
Zorlayıcı Teknik Zemin
MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri doktora öğrencisi Peter Mikhael, Sybil’in eğitilmesini “samanlıkta iğne aramak” olarak tanımlıyor. Çünkü akciğer BT taramaları üç boyutlu ve yüz binlerce pikselden oluşuyor; ancak kanserli hücrelerin bulunduğu alanlar bu görüntülerin yalnızca küçük bir kısmını oluşturuyor.
Modelin eğitimi için kanserli nodüller içeren BT taramaları elle etiketlendi. Ardından, belirgin tümör içermeyen taramalarda modelin başarı durumu test edildi. MIT’den Jeremy Wohlwend, Sybil’in kanserin hangi akciğerde gelişeceğini tahmin etmedeki başarısına şaşırdığını belirtiyor.
Gerçek Hayattan İlham: Sylvia’nın Hikayesi
MIT profesörü ve Jameel Clinic AI lideri Regina Barzilay, Sybil projesinin ilham kaynaklarından birinin akciğer kanseri nedeniyle kaybedilen genç, sağlıklı ve hiç sigara içmemiş bir kadın olan Sylvia olduğunu paylaşıyor. Sylvia’nın öyküsü, Sybil’in özellikle sigara içmemiş bireyler için neden bu kadar önemli olduğunu gözler önüne seriyor.
Sigara İçmemek Risk Taşımamak Anlamına Gelmiyor
Araştırmalar, sigara içmeyen kadınların akciğer kanseri riskinin sigara içmeyen erkeklere göre daha yüksek olduğunu gösteriyor. Dünya genelinde akciğer kanseri tanısı alan kadınların %50’sinden fazlası sigara içmemiştir. Erkeklerde ise bu oran %15 ila %20 arasında.
Ne yazık ki, ABD’deki mevcut tarama programları genellikle yalnızca aktif sigara içenleri veya son 15 yıl içinde sigara bırakmış kişileri kapsıyor. Bu da birçok kişinin risk altında olmasına rağmen taramadan yararlanamamasına neden oluyor.
Tayvan’da Farklı Bir Bakış Açısı
Sybil’in Tayvan’daki Chang Gung Memorial Hastanesi’nde test edilmesi, modelin sigara içmeyen bireylerde de etkili tahminler yapabileceğini gösterdi. Mikhael, “Modelin sigara içmeyenlere genelleme yapabilmesi heyecan vericiydi,” diyor.
Geleceğe Bakış: Sybil Neyi Değiştirebilir?
Dr. Lecia V. Sequist, Sybil’in özellikle tarama kriterleri dışında kalan riskli bireylerde kullanılması durumunda erken teşhise büyük katkı sağlayabileceğini belirtiyor:
“Akciğer kanseri kliniğimde her gün bu tip hastalarla karşılaşıyorum. Mevcut tarama kriterlerine dahil olmadıkları için bu gerçeği kabullenmekte zorlanıyorlar. Belki de gelecekte bu değişir.”
Bunu da okumalısınız: Akciğer Kanseri Riskini Azaltmanın 28 Yolu
Umut Veren Bir Teknolojik Dönüm Noktası
Sybil, yapay zekanın sağlıkta nasıl devrim yaratabileceğinin en somut örneklerinden biri. Sadece mevcut risk gruplarına değil, görünürde sağlıklı bireylere de ışık tutabilme potansiyeli, akciğer kanseriyle mücadelede yeni bir dönemin kapılarını aralıyor.
Bu önemli proje; MIT Koch Enstitüsü, Dana-Farber/Harvard Kanser Merkezi, Jameel Clinic, Quanta Bilgisayar, MGH Erken Teşhis Merkezi, Bralower ve Landry Aileleri, Upstage Akciğer Kanseri Derneği ve Broad Enstitüsü tarafından desteklenmiştir.
Bu çalışmanın ve AI destekli birçok tıp projesinin gelecekte çok daha fazla bilgiye sonuca ulaşacağı kesin!
