KBÜ'de meme kanserinde erken tanıya yönelik yapay zeka destekli proje geliştirildi

Karabük Üniversitesi (KBÜ), yapay zeka destekli "MAMNET-TR" projesiyle meme kanserinde erken teşhise yönelik mamografi veri setini oluşturuyor.

Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, KBÜ Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Hakan Kutucu yürütücülüğünde geliştirilen proje, yapay zeka teknolojilerini kullanarak meme kanserinde erken tanı oranlarını artırmayı hedefliyor.

Türkiye kadın popülasyonuna özgü kapsamlı bir mamografi veri seti oluşturmayı amaçlayan proje, radyologlara "ikinci göz" desteği sunarak, tanı süreçlerinde hem doğruluk oranını yükseltmeyi hem de iş yükünü azaltmayı planlıyor.

Proje kapsamında Karabük Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nden toplanan 28 bin 800 mamografi görüntüsü, Uzman Radyolog Dr. Öğretim Üyesi Nevin Köremezli Keskin, Dr. Onur Başdemirci ve Dr. Merve Başdemirci tarafından BI-RADS kategorilerine göre etiketlenecek.

Bu çalışma sonunda Türkiye'deki kadınların meme dokusu özelliklerini yansıtan, yerli ve özgün bir mamografi veri seti oluşturulacak.

Projede geliştirilen yapay zeka modülü, mamografi görüntülerini otomatik olarak analiz ederek şüpheli alanları işaretleyecek ve radyologlara destek sağlayacak.

Açıklamada görüşlerine yer verilen Kutucu, Türkiye'de her yıl yaklaşık 20 bin yeni meme kanseri vakası teşhis edildiğini belirterek, "Erken teşhis, tedavi başarısını yüzde 90'ın üzerine çıkarıyor. Ancak bugüne kadar yapılan çalışmaların büyük kısmı yabancı veri setlerine dayanıyordu. Karabük Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nden topladığımız verilerle ülkemize özgü bir sistem geliştiriyoruz." ifadelerini kullandı.

Kutucu, sistemin insan hatasını en aza indireceğini aktararak, şunları kaydetti:

"Etik ve hastane izinlerimizi aldık. Üç uzman radyolog hocamızla geliştirdiğimiz web ara yüzü üzerinden etiketleme çalışmalarını sürdürüyoruz. Bu süreçte radyologlarımız kendi ortamlarında veri etiketleyebiliyor. Yapay zeka sistemimiz bir nevi ikinci göz gibi çalışacak. Yorulmadan her görüntüyü aynı dikkatle inceleyecek, şüpheli bölgeleri tespit ederek radyoloğa uyarı verecek."