Yapay zeka kanser hastalarının kalan ömrünü hesapladı: Sonuçlar son derece doğru!
ABD'de kanser teşhisi konan hastalarının kalan ömürlerini tahmin etmek için yapay zeka tabanlı bir araç geliştirildi. Bilim insanları tarafından, çeşitli kanser türlerine sahip 400 bin kişi incelenerek oluşturulan yapay zekanın, hastaların kalan yaşam sürelerini son derece doğru bir şekilde tahmin ettiği açıklandı.

ABD'nin (Amerika Birleşik Devletleri) Illinois eyaletinde bulunan Northwestern Üniversitesi Tıp Merkezindeki araştırmacılar, 2015-2017 döneminde kanser teşhisi konan yaklaşık 260 bin meme, 77 bin tiroit ve 85 bin pankreas kanseri hastadan elde edilen verileri inceledi. Araştırmacılar, toplanan verilerin 4'te 3'ü yapay zekayı eğitmek için kullanılırken, kalan verilerin de yapay zekanın kalan yaşam süresi tahmini yapabilmesi için kullanıldığını belirtti.
"SON DERECE DOĞRU HESAPLIYOR"
Araştırmayı yürüten Lauren Janczewski, yapay zekanın kanser hastalarının kalan yaşam süreleri ile ilgili son derece doğru tahminlerde bulunduğunu belirterek, sağlık durumunu en çok etkileyen tümör ve tedavi özellikleri göz önüne alınarak, veri modelleme sürecinin hızlandığını ve doğruluk oranının arttığını ifade etti.
SAĞLIK DURUMUNU EN ÇOK ETKİLEYEN ETMENLER
Öte yandan araştırmacılar, teşhis konulan hastaların son 5 yıl içinde sağlık durumunu en çok etkileyen etmenleri de sıraladı.
Buna göre; meme kanseri için ameliyat olup olmama, hastanın yaşı, tümörün boyutu ve teşhis konulduktan sonra tedavi uygulanana kadar geçen süre olarak belirlendi.
Tiroit kanseri olan hastalarda ise tanı yaşı, tümörün boyutu, tedavi süresi ve lenf nodu tutulumu en çok etkileyen etmenler olarak belirtildi.
Pankreas kanseri olan hastalarda ise kanser ameliyatı geçirip geçirmeme, kanserin mikroskobik analizi, tümörün büyüklüğü ve tanı yaşının önemi vurgulandı.
Araştırmacılar, meme, tiroit ve pankreas kanserlerinde tümör ve tedavideki farklılıkların hastanın kalan ömrünü önemli ölçüde etkilediğinin altını çizdi.
Araştırmanın sonuçları "American College of Surgeon (ACS) 2023 Klinik Kongresi"nde sunuldu.