Farklı hamur işlerini tanımak için tasarlanan yapay zekâ, tıp dünyasında oldukça önemli bir gelişmeye öncülük ediyor. Japonya merkezli bilgisayar sistemleri şirketi Brain Co. tarafından geliştirilen ve 2013 yılında piyasaya sürülen BakeryScan, kameralı bir tepsi üzerinde ürünleri tarayarak her birinin adını kolay ödeme için bir sisteme yüklüyor. Bilim insanları fırın ürünlerinin kolay satışı için geliştirilen bu sistemin kanser hücrelerini de tanımlayabildiğini keşfetti.
Bir Japon pastanesinde ürünleri tanımlamak için kullanılan yapay zekâ, şimdi kanser hücrelerini incelemek için kullanılıyor. Brain şirketinin sahibi Hisashi Kambe tarafından gelişitirilen ve yaklaşık 20.000 dolara satın alınabilen bu sistem, kruvasanları bagellerden ayırmak gibi temel görevleri yaparak yerel fırıncılara yardım ediyordu. Bu sistemle birlikte ödeme sürecinin daha hijyenik hâle getirilmesi amaçlanıyordu.
BakeryScan, 2017 yılında Kyoto merkezli Louis Pasteur Tıbbi Araştırma Merkezi’ndeki bir doktorun dikkatini çekti. Ekmeğin fiziksel yapısının, yapı ve tutarlılık açısından kanser hücrelerine şaşırtıcı bir şekilde benzer olduğunu ve mikroskopla incelediğinizde kanser hücrelerine benzediğini belirtti. Fırıncılık dünyasından uzaklaşan BakeryScan’in temel teknolojisi – nesne tanıma için derin öğrenme – insanlarda kanser bulgularını tespit etmek için hücrelerin çekirdek boyutunun incelenmesine çevrildi.
BakeryScan’den Cyto-AISCAN’e Geçiş
BakeryScan, arkadan aydınlatmalı bir ödeme tepsisinin üzerine monte edilmiş bir kamera aracılığıyla çalışıyor. Müşteriler seçimlerini tepsiye yerleştirdikten sonra ve kamera, ekmeği veya hamur işlerini analiz ediyor. Ardından tüm bunların boyutlarını, şekillerini ve renklerini ödeme sisteminde depolanan 100’e kadar farklı türden biriyle eşleştirmek için kategorilere ayırıyor. Kasiyer, bir dokunmatik ekran aracılığıyla eşleşmeleri onayladıktan sonra müşteri ödeme yapıyor. Tüm süreç saniyeler içinde gerçekleşiyor.
Orijinal BakeryScan AI’nın yeni versiyonu olarak adlandırılan Cyto-AISCAN kanser hücrelerini yakınlaştırarak bir mikroskop lamı içerisindeki sayısız hücre arasından ayırabiliyor. Bu sistem, doktorların kanserli hücreleri henüz kanser bulgusu olmayanlardan ayırt etmelerine olanak tanıyor.
Cyto-AiscAN Başarılı Oldu mu?
Cyto-AiscAN, doktorların sistemi kanserli hücrelerle test edip eğittikleri Kobe ve Kyoto’daki iki büyük hastaneye deneme sürecine alındı. Yapay zekâ sistemi, yalnızca her hücreyi ayrı ayrı değil, tüm verileri aynı anda analiz edebildi. The New Yorker makalesinin yazarı James Somers sistemin %99 doğrulukla çalıştığını ifade etti.
Sistemin, derin öğrenmeyi kullanarak tümörlerin iyi huylu veya kötü huylu olup olmadığını belirlemek için kanser hücrelerinin tespitinde doktorlara destek sağlaması hedefleniyor. Bir yapay zekâ asistanına sahip olmak, süreci önemli ölçüde hızlandırabilir. Sürecin hızlanması hastalar için erken tanı ve dolayısıyla daha etkili bir tedavi sürecine katkıda bulunabilir.
