IBM cilt kanserinde teşhis sürecini analitikle güçlendiriyor

IBMIBM, Memo­ri­al Slo­an Ket­te­ring ile sür­dür­dü­ğü işbir­li­ği kap­sa­mın­da, IBM ana­li­tik tek­no­lo­ji­le­riy­le oto­ma­tik cilt görün­tü­le­me ana­liz” meto­du geliş­tir­di­ği­ni duyur­du. Bu metot cilt kan­se­ri ala­nın­da daha faz­la vaka­nın sap­tan­ma­sı­na ve hekim­le­rin daha erken teş­his koy­ma­la­rı­na des­tek olacak.

Cilt kan­se­ri ile ilgi­li görün­tü­ler­de­ki kri­tik kanıt­la­rın genel­lik­le anla­şıl­ma­sı zor, fark edi­le­bil­me­si ise dik­kat­li ölçüm­le­me­ler ve dene­yi­mi gerek­ti­ri­yor. IBM’in biliş­sel gör­sel yete­nek­le­ri­ni kul­la­nan bil­gi­sa­yar­lar, geniş çap­lı eği­tim araş­tır­ma veri­le­ri­ni ana­liz ede­rek dene­yim ve bil­gi kaza­na­bi­lir­ler. Bir hekim için ger­çek­leş­tir­me­si çok büyük ve zah­met­li ola­bi­lecek ayrın­tı­lı ölçüm­le­me­le­ri ger­çek­leş­ti­re­bi­li­yor, görün­tü­ler­de­ki bir­ta­kım model­le­ri belir­le­mek üze­re eğitilebiliyorlar.

Algo­rit­ma­lar, lez­yon­la­rın geçi­ci mor­fo­lo­jik geli­şi­mi­ni (kısa bir süre için­de yoğun büyü­me gös­ter­me­le­ri gibi) ya da tek bir hasta/nüfusun bir bölü­mü için nor­mal değer­ler­den sap­ma­la­rı­nı ölçe­bi­li­yor­lar. Bu tür ana­liz­le­rin bir ara­ya geti­ril­me­siy­le hekim­le­rin, der­ma­to­lo­jik görün­tü­ler­de has­ta­lı­ğın gös­ter­ge­si ola­bi­lecek ince­lik­li kalıp­la­rı belir­le­me­si sağlanabiliyor.

YÜK­SEK PERFORMANS
Konuy­la ilgi­li ilk deney­ler 3000’in üze­rin­de mela­nom, ati­pik lez­yon­la­rı ve iyi huy­lu lez­yon­la­rı içe­ren der­mos­ko­pi görün­tü­le­ri­nin (der­ma­to­log­lar tara­fın­dan kul­la­nı­lan özel bir görün­tü­le­me tek­ni­ği) kont­rol­lü araş­tır­ma­sı­nın kul­la­nıl­ma­sıy­la ger­çek­leş­ti­ril­di. Bu veri­ler­de IBM tek­no­lo­ji­si­nin per­for­man­sı %97’nin üze­rin­de duyar­lı­lık ve %95 belir­gin­lik oran­la­rıy­la has­ta­lık­lı vaka­la­rı tanıdı.

İlgili Haberler

Leave a Comment