Meme Kanserini Teşhiste Yapay Zekâ Atılımı
Afyon Kocatepe Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, meme kanseri teşhisini dönüştürmeyi vaat eden yenilikçi bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Doç. Dr. Uçman Ergün ve Arş. Gör. İsmail Kayadibi'nin öncülük ettiği çalışma, yüzde 98 oranında doğruluk ve yüzde 75 şeffaflık sağlayan bir sistem sunuyor.
BCECNN Modeli ile Klinik Güven Artıyor
Geliştirilen "BCECNN" adlı açıklanabilir topluluk modeli, sadece yüksek doğruluk oranı sunmakla kalmıyor, aynı zamanda karar verme sürecini şeffaf hale getiriyor. Bu özellik, doktorların yapay zekânın teşhis önerisini anlamasına ve güven duymasına olanak tanıyarak klinik uygulamalarda kullanımını güçlendiriyor.
Teşhiste Çığır Açan Özellikler
Model, meme kanseri teşhisini iyileştirmek için bir dizi avantaj sunmaktadır:
- Yüksek Doğruluk: Teşhislerde yüzde 98 gibi son derece güvenilir bir doğruluk oranına ulaşıyor.
- Şeffaf Karar Desteği: Yapay zekanın hangi verilere dayanarak karar verdiğini göstererek, tıp profesyonelleri için değerli bir destek aracı haline geliyor.
- Klinik Entegrasyon: Geliştirilen model, mevcut klinik sistemlerle entegre olabilecek şekilde tasarlandı.
Bu gelişme, özellikle erken teşhisin hayati önem taşıdığı meme kanseriyle mücadelede, doktorlara güçlü bir destek aracı sağlamayı hedefliyor. Teknoloji, teşhis süreçlerini hızlandırarak ve doğruluğu artırarak hasta sonuçlarını iyileştirme potansiyeli taşıyor.
Yorumlar
Yorum Yap