![](https://i.10haber.net/wp-content/uploads/2024/01/EY-750x464.jpg)
EY: Türkiye gibi herhangi bir bloğa dahil olmayan ülkeler daha fazla söz sahibi olacak
Sağlık sektöründe teknoloji kullanımı alanında çığır açan Paige, kansere karşı mücadelede gücünü Microsoft ile birleştirerek, dünyanın en büyük görüntü tabanlı yapay zeka modelini geliştirmeye başladı.
Microsoft, kanseri tanımlamak amacıyla dünyanın en büyük görüntü tabanlı yapay zeka modelini oluşturmak için dijital patoloji hizmeti Paige ile birlikte çalıştığını duyurdu. Paige, tanı koymak için vücut sıvısı ve dokular üzerinde laboratuvar testleri yapan patologlara dijital ve yapay zeka destekli çözümler üretiyor.
Patologlar, genellikle perde arkasında çalışır ve hastanın ileride izleyeceği yolu belirleyen de bir bakıma patologlardır. Paige’in kurucu ortağı ve bilim insanı Thomas Fuchs CNBC’ye verdiği demeçte, “Patolog kanser olduğunuzu söyleyene kadar kanser tedavisi göremezsiniz” diyor. Ancak patologların tıptaki önemli rolüne rağmen iş akışları son 150 yılda öyle çok büyük bir değişime uğramadı.
Mesela patologlar kanseri teşhis etmek için alınan örneği mikroskop altında cam bir lam üzerinde inceliyor. Bu yöntem denenip onaylanmış bir yöntem olsa da patologlar bir şeyi olur da gözden kaçırırsa hasta için korkunç sonuçları olabilir. İşte Paige de bu noktada patologluğun doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için iş akışını dijitalleştirmeye çalışıyor.
Şirket, patologların taranmış dijital örneklerini mikroskop yerine bir ekranda incelemelerine olanak tanıyan görüntüleme aracı FullFocus için ABD Gıda ve İlaç İdaresi’nden (FDA) onay aldı. Paige ayrıca patologların ekranda göründüğünde meme kanseri, kolon kanseri ve prostat kanserini tanımlamalarına yardımcı olabilecek bir yapay zeka modeli de geliştirdi.
Paige, patologların yapay zekayı prostat kanserini tanımlamak için ikincil bir araç olarak kullanmaları için FDA’dan onay alan ilk ve tek şirket. Şirketin CEO’su Andy Moye alandaki rekabet eksikliğinin kısmen depolama maliyeti ve veri toplamayla ilgili sıkıntıları gösteriyor. Tek bir lamın dijitalleştirilmesi bir gigabayttan fazla depolama alanı gerektirebiliyor. Bu nedenle büyük ölçekli veri toplama ile ilgili altyapı ve maliyetler hızla artıyor.
2017’de Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi’nden ayrılan Paige, Moye’nin anlattığına göre ‘fantastik bir veri zenginliğine’ sahip. Kıyaslama yapmak gerekirse Paige’nin verileri, Netflix’in veri tabanının yaklaşık 10 katından daha büyük. Ancak faaliyetlerini daha da büyütmek isteyen Paige, daha fazla kanser türünü tespit edebilecek bir yapay zeka aracı üretmek için Microsoft’a başvurdu. Şirket son bir buçuk yılda Microsoft’un bulut depolama ve süper bilgisayar altyapısını kullanarak yeni bir yapay zeka modeli oluşturdu.
Microsoft’tan yapılan açıklamaya göre üzerinde çalışılan yapay zeka modeli, milyarlarca görüntüyü kapsayan bir benzeri daha görülmemiş veri tabanı üzerinde çalışıyor. Hem yaygın kanserleri hem de teşhis edilmesi oldukça zor nadir kanserleri tanımlayabilen bu modelin, personel sıkıntısı ve artan vaka yüküyle başa çıkmakta zorlanan doktorlara yardımcı olacağı düşünülüyor.
Paige’nin orijinal yapay zeka modeli 500 bin patoloji lamından elde edilen 1 milyardan fazla görüntüyü kullanıyordu. Microsoft ile oluşturulan yeni model ise ‘piyasadaki her modelden çok daha büyük’. Model, teşhis edilmesi zor olabilen hem yaygın hem de nadir kanserleri tanımlamak için 4 milyon örnek üzerinde çalışıyor. Paige bunun şimdiye kadar kamuya açıklanan en büyük bilgisayarla görüntüleme modeli olduğunu söylüyor.
Bu yeni teknolojinin patologların yerini almak için değil, patologların çalışma imkanlarını zenginleştirmek için tasarlandığını belirten Microsoft Health Futures Genel Müdürü Desney Tan, “Bu yapay zeka uygulamalarını stetoskop, röntgen cihazı gibi görüyoruz. Yapay zeka insanlar tarafından kullanılması gereken birer araçtır” dedi.
Öyle ya da böyle yeni yapay zeka modeli hakem denetiminden geçerse patologların vakalar üzerinde daha hızlı çalışmasına ve böylelikle hastaların tanılarını iki haftada değil de iki gün içinde öğrenmesiyle sonuçlanabilir.