Meme kanseri riskini kişiye özel hesaplayan yapay zeka modeli geliştirildi
Gündem

Meme kanseri riskini kişiye özel hesaplayan yapay zeka modeli geliştirildi

Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Orta Doğu Teknik Ü, Kanada Toronto Üniversitesi ve Katar Doha Üniversitesi'nin iş birliğiyle, meme kanseri taramalarında kişiye özel risk değerlendirmesi yapılmasını sağlayan yapay zeka...

1 okuma

Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Orta Doğu Teknik Ü, Kanada Toronto Üniversitesi ve Katar Doha Üniversitesi'nin iş birliğiyle, meme kanseri taramalarında kişiye özel risk değerlendirmesi yapılmasını sağlayan yapay zeka destekli model geliştirildi. Kanada Toronto Üniversitesi İstatistik Bilimleri Bölümü’nden Dr. Furkan Danışman, Katar Doha Üniversitesi Matematik ve İstatistik Bölümü’nden Dr.

Zarina Oflaz, ODTÜ İstatistik Bölümü’nden Prof. Dr. Zeynep Kalaylıoğlu, Ankara Etlik Şehir Hastanesi Onkoloji Hastanesi Başhekimi ve Genel Cerrahi Uzmanı Prof.

Dr. Lütfi Doğan ile Cerrahi Onkoloji Kliniği’nden Dr. Mahmut Onur Kültüroğlu’nun yer aldığı çalışmada, 10 yıl boyunca 616 kadın takip edildi.

Çalışmada, ortalama risk grubunda olmayan, şikayeti, aile öyküsü veya meme dokusunda daha önce saptanmış ve takip gerektiren lezyonları bulunan, bu nedenle toplumsal tarama programları dışında ikinci ve üçüncü basamak sağlık kuruluşlarında daha sık aralıklarla takip edilen kadınların mamografileri değerlendirildi. En az 5 mamografi görüntüsü bulunan ve bu görüntüleri 2 yıldan daha kısa aralıklarla çekilen kadınların 6-10 yıllık mamografik yoğunluk değişimleri yapay zeka aracılığıyla geriye dönük olarak analiz edilirken; yaş, menopoz durumu, aile öyküsü, doğum sayısı, emzirme durumu ve vücut kitle indeksi gibi kişisel özellikler de değerlendirmeye dahil edildi. Çalışmada kullanılan yapay zeka destekli 'latent progresyon' modeli, mamografide yoğun meme dokusunun küçük tümörleri gizleme etkisini gerçek kanser riskinden ayırarak, zaman içerisinde meme dokusunda meydana gelen değişimleri takip etti ve geçmiş görüntülerden elde ettiği verilerle yeni mamografileri karşılaştırdı.

Böylece düşük riskli kadınların gereksiz yere sık aralıklarla taranmasının önüne geçilmesi, daha yüksek riskli kadınların ise daha erken aralıklarla değerlendirilmesi, gerekli durumlarda koruyucu ilaç tedavisi veya önleyici cerrahi gibi seçeneklerin gündeme alınabilmesi amaçlanıyor. Ankara Etlik Şehir Hastanesi Onkoloji Hastanesi Başhekimi ve Genel Cerrahi Uzmanı Prof. Dr.

Lütfi Doğan, çalışma hakkında yaptığı açıklamada, "Ülkemizde KETEM’lerimizde toplumsal tarama programımız var. Bu, ortalama riske sahip ve herhangi bir şikayeti olmayan tüm kadınların, 60 yaşından başlayarak ve 2 yılda bir yaptırdıkları toplumsal tarama programı. Ancak toplumsal tarama dışında, daha yüksek riske sahip, örneğin kuvvetli aile öyküsü olan kadınlar ya da şikayeti olan kadınları, memede kitle nedeniyle daha önce biyopsi yapılmış takibi alınmış lezyonları olan kadınları da biz toplumsal taramanın dışında tutuyoruz.

Onları 2 ve 3'üncü basamak sağlık tesislerinde daha kısa aralıklarla yaptığımız tetkiklerle takip ediyoruz. Buna da 'fırsatçı tarama' adı veriyoruz. Burada fırsatçı taramalardaki önemli sorunlarımızdan bir tanesi kadınların memesindeki morfolojik yapıları nedeniyle bazı kitlelerin kolay saklanabiliyor olmasıydı.

Bu takipleri nasıl yapacağımıza dair elimizde net bir bilimsel veri olmamasıydı. Günümüzde yapay zeka tıpta da pek çok alanda tetkiklere yardımcı olur bir duruma geldi" ifadelerini kullandı. Prof.

Dr. Doğan, 10 yıl önce bir çalışma başlattıklarını anlatarak, "Fırsatçı tarama gereken şikayeti olan ya da riski daha yüksek olan 2 ve 3'üncü basamakta taradığımız kadınların, 10 yıl önceki filmlerini bir yapay zeka programına yüklemeye başladık. Bu program Kanada Toronto Üniversitesi ve Katar’da Doha Üniversitesi tarafından geliştirildi.

Aynı zamanda projeye ODTÜ İstatistik Bölümü dahil oldu. Bu 10 yıl boyunca en az 5 tane mamografi filmi çekilen ve 2 yıldan daha az periyotlarda olmak üzere 616 kadın dahil edildi. Bu yapay zeka programı 10 yıl boyunca filmlerdeki kadınların kendi dokularındaki morfolojik değişiklikleri takip etti.

Oradan gelen verilerle de ODTÜ yeni bir istatistik model geliştirdi. Bu model kişinin aile öyküsü, menopoz, yaş, doğum sayısı, emzirme durumu gibi faktörleri de göz önüne alarak bize hangi periyotlarla ve hangi yöntemlerle tarama yapmamız gerektiği konusunda net bilgiler verdi. Bu anlamda da biz eskiden tüm kadınları eğer şüpheli bir şey bulmazsak yılda bir mamografiye çağırıyorduk.

Bu herkes için standarttı. Bu model artık kişiye özel tarama programları geliştirebilecek. Ne zaman gelmesi gerektiğini hangi filmlerle devam etmesi gerektiğini bize söyleyecek.

Bu anlamda biz klinisyenlere yardımcı olacak" diye konuştu. Normal şartlarda kadınlarda menopozla birlikte memenin glandüler yapısının azalmasını ve yağ dokusu ile yer değiştirmesini beklediklerini ifade eden Prof. Dr.

Doğan, "Ama bu her kadında aynı olmuyor. Genetik özellikler, hormonal özellikler, doğum sayısı, emzirme sayısı buna etkiliyor. Bazı kadınlar menopoza girse bile glandüler yapıları diğer kadınlar kadar hızla yok olmuyor.

Bunun başlı başına bir meme kanseri risk faktörü olduğunu gördük. Aynı zamanda bu özellikteki kadınların mamografik taramalarında da sorun olduğunu gördük. İşte bu model, bu sorunu çözmeye yönelik planlandı.

Bir kadının toplumsal tarama dışında şikayeti var, risk faktörleri var, aile öyküsü var ve doktora başvurdu. İlk muayenesini oldu ve ilk mamografi filmini çekildi. Bu modele bu filmler hastanın özellikleriyle beraber yükleniyor.

Ondan sonra gelen her film tekrar bu modele yükleniyor. Model yapay zeka aracılığıyla buradaki yıllar içerisindeki morfolojik değişiklikleri takip ediyor. Çalışmada, yapay zekanın bize verdiği risk oranı ve verdiği takip protokolüne sadık kalındı.10 yıl takip edildiğinde 616 kadının kaçının gerçekten kanser geliştirdiği, kaçının geliştirmediği uzun takip süreleriyle verildi.

Meme dokusu çok dens kadınlarda, (memede yağ dokusundan ziyade süt bezleri ve bağ dokusunun fazla ve yoğun olması) mamografi ile yaptığımız takiplerde çok küçük kitlelerin gizlenme riski var. Model, o dokudaki değişikliği geçmişe dönük hafızası ile eşleştirip de değişikliği yakalayabildiğinde çok küçük kitleleri yakalama gibi bir imkan da bize sunuyor. Sadece risk ya da tarama periyodu vermiyor.

Aynı zamanda çok küçük kitleleri daha erken yakalamak konusunda bize yardımcı oluyor" dedi. Model ile menopoza giren kadınların memedeki glandüler yapısı ve yağ dokusunun obezite ile ilişkili verilerinin de belirlendiğini söyleyen Prof. Dr.

Doğan, "Şöyle bir bilimsel bağlantı var; normal şartlarda menopozla birlikte yumurtalıklarda östrojen hormon üretimi düşüyor. Ancak dokuda, vücutta ne kadar çok yağ doku varsa yumurtalık dışında bu sefer periferik dokuda östrojen üretimi devam ediyor. Aslında meme dokusu, menopozla birlikte östrojene maruziyetin kesilip glandüler dokunun geriye gitmesi üzerine programlı bir organken bu kez hala uzun süreli östrojen etkisi ne yazık ki obez kadınlar da meme kanser riskini diğerlerinden daha yüksek kılıyor.

Bizim model meme kanseri açısından yüzde 40'a kadar daha yüksek riskli olduğunu buldu obez kadınları. Bu model ile bazı hastaları gereksiz yere yılda bir mamografiye çağırmayacağız. Ama daha yüksek riskli olduğunu gördüğümüz hastaları da daha erken çağıracağız, belki önleyici ameliyatlar ve kemoprevensiyon ilaçlar başlayacağız.

Eğer bir ürün modele dönüşebilirse çok daha fazla kişiye ulaşabilir. Önümüzdeki dönemde bu modeli ürüne dönüştürüp, Türk tıbbının kullanımına sunmayı amaçlıyoruz" ifadelerini kullandı.

İlgili Haberler