IBM, 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.
IBM çeşitli kanser vakalarının belirlenme sürecinde hekimlere yardımcı olmak üzere Memorial Sloan Kettering ile süregelen işbirliğinde elde ettiği yeni sonuçları duyurdu. İşbirliği kapsamında IBM, cilt lezyonlarının dermatolojik görüntülerinin analiz edilmesinde bilişsel bilgi işlem yöntemini uygulamaya başlayacak. Medikal görüntülerdeki birtakım modelleri tanımlayarak kalıplar çıkaran bu teknoloji sayesinde daha fazla vaka saptanabilirken hekimler daha erken teşhis koyabilecekler.
İşbirliği kapsamında duyurulan “otomatik cilt görüntüleme analiz” metodu, Memorial Sloan Kettering tarafından yürütülen büyük çaplı uluslararası çalışmayla da bağlantılı ve IBM Araştırma biriminin üzerinde çalıştığı alanlardan sadece bir tanesi.
Yeni duyuruyu değerlendiren Memorial Sloan Kettering’de Dermatoloji Bölümü Başkanı Dr. Allan Halpern: “Cilt kanseri ciddi bir kamu sağlığı sorunudur. Erken teşhisle en iyi sonuçların alınabildiği tedavi seçenekleri vardır. Ancak en erken dönemdeki kanserlerin iyi huylu lezyonlardan doğru bir şekilde ayrılması dermatologları dahi zorlayabilir. Bu nedenle zaman içinde medikal görüntüleri tanıyabilen ve en küçük varyasyonları saptayabilen analitikten destek almak, hastalıkla ilgili öngörüleri büyük ölçüde geliştirebilir” diye konuşuyor.
IBM Araştırma Birimi Üyesi ve IBM Teknik Koordinatörü Dr. Noel Codella ise ekliyor: “Cilt kanserinin yaygınlığını ve ölüm oranlarını göz önüne alırsak, bu gibi çalışmalarla bireylerin sağlığı ve uzun yaşam süreleri üzerinde küresel ölçekte önemli etkilere sahip olma fırsatları kazanacağımızı açıkça görüyoruz. IBM’in öğrenen makineleri ve görsel analitik de dahil olmak üzere bilişsel bilgi işlem alanındaki uzmanlığımızla küresel çaptaki bu gibi küresel sorunları çözme alanında son derece donanımlıyız.”
IBM’in bilişsel görsel yeteneklerini kullanarak bilgisayarlar, bir hekim için son derece zahmetli olabilecek ayrıntılı ölçümlemeleri gerçekleştirebilir, görüntülerdeki birtakım modelleri belirlemek üzere eğitilebilirler.
Gerekli uzmanlıkların bulunduğu durumlarda dahi cilt kanserinde doğru tanı koyabilme başarısının %75 ile %84 aralığında olduğu tahmin ediliyor. 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.
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.
Bu kanser türünde risk taşıyan unsurlara karşı farkındalık çalışmaları devam etse de, cilt kanseri halen ABD’deki en yaygın tanı koyulan kanser türü olmaya devam ediyor. ABD’de her yıl yaklaşık 5 milyon kişinin bu hastalıkla ilgili tedavisi için 8,1 milyar dolar harcandığı tahmin ediliyor. Cilt kanserinin en ölümcül türü olan Melanom her yıl yaklaşık 9,000 kişinin ölümüne sebep oluyor.
IBM uzun yıllardır görsel analitikte ileri tekniklerin geliştirilmesi alanında kanıtlanmış liderliğe ve uzmanlığa sahiptir. Daha önceden bu gibi alanlarda geliştirilen önemli teknolojiler arasında ödüllü görsel makine öğrenme mimarisi olan IBM Multimedia ve Analytics System, medikal görüntülerin analizi için bir sistem olan Medical Sieve ve görsel tanı ve araştırma sistemi olan Intelligent Video Analytics (IVA) sayılabilir.
