Yapay Zeka Modeli Kontrastsız Bilgisayarlı Tomografide Kolorektal Kanseri Tespit Ediyor

Geliştirilen yeni bir derin öğrenme modeli, rutin olarak çekilen nonkontrast bilgisayarlı tomografi taramalarında kolorektal kanseri yüksek gerçek dünya duyarlılığı ve özgüllüğü ile tespit etmeyi başardı.

Yapay Zeka ile Kanser Tespiti

Her yıl travma, karın ağrısı veya evreleme gibi çeşitli nedenlerle çekilen on milyonlarca karın ve pelvik bilgisayarlı tomografi taraması genellikle kolon odaklı incelenmemektedir. Bu durumu değiştirmek amacıyla eğitilen derin öğrenme modeli, altı merkezdeki taramalarda yüksek başarı gösterdi.

Tarama Oranları ve Zorluklar

ABD Önleyici Hizmetler Görev Gücü, 45 ila 75 yaş arasındaki tüm yetişkinler için kolorektal kanser taraması önermektedir. Ancak tarama uyum oranları hedef seviyelerin altında kalmakta ve kanser ölümlerinin önemli bir kısmı zamanında taranamayan kişilerde görülmektedir.

Nonkontrast bilgisayarlı tomografi taramaları, düşük yumuşak doku kontrastı ve spesifik olmayan görüntüleme özellikleri nedeniyle geleneksel olarak kolorektal tümörlerin tespiti için uygun görülmemekteydi.

COCA Modelinin Geliştirilmesi

COCA adı verilen yapay zeka tabanlı kolorektal kanser tespiti retrospektif bir çalışmayla geliştirildi. Karma denetimli öğrenmeyle optimize edilen model, bir bilgisayarlı tomografi hacmini yaklaşık otuz saniyede işleyebilmektedir.

Çok Merkezli Doğrulama ve Başarı

Altı merkezden çok sayıda hastanın katıldığı uluslararası validasyon süreçlerinde model, radyologlarla karşılaştırıldığında kanser tespit duyarlılığını ve özgüllüğünü belirgin ölçüde artırmıştır.

Gerçek Dünya Sonuçları ve Gelecek Planlar

Gerçek dünya doğrulama çalışmalarında model yüksek duyarlılık ve özgüllük oranlarına ulaşmış, acil ve poliklinik ortamlarında klinik olarak gözden kaçan vakaları belirlemiştir. Araştırma ekibi gelecekte iki prospektif çalışma planlamaktadır.