Akdeniz Üniversitesi Kök Hücre Enstitüsü öğretim üyesi Doç. Dr. Haydar Ankışhan liderliğinde, çeşitli disiplinlerden gelen bilim insanlarının iş birliğiyle geliştirilen yapay zeka destekli bir uygulama, akciğer kanserinin erken aşamalarda teşhis edilmesini hedefliyor. Genel olarak son evrede fark edilen bu kanser türü, hastaların hayatını kaybetmesine yol açabiliyor.
AÜ Tıp Fakültesi İbni Sina Hastanesinde basın mensuplarına açıklamalarda bulunan Doç. Dr. Ankışhan, akciğer kanserinin genellikle ilerleyen evrelerde tanı alındığını belirtti. Bu durumun hastaların yaşam süresini olumsuz etkilediğine vurgu yaptı.
AA’nın WhatsApp kanallarına katılın, önemli gelişmeler cebinize düşsün.
🔹 Gündemdeki gelişmeler, özel haber, analiz, fotoğraf ve videolar için Anadolu Ajansı
🔹 Anlık gelişmeler için AA Canlı
Bu çalışmayı akciğer kanserinin erken evrede tespit edilmesi amacıyla gerçekleştirdiklerini ifade eden Doç. Dr. Ankışhan, “Çalışmamızda ses yapısı, akciğerin anatomik yapısı, kan dolaşım sistemlerini göz önünde bulundurarak, ‘Ses akciğer kanseriyle ilgili bilgi verebilir.’ dedik ve bu konunun peşine düştük.” dedi. Özellikle birinci evrede akciğer kanserinin, yüzde 90’ın üzerinde bir doğruluk oranıyla teşhis edilebileceğini vurgulayan Ankışhan, yaklaşık 1.5 yıldır süren çalışmalarının olumlu sonuçlar verdiğini belirtti.
Uygulamanın nasıl çalıştığına dair bilgi veren Ankışhan, “Tamamen doğal ortamda kaydedilen sesleri, belirli sinyal işleme ve yapay zeka teknikleriyle birleştirerek işlemler gerçekleştirdik. Geliştirdiğimiz yapay zeka yöntemleriyle verileri eğiterek, anlamlılık düzeylerini analiz ettik ve bu verileri ayrıştırarak başarılı bir şekilde tespit gerçekleştirdik.” açıklamalarında bulundu.
“Yüzde 90 hatta yüzde 92’lere varan doğruluk payı”
AÜ Tıp Fakültesi öğretim üyesi Doç. Dr. Bülent Mustafa Yenigün, akciğer kanseri tedavisinin en kritik faktörünün hastalığın erken evrede yakalanması olduğunu belirtti. Çalışmayı düşük maliyetli ve hastaların geleneksel x-ray gibi görüntüleme yöntemlerinden gördüğü zararı azaltacak bir çözüm arayışıyla yaptıklarını belirten Yenigün, “Çalışmamızı 50 hasta ve 50 sağlıklı bireyden oluşan bir grupla gerçekleştirdik. Her hastadan 2 dakikalık bir ses kaydı alındı ve bu kayıtlar üzerinde analizler yapıldı. Kontrol grubu ile kanserli hasta grubu arasında karşılaştırmalar yaparak, yüzde
