Yapay zeka hayatımızın her alanında oldukça keyifli, günümüze renk katan hatta zamanımızı daha verimli kullanmamızı sağlayabilen bir renk halini alsa da, insanlığa ne kadar faydalı olduğu / olacağı konusunda ciddi şüpheleri de beraberinde barındırıyordu. Buna karşın, Harvard Üniversitesi bünyesinde çalışmalarını sürdüren bilim insanları, dünya tarihini değiştirebilecek bir model üzerinde çalışıyor.
CHIEF ile yapay zeka dünyası değişebilir
CHIEF adı verilen bu yeni yapay zeka modelinin en çarpıcı özelliklerinden biri, kanser teşhisinde gösterdiği olağanüstü başarı. Araştırma ekibinin Nature dergisinde yayınlanan çalışmasına göre, model 19 farklı kanser türünde testlerden geçirildi ve yüzde 96’ya varan doğruluk oranlarına ulaştı.
Harvard Tıp Fakültesi’nden Dr. Kun-Hsing Yu liderliğindeki ekip, ChatGPT benzeri bu sistemin sadece teşhisle sınırlı kalmadığını, aynı zamanda hastaların yaşam beklentisini öngörebildiğini ve tedaviye nasıl yanıt vereceklerini tahmin edebildiğini belirtiyor. CHIEF, tümör dokusunun dijital görüntülerini inceleyerek kanser hücrelerini tespit ediyor ve mevcut yapay zeka sistemlerinden çok daha kapsamlı bir analiz sunuyor.
Modelin en dikkat çekici yanlarından biri, tümörün genetik yapısını tahmin edebilme yeteneği. Normalde haftalarca sürebilen ve maliyetli olan DNA dizileme işlemlerine alternatif olarak, CHIEF mikroskobik görüntülerden genetik değişimleri hızlı bir şekilde tespit edebiliyor. Bu özellik, özellikle genetik analiz imkanlarının kısıtlı olduğu bölgelerde hayat kurtarıcı bir rol oynayabilir.
Sistem, 24 farklı hastaneden toplanan yaklaşık 20 binden fazla görüntü üzerinde test edildi. CHIEF, sadece kanser tespitinde değil, aynı zamanda tümörün kökenini belirleme ve tedaviye yanıt ile ilişkili genleri tanımlamada da üstün başarı göstermiş durumda. Özellikle bazı kanser türlerinde, örneğin tiroid kanserindeki BRAF gen mutasyonunu yüzde 89, baş ve boyun kanserlerindeki NTRK1 gen mutasyonunu ise yüzde 91 doğrulukla tespit edebildi.
Bu gelişme, özellikle standart tedavilere yanıt vermeme riski taşıyan hastaların erken dönemde belirlenmesi hususunda oldukça kritik bir rol oynayabilir.