IBM Watson, Doktorların 160 Saatte Belirlediği Kanser Tedavi Programını 10 Dakikada Hazırlayabiliyor!
11 Temmuz 2017 tarihinde Neurology Genetics’te yayınlanan bir çalışma, beyin tümörünün tedavisinde yepyeni bir araçtan faydalanabileceğimizi ilan ediyor: Yapay zeka.
IBM tarafından “bilişsel hesaplama” platformu olarak dizayn edilen Watson, diğer kullanım alanlarının yanı sıra, yeni ilaçların keşfi ve hasta bakımında doktorlara yardımcı olunması gibi sağlık alanındaki birçok problemin çözümünde kullanılıyor. Bu yazıda ele aldığımız çalışmaysa beyin tümörü üzerine. New York Genome Center (NYGC)’daki araştırmacılar ve IBM Watson for Genomics’in beta sürümünün birlikteliğiyle gerçekleştirilen çalışmanın sonuçları, IBM Watson’ın 10 dakikada beyin tümörlü bir hastanın genomunu analiz edip bir tedavi planı önerebildiğini ortaya koyuyor - insan uzmanlarsa benzer bir planı hazırlamak için 160 saate ihtiyaç duymakta. Sonuçlar oldukça heyecan verici olsa da araştırmacılar makinelerin insanlar karşısında kesin zafer kazanmadığını belirtiyor.
Çalışmanın Amaçları ve Sonuçları
Çalışmada, baş ağrısı ve yürümede zorluk şikayetleriyle doktora giden 76 yaşındaki bir erkek hasta inceleniyor. Beyin taramalarının glioblastomaya sahip olduğunu ortaya koyan hasta, tümörün cerrahlar tarafından hızla temizlenmesine ve radyoterapi ve kemoterapi tedavilerine rağmen bir yıl içinde yaşamını yitiriyor. Hem Watson hem de doktorlar hastanın genomunu inceleyip bir tedavi planı ortaya koydularsa da doku örneklerinin alındığı zaman hasta kurtarılamaz noktaya çoktan varmıştı.
Çalışma, 76 yaşındaki adamın durumunu ele alarak iki soruyu cevaplamayı amaçlamakta. Araştırmacılar ilk olarak, genom taramalarında kullanılan iki yöntemi karşılaştırmak istiyorlar: panel testler ve tüm genom tarama. Panel testler, yalnızca kanserde rol oynadığı bilinen gen kümelerinin incelendiği testlere verilen genel isim. Tüm genom taramaysa yaklaşık 3 milyar DNA baz çiftinin tamamının tarandığı, panel teste göre daha pahalı olan ve daha fazla zaman gerektiren bir yöntem. IBM Watson for Genomics ekibinin lideri Laxmi Parida tüm genom tarama yönteminin doktorların tedavi planı hazırlamalarında gerçekten yardımcı olup olmadığı sorusunu, biraz da yapay öğrenme jargonundan faydalanarak, şöyle ifade ediyor: “Daha fazla veri, gerçekten daha fazla bilgi mi?”. Yanıt ise oldukça net: Hem NYGC’deki araştırmacılar hem de Watson, panel testlerde incelenmeyen genlerde yeni ilaç ve klinik araştırmalara yol gösterebilecek mutasyonlar tespit etti.
Araştırmacıların ikinci amacı, IBM Watson’ın ve NYGC’deki klinisyenlerin gerçekleştirdikleri genom analizlerini kıyaslamak - NYGC’deki uzmanlar arasında tedaviyi gerçekleştiren onkolog, bir nöroonkolog ve biyoenformatik teknisyenleri de var. Hem Watson hem de insan uzmanlar hastanın genom bilgisi yardımıyla mutasyona sahip genleri tespit etti, literatürü tarayarak bu mutasyonların başka kanser vakalarında bulunup bulunmadığını araştırdı, başarıyla sonuçlanan ilaçlı tedavi raporlarını inceledi ve hastaya uygun gelebilecek klinik çalışmaları kontrol etti. Bu süreç insan uzmanlar için 160 adam-saat gerektirirken Watson 10 dakikada sonuçları üretmişti.
IBM Watson’ın bu başarısında en önemli etkenlerden biri doğal dil işleme yeteneği. Başka bir deyişle IBM Watson for Genomics, tıp literatüründeki (günümüz itibarıyla) 23 milyon dergi makalesini, devlet kayıtlarındaki klinik çalışmaları ve başka birçok veri kaynağını, birilerinin bilgisayarın anlayabileceği bir forma getirmesine ihtiyaç duymadan işleyebiliyor. Watson başka uygulamalarda hastaların elektronik ortamdaki sağlık kayıtlarına da erişebiliyordu; ancak bu çalışmada bu kayıtlara yer verilmedi.
Watson’ın çözümü daha erken bulduğu kesin; ancak en iyi çözümü bulamamış olabilir. NYGC’deki klinisyenlerin mutasyona uğradıklarını keşfettikleri iki geni dikkate alan doktorlar, bu iki geni hedefleyen tek bir tedavi planı önerebiliyor. Bu plan, kurtarılabilecek kadar sağlıklı olsaydı, hastanın hayatta kalma şansını en yüksek kılacak olandı. Ne var ki Watson eriştiği bilgileri bu şekilde sentezlemediği için bu planı öneremedi.
Gelecek Ne Getirecek?
Bu çalışmayı insan ve yapay zeka arasındaki bir yarışma gibi görmemek güç olsa da, NYGC’nin yöneticisi ve çalışmadaki lider araştırmacılardan Robert Darnell böyle düşünmüyor. Darnell bir e-postasında şu ifadeleri kullanıyor:
NYGC klinik veriyi onkolog ve biyologlardan toplarken Watson analizlerin hızlı yapılmasını sağlayan kaynaklara sahip. İki ekibin farklı yöntemler kullandığını dikkate alırsak, elma ve armutu kıyasladığımızı görebiliriz.
Bununla beraber Darnell, klinisyenlerin üstesinden gelmeye çalıştıkları verinin çok büyük miktarlarda olduğundan IBM Watson’un kanser tedavilerinde rutin bir araç haline gelmesini umduğunu söylüyor:
Kişisel görüşüm, doktorların bugün çığ gibi olan ve yarın daha da büyüyeceğini bildiğimiz verilerle uğraşmasının makul olmadığı. Zaman, hastalar için hayati önemde, ve yapay öğrenme ve doğal dil işleme araçları bugün sahip olduklarımıza nicel açıdan farklı şeyler eklememize kapı aralıyor.
Parida da bu konuda umutlu. İnsan genomunun tamamının dizilenmesinin maliyetinin son yıllarda hızla azaldığını belirten uzman, bunun yakın zamanda kanser tedavisinde rutin bir işlem haline gelebileceğine işaret ediyor. IBM Watson veya benzeri yapay zeka sistemlerinin bu veriye erişimlerinin sağlanması durumunda, bu sistemlerin doğru zamanda tedavi önerilerinde bulunarak hastaların hayata tutunmalarına katkıda bulunmaları olası.
Bu çalışma, IBM ve NYGC’nin 2014’te duyurdukları işbirliğinin bir parçası ve birkaç düzine beyin kanseri hastasının genom incelemelerini içeriyor. Darnell, ekibin 30 hastanın katıldığı daha büyük bir çalışmanın sonuçlarının açıklanacağı bir makale üzerine uğraştığını belirtti.
Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.
KreosusKreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.
Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.
PatreonPatreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.
Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.
YouTubeYouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.
Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.
Diğer PlatformlarBu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.
Giriş yapmayı unutmayın!Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.
IBM Watson’ın sağlık alanındaki değerini herkes kabul etmediğini de belirtmek gerekiyor: Güncel bir Wall Street raporu, Watson’ın yatırımcılarına kazandırmasının zor olduğu yönünde. Rapor Watson’ı “günümüzdeki en olgun bilişsel hesaplama platformlarından biri” olarak nitelese de Watson’ın potansiyel müşterilerinin yapay zekayı hali hazırdaki sistemlere entegre etmenin maliyet ve karmaşıklığı nedeniyle geri adım atacaklarını iddia ediyor. Rapor, Teksas’taki MD Anderson Cancer Center’ın onkoloji alanında çalışması için 62 milyon dolar yatırdığı IBM Watson projesini rafa kaldırdığı fiyaskoya da dikkat çekiyor.
Teşekkür: Bu yazıyı çeviren Çağatay Yıldız'a teşekkür ederiz.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
İçerikle İlgili Sorular
Soru & Cevap Platformuna Git- 2
- 2
- 1
- 1
- 1
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- Çeviri Kaynağı: IEEE Spectrum | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21/11/2024 15:13:12 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/5221
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
This work is an exact translation of the article originally published in IEEE Spectrum. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.