Yeni Yapay Zeka Aracı Beyin Tümörü Sınıflandırmasını Hızlandırıyor!
/profile/bfe51ebc-c64a-4f29-b524-5461630ede50.jpeg){kind=small}
- Basın Bildirisi
- Tıp
- Bilim Haberciliği
Eski Haber
Avustralya Ulusal Üniversitesinden araştırmacılar, beyin tümörlerini daha hızlı ve doğru bir şekilde sınıflandırmak için yeni bir yapay zeka aracı geliştirdi.[1]
Araştırma ekibinden Dr. Danh-Tai Hoang, tümörlerin teşhisinde ve sınıflandırılmasında hassasiyet, hastaların etkili tedavisi için çok önemli bir araç olduğunu belirtiyor. Dr. Hoang, şöyle devam ediyor:
Farklı türdeki beyin tümörlerini tanımlamak için mevcut altın standart, DNA metilasyonuna dayalı profillemedir. DNA metilasyonu, gen aktivitesini kontrol etmek için bir anahtar gibi davranır ve hangi genlerin açılıp kapandığını belirler. Ancak bu tür testleri yapmak için gereken süre, büyük bir dezavantaj olabilir. Bu genellikle birkaç hafta veya daha fazla sürer. Hastalar tedavi kararlarında hızlı sonuçlara ihtiyaç duyabilir. Ayrıca, bu testlerin dünya çapındaki neredeyse tüm hastanelerde bulunmaması da bir sorun.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için araştırmacılar, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Ulusal Kanser Enstitüsü'nden uzmanlarla iş birliği yaparak, DNA metilasyonunu tahmin etmenin ve ardından beyin tümörlerini 10 ana alt tipte sınıflandırmanın bir yolu olan DEPLOY'u geliştirdiler.
DEPLOY, bir hastanın dokusunun histopatoloji görüntüleri adı verilen mikroskobik resimlerinden yararlanıyor. Model, ABD ve Avrupa'dan yaklaşık 4.000 hastadan oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitildi ve doğrulandı. Dr. Hoang, bu konuda şöyle diyor:
DEPLOY, sıra dışı bir şekilde, yüzde 95'lik benzeri görülmemiş bir doğruluk oranına ulaştı. Dahası, özellikle sınıflandırılması zor olan 309 örnekten oluşan bir alt küme verildiğinde, DEPLOY, başlangıçta patologlar tarafından koyulan tanıdan klinik olarak daha uygun bir tanı koyabildi. Bu, DEPLOY'un gelecekteki potansiyel rolünü göstermektedir: DEPLOY, bir patoloğun ilk teşhisine ek olarak veya uyumsuzluk durumunda yeniden değerlendirmeyi teşvik ederek bir tamamlayıcı araç görevi görebilir.
Araştırmacılar DEPLOY'un nihayetinde diğer kanser türlerinin sınıflandırılmasına yardımcı olmak için de kullanılabileceğine inanıyor.
Bu makale üzerine konuşmaya devam et
Topluluk sohbetine katıl, yorum bırak veya ayrıntılı bir soru sor.
- Tebrikler!3
- Muhteşem!0
- Bilim Budur!0
- Mmm... Çok sapyoseksüel!0
- Güldürdü0
- İnanılmaz0
- Umut Verici!0
- Merak Uyandırıcı!0
- Üzücü!0
- Grrr... *@$#0
- İğrenç!0
- Korkutucu!0
- ^D. Hoang, et al. (2024). Prediction Of Dna Methylation-Based Tumor Types From Histopathology In Central Nervous System Tumors With Deep Learning. Nature Medicine, sf: 1-10. doi: 10.1038/s41591-024-02995-8. | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misin?
Şu iki siteden biriyle hemen destek olabilirsin:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracıyla 24.10.2026 21:15:28 tarihinde oluşturuldu. Evrim Ağacı'ndaki içerikleri birden fazla editör sürekli gözden geçiriyor, güncelliyor ve geliştiriyor. Bu çıktıdan sonraki güncellemeleri görmek ve içeriğin en güncel hâlini okumak için şu adrese git: evrimagaci.org/s/17732
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı sürece izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş hâlleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz.