Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nden Doç. Dr. Mehmet Turan ve ekibi, kanser gibi hastalıkların tanı süreçlerini köklü bir şekilde iyileştirecek yapay zekâ tabanlı yenilikçi modeller geliştirdi. “PathoSeg” ve “PathopixGAN” isimli bu yapay zekâ sistemleri, kanser tanısını hem daha hızlı hem de daha doğru şekilde ortaya koyuyor.
Doç. Dr. Mehmet Turan, bu yeni modellerin patoloji alanında mikroskop altında yapılan geleneksel görsel incelemelere önemli bir alternatif sunduğunu belirterek, “Yapay zekâ ve derin öğrenme ile geliştirdiğimiz sistemler, hücre ve doku bölgelerinin segmentasyonunu çok daha hızlı ve hassas bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Bu, tanı sürecini önemli ölçüde iyileştiriyor” ifadelerini kullandı.
Tanı Süreci Hızlanıyor ve Doğruluk Artıyor
Boğaziçi Üniversitesi ekibinin geliştirdiği “PathoSeg” modeli, kanserli hücre ve doku bölümlerinin çok daha doğru bir şekilde belirlenmesini sağlıyor.
Veri Sorunları Aşılıyor
Diğer yandan, “PathopixGAN” modeli, histopatoloji verilerindeki eksiklikleri ve dengesizlikleri gidermek için geliştirilmiş. Özellikle nadir vakalarla ilgili yaşanan veri eksikliklerini aşmayı amaçlayan bu model, gerçekçi yapay görüntüler üreterek daha geniş veri setleri oluşturulmasını sağlıyor.
Klinik Uygulamalar için Yeni Bir Dönem Başlatıyorlar
Doç. Dr. Turan, geliştirdikleri bu modellerin, sağlık sektöründe büyük bir değişimin başlangıcını işaret ettiğini belirterek, "Amacımız, yapay zekâ destekli bu sistemlerin klinik tanı süreçlerine entegrasyonunu sağlamak ve sağlık hizmetlerinde daha hızlı, güvenilir ve kişiselleştirilmiş tedavi seçeneklerinin önünü açmak" dedi.
Ekip, bu modellerin yalnızca akademik alanda değil, aynı zamanda sektörde de bir referans noktası oluşturmayı hedefliyor.
Boğaziçi Üniversitesi'nden Dünyaya Katkı
Boğaziçi Üniversitesi'nin bu çalışması, kanser tanısı gibi kritik alanlarda devrim yaratabilecek nitelikte bir atılım olarak dikkat çekiyor. Turan ve ekibi, geliştirdikleri yapay zekâ sistemlerinin, yalnızca akademik araştırmalara katkı sağlamakla kalmayıp, klinik uygulamalarla sağlık sektörünün genelinde de önemli bir değişim yaratmasını umuyor.
Bu yeni teknolojiyle, kanser ve benzeri hastalıkların tanısı çok daha hızlı ve doğru bir şekilde konulacak, tedavi süreçleri ise daha etkili ve kişiselleştirilmiş hâle gelecek.
