Boğaziçi Üniversitesi'nde Kanserin Hızlı Tanısı İçin Yapay Zeka Modelleri Geliştirildi
Boğaziçi Üniversitesi, kanser tanısında devrim yaratacak yapay zeka modelleri olan PathoSeg ve PathopixGAN'ı geliştirdi.
Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Teknolojileri
Üniversitenin Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nden Doç. Dr. Mehmet Turan ve ekibi, yapay zeka ile derin öğrenme teknolojilerini patoloji alanında kullanarak klinik uygulamaların bir parçası haline getirmeyi amaçlıyor. Yapılan açıklamada, bu teknolojilerin daha hızlı, güvenilir ve kişiselleştirilmiş tedavi seçeneklerine katkı sağlaması bekleniyor.
PathoSeg Modelinin Avantajları
Doç. Dr. Turan, PathoSeg modelinin hücre ve doku bölgelerinin segmentasyonunu daha hızlı ve hassas bir şekilde gerçekleştirdiğini belirtti. Bu gelişme, kanserli bölgelere dair tanı sürecini önemli ölçüde verimli hale getiriyor. Kanserli hücre metastazını erken tespit etme imkanı sunan model, doktorların iş yükünü de hafifletiyor.
Histopatoloji Verilerindeki Sorunların Giderilmesi
Turan, PathopixGAN modelinin histopatoloji verilerinde karşılaşılabilen sorunları çözme amacı taşıdığını ifade etti. Özelikle nadir rastlanan vakaların modelin öğrenmesi için yetersiz kalabilmesi durumunda, gerçeğe yakın yapay görüntüler üretilerek geniş bir veri seti ile eğitilmesi sağlanıyor.
Gelecek Hedefleri
Modellerin önemli referans noktaları yaratmasını hedeflediklerini ifade eden Turan, yapay zekanın klinik tanı süreçlerine entegre edilmesi konusunda sektör açısından bir örnek teşkil etmeyi amaçladıklarını belirtti. Hedeflerinin bu teknolojiyi sağlık hizmetlerinde daha yaygın hale getirerek tedavi seçeneklerini kişiselleştirmek olduğunu vurguladı.
Boğaziçi Üniversitesinde kanserin daha hızlı ve hassas tanısı için "PathoSeg" ve "PathopixGAN" isimli yapay zeka modelleri geliştirildi.
Boğaziçi Üniversitesinde kanserin daha hızlı ve hassas tanısı için "PathoSeg" ve "PathopixGAN" isimli yapay zeka modelleri geliştirildi.
