Yapay zeka, kanser hücrelerini tespite yardımcı oluyor | British Council
Resim, sol tarafta büyümüş, ölmek üzere olan meme kanseri hücresini gösteriyor ©
Dr. David Becker, by-nc-nd 4.0 kapsamında Wellcome Images. Resim kesilmiş ve boyutu değiştirilmiştir
Araştırmacılar, yapay zekayla öğrenme teknolojisini kullanarak tıbbi teşhisleri hızlandırmaya yardımcı bir kanser hücresi tespit metotu geliştirdiler
Yapay zeka robotlarla manşetlere çıksa da, tıp gibi alanlardaki kullanım yolları da araştırılıyor. Hollywood filmcilerine bu konular pek hitap etmese de, insanların hayatına ciddi etkisi olabilecek gibi görünüyor. Örneğin, farklı hücre çeşitlerini tespit etmek için yapay zekayla öğrenmeyi kullanan uluslararası bilim ekibinin araştırmasını ele alalım. Bu yeni metot önceki metotlara göre hücre bileşenlerine bağlanan floresan boya gibi ciddi avantajlar sunuyor. Hem mikroskopla görünebilmelerini sağlayacak, hem de hücrenin davranışını değiştirecek.
Araştırmayla ilgili bilimsel yayının yazarlarından, Swansea Üniversitesi Mühendislik Fakültesi öğretim üyesi Profesör Dr. Paul Rees, araştırmanın nasıl geliştirildiğini anlatıyor. ”Projemiz, MIT ve Harvard’ın bir parçası olan Broad Enstitüsüne katılmak için yıllık izin aldığım dönemde başladı. Üzerinde çalıştığım projede çok yüksek sayıda hücre resmi çekilecek ve bu hücrelerle ilgili farklı bilgiler karşılaştırılacaktı.” Çekirdek büyüklüğüne veya ne kadar yuvarlak, dokulu veya granüler olduğunu anlamak için hücre gövdesine bakılacaktı. “Bunlara özellikler deniyor.”
YÜZ TANIMAYA BENZER
Araştırma dünyasındaki diğerleri gibi bizim ekip de tüm bu özelliklerin ölçülmesinin yüz tanıma alanında da karşılığını olduğunun farkındaydı. Profesör Rees şöyle diyor: “Kalabalık içinde bir insanın yüzünü tanımaya çalıştığınızı düşünün. Bilgisayar yazılımın yapacağı işlem, gözlerin ne kadar ayrık olduğu gibi şeyleri ölçmek değil mi? Burun ne kadar uzun? Ağız ne kadar ince?” Geliştirilecek algoritma tıpkı yüz tanıma yazılımları gibi çalışacaktı. Dolayısıyla her hücrenin yüzlerce ve hatta belki de binlerce farklı özelliklerini ölçecek ve bunları bilgisayarımıza depolayacaktık.” Daha sonra da bilgisayar algoritmasına bu özellikleri yeni hücrelerde arayıp bulmasını öğretebilirler.
Bu tür araştırmaların son beş yıl içinde hızlanmasını sağlayan faktörlerden biri de yeni bilgisayar teknolojisidir. Profesör Rees, “Artık bu büyük veri tabanlarını depolayabilecek kapasitede bilgisayarlarla çalışmaya başlıyoruz” diyor. “Bir milyon hücreyi tarayacak bir cihazın gerektireceği depolama sürecini bugün düşünebiliyoruz. Hatta her hücre için beş yüz ayrı özelliği ölçebiliyoruz. Bu büyüklükte bir veriyi işleyebilecek algoritmalar da kısa zamanda elimizin altında olabilecek gibi.”
Algoritmaları eğitmek bugün halen araştırma aşamasında. Profesör Rees’in de belirttiği gibi, bilgisayarları eğitmeden önce, işin başında söz konusu hücrenin gerçekten kanser hücresi olduğunu anlayabilecek bir insan olması gerekiyor. Profesör Rees, “Her hücrenin bize neler öğretebileceğini bileceğimiz bir örneklem hazırlamaya daha çok emek harcamamız gerekecek gibi görünüyor” diyor. “Bu arada, gözetimsiz öğrenme adı verilen farklı bir matematik dalı var ki, bilgisayarın kaç farklı tipte hücre tespit edebileceği konusunda veriye dayalı tahminler üretme açısından oldukça ilginç. Ayrıca daha önceden eğitilmesi de gerekmiyor”. Bugün en büyük zorluk teşhis amacıyla kullanılabilecek kadar iyi bir eğitim algoritması geliştirmektir. Bu konuda, Newcastle Üniversitesinden Lösemi grubuyla birlikte araştırmalar devam ediyor.
Projenin büyüklüğü ve gereken farklı uzmanlıkların çok çeşitliliği kurulan araştırma ağından da görülüyor: Swansea Üniversitesi Mühendislik Fakültesi; Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) ve Harvard Üniversitesi'nin ortak girişimi olan Broad Enstitüsü; Münih, Almanya'daki Helmholtz Zentrum Munchen; Londra’daki The Francis Crick Institute ve Newcastle Upon Tyne Üniversitesi. Profesör Rees’in bilimsel kariyeri, lazer fiziğinden non-lineer fizikteki bilimsel araştırmalara, lazerler ve nanoteknoloji üzerinde yaptığı mühendislik çalışmalarına kadar birçok farklı alanı kapsıyor. Kendisi mühendislik alanından gelse de araştırmada birlikte çalıştığı tüm bilim ekibinin tıp alanından olduğunun altını çiziyor.
Araştırmanın geleceği, farklı disiplinlerden bilim ekipleriyle çalışma konusunda kendini rahat hisseden bilim insanlarını cesaretlendireceğe benziyor. Dolayısıyla Profesör Rees’e göre mevcut proje, “bilgisayar bilimlerinde yetenekli uzmanlara, algoritmalardan iyi anlayan matematikçilere ve bu verileri üretecek kaliteli doktorlara ihtiyaç duyuyor. Çünkü konu son derece multidisipliner.”