Kan hücrelerinin şekil ve yapısını inceleyen yeni bir yapay zeka sistemi, lösemi gibi kritik hastalıkların teşhis edilme biçimini kökten değiştirmeye hazırlanıyor. Cambridge Üniversitesi, UCL ve Queen Mary Londra Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen CytoDiffusion adlı araç, hücrelerdeki anormal belirtileri insan uzmanlardan daha tutarlı bir şekilde belirliyor. Bu teknoloji, özellikle karmaşık vakalarda gözden kaçan teşhislerin sayısını azaltma potansiyeli taşıyor.
DALL-E teknolojisi kan hücreleri için kullanıldı
CytoDiffusion, popüler görüntü oluşturma araçlarında kullanılan üretken yapay zeka teknolojisini temel alıyor. Sistem, sadece hücreleri kategorize etmek yerine, bir hücrenin mikroskop altındaki tüm yapısal varyasyonlarını detaylıca analiz ediyor. Sıradan bir kan yaymasında binlerce hücre bulunduğu ve bir doktorun her birini tek tek incelemesinin fiziksel olarak imkansız olduğu belirtilirken, bu model tüm süreci otomatize ederek rutinin dışındaki şüpheli hücreleri uzmanların dikkatine sunuyor.
Yapay zekanın farkı: Ne bilmediğini biliyor
Araştırmanın en dikkat çekici bulgularından biri, sistemin metabilişsel farkındalık adı verilen yeteneği oldu. Testler sırasında yapay zeka, lösemiyle ilişkili anormal hücreleri tespit etmede uzmanlardan daha hassas davranmakla kalmadı; emin olmadığı durumlarda bunu açıkça raporladı. Araştırma ekibinden Simon Deltadahl, sistemin asla kesin konuşup hatalı bir sonuç vermediğini, ancak insanların bazen emin görünseler de hata yapabildiklerini vurguladı. Yapılan bir Turing Testi'nde, 10 deneyimli hematolog yapay zekanın ürettiği hücre görüntülerini gerçeklerinden ayırt edemedi.
Bilim dünyasına 500 bin görüntülük dev hizmet
Araştırmacılar proje kapsamında, yarım milyondan fazla kan yayma görüntüsünden oluşan, dünyadaki en büyük halka açık koleksiyonu araştırmacıların erişimine açtı. Cambridge Addenbrooke Hastanesi'nden toplanan bu dev veri seti, dünya genelindeki bilim insanlarının yeni modeller geliştirmesine olanak sağlayacak. Uzmanlar, bu sistemin doktorların yerini almayacağını, aksine rutin vakaları hızla işleyerek hekimlerin daha karmaşık ve kritik vakalara odaklanmasını sağlayacak güçlü bir yardımcı olacağını belirtiyor.
Kaynak: Science Daily
