Boğaziçi Üniversitesi'nde Kanser Tanısına Yapay Zeka Desteği
Boğaziçi Üniversitesi, kanser hastalıklarının tanı sürecini hızlandırmak amacıyla "PathoSeg" ve "PathopixGAN" adlı yapay zeka modelleri geliştirdi. Bu modeller, hücre ve doku bölgelerinin daha hassas ve hızlı bir şekilde segmentasyonunu sağlamaktadır.
Yapay Zeka Modelinin Hedefleri
Üniversite tarafından yapılan açıklamaya göre, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Mehmet Turan ve ekibi, yapay zeka ile derin öğrenme teknolojilerini patoloji alanında kullanarak, daha hızlı, güvenilir ve kişiselleştirilmiş tedavi seçenekleri sunmayı amaçlamaktadır.
Tanı Sürecinde Çığır Açan Yenilikler
Turan, yaptığı açıklamada, "PathoSeg" modelinin kanserli hücre ve dokuların segmentasyonunu sağlayarak tanı sürecini daha verimli hale getirdiğini belirtti. Bu model sayesinde kanserli hücre metastazının erken tespitinin mümkün olduğunu belirtmiştir. Ayrıca, bu yenilikci yaklaşım, doktorların iş yükünü de azaltmaktadır.
Histopatoloji Verilerinde Problemlerin Giderilmesi
Doç. Dr. Turan, "PathopixGAN" modelinin, histopatoloji verilerindeki eksiklikleri gidermede önemli bir rol oynadığını ifade etti. Raritizimi göz önünde bulundurarak gerçekçi yapay görüntüler üreterek verimliliği artırdıklarını vurguladı.
Araştırmacılara Destek Sağlamak
Turan, bu modellerin diğer araştırmacılar için güçlü bir kaynak sunduğunu belirterek, yapay zekanın klinik tanı süreçlerine entegrasyonuna örnek oluşturmayı hedeflediklerini dile getirdi. Bu çerçevede, sağlık sektöründe yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşmasına katkı sağlamayı umuyorlar.
Sonuç olarak, Boğaziçi Üniversitesi'nin yapay zeka alanındaki bu çalışmaları, kanser tanısında çağı değiştirecek nitelikte bir adım olarak öne çıkmaktadır.
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.
