Google, yenilikçi kanser saptama ve tedavi çözümleri ile tanınan bir sağlık hizmeti sağlayıcısı iCad ile iş birliği yaptığını ve yapay zeka teknolojisini, meme kanseri ve kişiselleştirilmiş risk değerlendirmesi için lisansladığını duyurdu.

Google, AI meme kanseri tarama araçları geliştirmek için tıp teknolojisi şirket iCad ile ortaklık kurdu. Google’ın teknolojiyi ilk kez lisansladığı görülüyor. Geliştirilen teknolojinin sonunda daha doğru meme kanseri tespiti ve risk değerlendirmesini yapılabileceği öngörülüyor.

Google iletişim yöneticisi Nicole Linton, verdiği demeçte, iki şirketin sonunda teknolojiyi gerçek dünya klinik ortamlarında dağıtmayı ve 2024’te piyasaya sürmeyi hedeflediğini söyledi. Ancak ticari dağıtım, devam eden araştırmaların ve testlerin ne kadar başarılı olacağına bağlı.

İş ortaklığı, Google’ın meme kanseri tespitini iyileştirmeye yönelik önceki çalışmasını temel alıyor. 2020’de Google araştırmacıları, Nature dergisinde AI sisteminin meme kanseri belirtilerini belirlemede birkaç radyologdan daha iyi performans gösterdiğini bulan bir makale yayımladı. Model, incelenen binlerce mamogram arasında yanlış negatifleri yüzde 9,4’e kadar ve yanlış pozitifleri yüzde 5,7’ye kadar azalttı. Şimdi ise iCAD, Google’ın mamografi yapay zeka araştırma modelini iCAD’in mevcut araçlarına dahil etmeyi planlıyor. İlki, “3D mamografi” olarak adlandırılan gelişmiş bir görüntüleme tekniği olan dijital meme tomosentezinden (DBT) görüntüleri analiz eden “ProFound AI” aracı. Araç, kötü huylu yumuşak doku yoğunluklarını ve kalsifikasyonları aramak için DBT görüntülerini tarıyor. iCAD ayrıca, Google’ın risk değerlendirme aracıyla birlikte, şirketin her kişiye göre kişiselleştirilmiş meme kanseri risk tahmini sağladığını söylediği modeli kullanmayı planladığını da belirtti.

Google, yapay zekanın radyologlara ve hastalarına yardımcı olacak bir araç haline gelebileceğini umuyor. Google’ın 2020 araştırmasında, radyologların kanseri tespit ettiği fakat modelin başlangıçta görmediği bazı durumlar vardı. Bunun ötesinde, kanseri teşhis etmek için tam olarak bir altın standart yok. Araştırmacı James Vincent’ın daha önce bildirdiğine göre bu, bir algoritmayı eğitirken iyi bir temel oluşturmayı zorlaştırabilir. Dolayısıyla, “kanser” veya “kanser yok” gibi bir ikili sonuca bağlı kalmak yerine, bu tür yapay zeka araçları, “teşhisin gri alanını” hesaba katmak için ikiden fazla seçenek sunarak gelişebilir. Özellikle erken evre kanseri tespit etmeye çalışmak söz konusu olduğunda, bir hastanın sağlığının tüm nüanslarını değerlendirmek için doktorları getirmeden yapay zekaya çok fazla güvenmek doğru olmayabilir. Bunun yanında Google, yapay zeka teknolojisinin çift okuma mamogramlarında “ikinci bir bağımsız okuyucu” olarak çalışıp çalışamayacağını görmek için Birleşik Krallık Ulusal Sağlık Servisi (NHS) ve Imperial College London ile çalıştığını da söylüyor.