İki model birlikte “PRISM” hudut ağını oluşturmak için oluşturuldu. Pankreas kanserinin en yaygın çeşidi olan pankreas duktal adenokarsinomunu (PDAC) spesifik olarak tespit etmek için tasarlandılar.
Mevcut standart PDAC tarama kriterleri, profesyoneller tarafından muayene edilen hastalardaki hadiselerin yaklaşık %10’unu yakalıyor. Karşılaştırıldığında, MIT’nin PRISM’i PDAC olaylarını %35 oranında tespit edebildi.
Teşhis alanında yapay zekanın kullanılması büsbütün yeni bir muvaffakiyet olmasa da, MIT’nin PRISM’i geliştirilme hali nedeniyle öne çıkıyor. Hudut ağı, ABD genelindeki sıhhat kurumlarından gelen çeşitli gerçek elektronik sıhhat kayıtlarına erişim temel alınarak programlandı. Gruptan araştırmacılar, bu özel araştırma alanında bir yapay zeka modeline beslenen bilgi ölçeğini “aştığını” söylediği 5 milyondan fazla hastanın elektronik sıhhat kayıtlarından oluşan bilgilerle beslendi.
Yapay zeka kanseri erkenden tespit edebilecek!
Yapay zeka, hasta demografisini, önceki teşhisleri, bakım planlarındaki mevcut ve evvelki ilaçları ve laboratuvar sonuçlarını tahlil ederek çalışıyor. Model toplu olarak, elektronik sıhhat kayıt bilgilerini hastanın yaşı ve ömür üslubunda bariz olan belli risk faktörleriyle birlikte tahlil ederek kanser mümkünlüğünü iddia etmeye çalışıyor. Yeniden de PRISM, yapay zekanın kitlelere ulaşabildiği oranda hastaya teşhis koymaya yardımcı olabiliyor.
Bu, MIT’in kanser riskini varsayım edebilecek bir yapay zeka modeli geliştirme konusundaki birinci teşebbüsü değil. Bilhassa, mamogram kayıtlarını kullanarak bayanlar ortasında göğüs kanseri riskinin nasıl kestirim edileceğini modeller eğitmek için bir sistem geliştirdi. MIT uzmanları, bu araştırma doğrultusunda, bilgi kümeleri ne kadar çeşitli olursa, yapay zekanın farklı ırklar ve popülasyonlar ortasındaki kanserleri teşhis etmede o kadar düzgün olacağını doğruladı.