Sinir ağları, makinelerin daha önce bir fotoğraftaki nesneleri tanımak veya StarCraft II’yi ateşlediğinizde sizi tamamen yıkmak gibi insanlarla sınırlı bazı becerileri öğrenmesine yardımcı oldu. Google, sinir ağı AI’nın önde gelen geliştiricilerinden biridir ve doktorların kaçırabileceği mamogramlarda meme kanserini tanımlamak için AI’nın gücünü kullanan yeni bir sistem geliştirdi.
Şu anda, mamogramlar meme kanserini teşhis etmenin en iyi yoludur, ancak mükemmel olmaktan uzaktır. Eğitimli radyologlar bu testleri çoğu kanseri yakalamak için kullanabilir, ancak yaklaşık beşte biri çatlaklardan geçer. Ek olarak, kadınların yaklaşık yarısı, herhangi bir 10 yıllık dönemde en az bir yanlış pozitif sonuç alır. Yeni çalışma, doktorların tanı sürecinden çıkarılmasını önermese de, AI’nın tıbbi profesyonellerin doğru aramayı daha sık yapmasına yardımcı olabileceğini gösteriyor.
Tüm sinir ağları gibi Google’ın yeni sistemi de çok fazla eğitim verisine ihtiyaç duyuyordu. Bunu 100.000’den fazla mamografi görüntüsü şeklinde elde etti – İngiltere’den 76.000 ve ABD’den 15.000. Tüm eğitim verileri etiketlendi ve sistemin tümörlerin sunabileceği tüm yolları öğrenmesini sağladı. Ağ kurulduktan sonra Google mühendisleri, ABD ve İngiltere’den gelen yeni 30.000 mamogram setinde doğruluğunu test etti. Her görüntü için, yapay zekanın hangisinin daha doğru olduğunu görmek için bir insan radyoloğa karşı çekti.
ABD taramasıyla karşılaştırıldığında AI, yüzde 5,7 daha az yanlış pozitif üretti. Bu, kadınları mevcut olmayan bir tümörle başa çıkmak için gereksiz endişe ve masraftan kurtaracaktır. Daha da önemlisi, AI yüzde 9.4 daha az yanlış negatife sahipti – bunlar radyologun kaçırdığı tümörlerdir (yukarıya bakınız). AI, Birleşik Krallık sistemini çok fazla yenmedi çünkü NIH’nin her mamografiyi kontrol eden her zaman iki doktoru var. AI, yanlış pozitifleri yüzde 1,2 ve yanlış negatifleri yüzde 2,7 azalttı.
Google ayrıca altı ABD radyologundan oluşan bir ekip ile yapay zeka arasında rastgele seçilen 500 mamogram taraması örneği içeren bir yarışma düzenledi. Yine AI, altı doktorun da ilk başta kaçırdığı birkaç kanseri tanımlayarak insanlardan daha iyi performans gösterdi. Bununla birlikte, AI’nın tüm insanların tespit ettiği bir kanseri kaçırdığı en az bir vaka vardı.
Çalışma, Google’ın yapay zekasının yanlış mamogram okumalarını azaltmaya yardımcı olabileceğini gösteriyor, ancak teknolojinin önce çok daha fazla teste ihtiyacı var. Çalışma öncelikle tek bir üreticinin cihazlarında yakalanan mamogram görüntülerini kullandı ve diğer ekipmanlarla beklenmedik bir değişiklik olabilir.