14029,89%0,01
42,95% 0,08
50,53% 0,03
5965,27% 0,22
9931,63% 0,00
Afyon Kocatepe Üniversitesi'nden bilim insanları, meme kanseri teşhisinde yapay zekânın gücünü yüksek doğruluk oranı ve şeffaf karar desteği ile birleştiren önemli bir çalışmaya imza attı.
Doç. Dr. Uçman Ergün ve Arş. Gör. İsmail Kayadibi tarafından geliştirilen "BCECNN" adlı açıklanabilir topluluk modeli, teşhis süreçlerinde %98'e varan doğruluk oranıyla dikkat çekiyor. Bu model, sadece bir sonuç vermekle kalmıyor, aynı zamanda kararını hangi verilere dayandırdığını da göstererek klinisyenlere güvenilir bir destek sağlıyor.
Geleneksel yapay zekâ modellerinin aksine, BCECNN modeli bir "kara kutu" olmaktan çıkıyor. Sistemin teşhis koyarken hangi bulguları önemsediğini göstermesi, doktorların modelin güvenilirliğini değerlendirmesine ve nihai kararı daha emin bir şekilde vermesine olanak tanıyor. Bu şeffaflık, teşhisin doğruluğunu pekiştiriyor.
Erken teşhisin hayat kurtardığı meme kanserinde, bu tarz gelişmiş teknolojik destek sistemleri, sağlık çalışanlarının iş yükünü hafifletirken hastalar için daha güvenilir bir tanı süreci sunmayı amaçlıyor. Yapay zekâ destekli teşhis sistemleri, tıp dünyasında giderek daha fazla kabul görüyor ve bu yerli model bu alandaki önemli bir boşluğu doldurma potansiyeli taşıyor.
