Bu Yapay Zeka, Kanser Tespitinde Yardımcı Olabilir

2 Şubat 2018

2014’te, dünyanın farklı köşelerinden üç genç adam; doktorların daha fazla hayat kurtarmasına yardımcı olmak, daha uygun maliyetlerle daha iyi hizmet sunmak ve sağlık hizmetlerinde yeni bir sayfa açmak için cesur bir planla Finlandiya’da bir araya geldi.

Ekibi oluşturan üyeler, bilgisayar bilimi üzerine doktorasını yapan bir AI (yapay zeka) ve makine öğrenimi uzmanı olan Oğuzhan Gençoğlu, biyoteknoloji doktorası bulunan Vietnamlı bir matematik dehası olan Hung Ta, yazılım endüstrisi geçmişi bulunan Finli bir girişimci olan Timo Heikkinen’den oluşuyordu.

Bu ekip, birlikte Helsinki merkezli bir yapay zeka girişimi olan Top Data Science’ı kurdurlar. Bu kuruluş, milyonlarca veri noktasından anlam çıkarabilecek, doktorları fark edilemeyen tıbbi paternlere karşı uyaracak ve doktorların tedavi sırasında hastalıkları teşhis edip hastaları izlemelerine yardımcı olacak bir yazılım geliştiriyor.

Tasarladıkları “akıllı” kod, şimdiden binlerce MRI görüntüsünü analiz ediyor ve bir gün Helsinki University Central Hospital’daki radyologlara prostat kanserini teşhis etmede yardımcı olabilir. Diğer bir algoritma grubu ise hastanenin yoğun bakım ünitesinden veri toplanmasını içeriyor. Bu verilerse daha sonra yakın zamanda acil tıbbi bakıma ihtiyacı olabilecek yüksek riskli vakaların belirlenmesinde ve iyi gelişim gösteren ve standart hastane bakımına alınabilecek hastaların işaretlenmesinde kullanılıyor. Gençoğlu, “Aralıksız sayı ve arka plan bilgisi akışından ve yüzlerce parametreden anlam çıkarabilmek insanlar için net bir şekilde imkansız,” diyor ve ekliyor: “Algoritma için ise bu çocuk oyuncağı.”

Yukarıda: GE’nin Helsinki’deki Sağlık İnovasyon Köyü’nün Top Data Science gibi üyeleri, Helsinki’nin aktif girişim ortamından ve Slush gibi etkinliklerden faydalanıyor.; Slush, geçen sonbaharda 20.000 ziyaretçi, 2600 girişim ve aralarında Silikon Vadisi efsanesi Vinod Khosla ve konferansın açılış konuşmasını yapan Al Gore’un da bulunduğu 1500 dolaylarında yatırımcı ve konuşmacının katıldığı dev bir teknoloji organizasyonuydu.. Görüntü sahibi: Tomas Kellner/GE Reports. Üstte: Top Data Science kurucuları (soldan sağa) Ta, Heikkinen ve Gençoğlu. Görüntü sahibi: Top Data Science.

Heikkinen, Ta ile 2013’te; Ta’nın, Heikkinen’in daha önce pazarlama müdürü olarak çalıştığı yazılım firmasına iş başvurusu yapması sonrasında iletişime geçti. O dönem büyük-veri danışmanı olarak çalışan Ta’nın özgeçmişinde; prestijli Marie Curie araştırma bursu, yazılım ve biyoteknolojiyi kapsayan disiplinler arası bir bilim olan biyoinformatik ile veri madenciliğinde doktora derecesi ve Vietnam ulusal matematik Olimpiyatlarında gümüş madalya gibi başarılar bulunmaktaydı. “Yetkinlikleri muhteşemdi,” diyor Heikkinen.

Heikkinen, Ta’yı iş başvurusundan vazgeçirip kendi kodları üzerinde çalışmaya ikna etti. Ancak, istek ve azim bakımından motive olan ikilinin bir hedefe yönlendirilmesi gerekiyordu. “Yapay Zeka ve makine öğrenimi için talep olduğunu biliyorduk,” diyor Heikkinen. “Öncelikle müşterilerle birlikte gerçek problemlerin üstesinden gelmeye ve ardından şirketi geliştirme kısmına odaklanmak istedik.”

Veri madenciliği bakımından yüksek potansiyele sahip alanlardan biri de sağlık hizmetleriydi. Örneğin, bir ABD hastanesi yılda ortalama 50 petabayt veri üretiyor. Bu da 20 milyon adet dört çekmeceli dosya dolabını standart metin sayfalarıyla doldurmak için yeterlidir. Fakat bilginin yüzde 97’si hiçbir zaman kullanılmamaktadır.

Ekip, iyi bir zamanlama ile harekete geçti. 2014’te GE Sağlık, Helsinki’nin “Silicon Vallila” bölgesinde, Sağlık İnovasyon Köyü adlı bir iş geliştirme merkezi kurdu. Köy, Avrupa’nın dört bir yanından gelen 30 civarında gelecek vadeden şirketin kurucuları ve çalışanlarının zihnini açık ve aktif tutan zanaatkar işi kahve dükkanı, dövmeli baristalarıyla eksiksiz bir yerdi. Burada, doktorların menenjiti analiz etmelerine yardımcı olacak akıllı iğne, erken doğan bebekler için giysi serisi ve kanser tedavisinin yan etkilerini hafifletecek araçlar gibi fikirler geliştiriliyor.

“Köy lideri” Mikko Kauppinen, “Sağlık İnovasyon Köyü’nün 2014’teki başlangıcından bu yana Slush ile çalışıyoruz” diyor. “Köy için yeni girişimler bulmamız ve mevcut firmaları dünyanın dört bir yanındaki yatırımcılara ve kurumsal ortaklara tanıtmamız için harika bir yer.”

Heikkinen ve Ta, GE köyünde 2014’te bir masa kaptılar ve işe koyuldular. Bu zaman zarfında, Gençoğlu’nu Top Data Science’ın ilk makine öğrenimi algoritmalarını geliştirmelerine yardımcı olması için çoktan ekibe katmışlardı. Köy aracılığıyla GE’nin iş çevresine de erişim sağladılar ve yazılımlarını yerel sağlık kurumlarına göstermeye başladılar.

Geçmiş AI başarılarının yüksek sayıda olması, kendilerini tanıtmalarına yardımcı oldu. Örneğin, Stanford Üniversitesindeki bilim insanları CheXNet isimli algoritmalarını, National Institutes of Health tarafından yayınlanan 100.000’den fazla akciğer grafisi üzerinde eğitti. Üniversiteye göre bir aydan kısa bir süre sonra, algoritma zatürreyi doğru teşhis etme konusunda dört Stanford radyoloğunu geride bıraktı; son bilgilere göre, kod halihazırda 14 tıbbi rahatsızlığı teşhis edebiliyor.

Kurucular, Sağlık İnovasyon Köyündeki ilk çalışanları olan veri uzmanı Quan Nguyen Minh (sağda) ile birlikte. Görüntü sahibi: Top Data Science.

Helsinki University Central Hospital doktorları benzer bir şeyle ilgileniyorlardı. Top Data Science’ın yazılımını, manyetik rezonans görüntüleri aracılığıyla prostat kanserini teşhis edip biyopsileri minimuma indirmekte yardımcı olması için kullanmak istediler.

Ta ve Gençoğlu işe, algoritmaya binlerce prostat MRI görüntüsü göndererek başladı; ardından resimleri analiz etmek, lezyonları ve diğer biyobelirteçleri tespit ederek sınıflandırmak amacıyla karşılık gelen biyopsi bilgilerini ve patologlardan gelen derecelendirmeleri kullandılar. Görüntülerin %80’ini yazılımı eğitmek için kullandılar ve kalan yüzde 20’yi ise sonuçları doğrulayabilmek için makine öğrenimi algoritmasından “sakladılar”. “Bunu, algoritmanın gerçekten öğrendiğini istatistiksel olarak onaylayabilmek için rastgele bir şekilde birçok defa yaptık.” diyor Gençoğlu. “Doktorlar olarak invazif biyopsiler yapmaya gerek kalmaması için, kanserin prostatta tam olarak nerede olduğunu ve ne kadar agresif olduğunu MRI görüntüsünden tahmin etmeye çalışıyoruz. Çözüm hala geliştirme aşamasında.”

Bunun ardından hastane, firmanın yazılımını yoğun bakım ünitelerini optimize ederek test etmeye karar verdi. Doktorlar, Top Data Science’dan iki kestirim işlemi uygulamasını istedi: Verileri kullanarak durumunun ağırlaşması riski bulunan hastaları tespit etmek ve 12 – 24 saat boyunca durumu stabil hale gelen ve yoğun bakımdan çıkarılabilecek hastaları saptamak.

Burada Top Data Science ekibi yazılımlarını, verilerinin kullanımına izin veren 3000’e yakın hastanın kayıtlarından elde edilen on milyonlarca veri noktasıyla geliştirdi. Yazılım; kalp atış hızı, sıcaklık ve kan basıncı gibi ölçümlerin yanı sıra laboratuvar testlerini, diğer yaşamsal bulguları, ilaç ve demografi bilgilerini saniye saniye büyüteç altına alan bir teknoloji içeriyordu. “İlk hedefimiz doktorları yakın gelecekteki muhtemel olumsuz gelişmelere karşı uyarmaktı.” diyor Heikkinen. “İkinci hedef ise çok farklıydı. Hastanın yoğun bakım ünitesinden taburcu edilebileceğinden tamamen emin olmalıydık.”

Aylar sonra algoritma, hastaların %13’ünün yoğun bakımdan daha erken taburcu edilebileceğini tespit etti. Sonuçlar %95 oranında doğruluk payı içeriyordu. Gençoğlu “Sadece rehberlik sağlamayı hedefliyoruz, nihayetinde son kararı veren doktor olacaktır.” diye uyarıyor.

GE Sağlık Finlandiya idari yöneticisi ve mühendislik direktörü Erno Muuranto, ülkenin sağlık sektörüne yönelik uygulama verileri üzerinde çalışmak için iyi bir noktada olduğunu, çünkü yerel hastanelerin sayısallaştırma tekniğini erken benimsediklerini ve an itibarıyla 10 – 15 yıl geriye giden geniş bir hasta veritabanları olduğunu söylüyor. “Makine öğrenimi yüksek kalitede veri erişimine dayalıdır ve öğrenme algoritmaları tipik olarak büyük miktarlarda kaliteli veriye ihtiyaç duyar. “GE’nin analitik çözümlerinin birçoğu Finlandiya’da geliştiriliyor, bunun sebebi ise bu küçük Kuzey ülkesinde hiyerarşinin düşük ve firmalar, üniversiteler ve sağlık hizmetleriyle işbirliğinin açık ve net olması.” diyor.

Heikkinen gelecekte, Top Data Science algoritmalarının diğer kanser türleri ve hastalıkların saptanmasında da kullanılabileceğini belirtiyor. Firma an itibariyle yazılımlarını GE’nin Endüstriyel İnternet için uygulama geliştirme platformu olan Predix‘e aktarmak üzere GE Dijital ile çalışıyor. Ekip şimdiden GE’nin San Ramon, California’daki yazılım genel merkezini ve Paris’teki European Digital Foundry ofisini ziyaret etti.

Heikkinen; hastaların durumunu gün boyunca takip eden giyilebilir cihazlarla birlikte hasta izleme uzaktan bağlantılı bir hale dönüştükçe (Muuranto’nun ekibi halihazırda konu üzerinde çalışıyor), firma yazılımına ilişkin tahmin gücünün daha fazla gözler önüne serileceğini düşünüyor. “Doktorların, aksi takdirde hiçbir zaman göremeyecekleri paternleri bulmalarını sağlayacağız.”

Yorumlar

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir