NVIDIA Destekli Yapay Zeka Girişimleri Meme Kanserinde Teşhis ve Tedavi Süreçlerini Dönüştürüyor

Amerikalı kadınlar arasında en yaygın teşhis edilen kanser türü olan meme kanseri, tanı ve tedavi süreçlerindeki yapısal boşluklar nedeniyle her yıl milyonlarca hastayı zor durumda bırakıyor. 40 yaş üstü kadınların çoğunluğunun önerilen yıllık taramaları aksatması, radyolog iş gücünün azalan meslektaş sayısıyla daha fazla mamografi okumak zorunda kalması ve tedavi kararlarını belirleyen test sonuçlarının haftalarca sürmesi, sağlık sisteminde ciddi darboğazlara yol açıyor. Bu kritik sorun alanlarını hedefleyen ve NVIDIA Inception girişim programında yer alan teknoloji şirketleri, görüntüleme, risk değerlendirmesi ve tedavi planlamasında yapay zekayı devreye sokuyor.

ABD genelinde her yıl yaklaşık 40 milyon mamografi çekilirken, önümüzdeki on yılda on binlerce radyolog açığı oluşacağı öngörülüyor. Sürecin diğer ucunda ise tedavi kararları, dış laboratuvarlara gönderilen ve sonuçlanması haftalar süren genomik tahlillere dayanıyor. NVIDIA AI altyapısıyla hızlandırılan girişimler, bakım zincirinin her iki ucundaki bu boşlukları kapatmak için çalışıyor.

Otomatik Görüntüleme ve Mamografi Taramalarında Yapay Zeka

Meme kanseri taramalarında zaman ve coğrafi konum engelleri nedeniyle yaşanan aksaklıklar, teşhislerin gecikmesine neden oluyor. NVIDIA Inception girişimlerinden biri olan iSono Health, bu iş akışını basitleştirmek amacıyla giyilebilir, otomatik 3D kantitatif ultrason sistemi olan ATUSA'yı geliştirdi. Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) onaylı sistem, geleneksel el tipi ultrasonlarda 45 dakikaya kadar süren tarama süresini meme başına yaklaşık iki dakikaya indiriyor.

Binlerce tam meme taramasından ve 1.5 milyonun üzerinde ultrason karesinden oluşan veri setleriyle eğitilen sistem, görüntü alımını otomatize ediyor. NVIDIA GPU hızlandırma ve açık kaynaklı tıbbi görüntüleme teknolojilerini kullanan ATUSA'nın, şirketin açıklamasına göre geleneksel el tipi 2D ultrasonlara kıyasla yüzde 28 daha hassas 3D tarama sunduğu belirtiliyor. iSono Health CEO'su Neda Razavi, taramayı hastaya daha yakın hale getirmenin ilk büyük eşik olduğunu belirterek, vizyonlarının klinisyenlerin ne olduğunu görmesine, nelerin değiştiğini anlamasına ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak olduğunu ifade etti. Şirket; lezyon tespiti, 3D segmentasyon ve lezyon sınıflandırma yeteneklerini geliştirirken, UC Davis ve Vanderbilt Üniversitesi Tıp Merkezi liderliğinde 3.200 hastayı kapsayan çok merkezli bir klinik çalışmayı da yürütmeye devam ediyor.

Yanlış Alarmların Azaltılması ve Risk Değerlendirmesi

Bir diğer NVIDIA Inception üyesi olan Whiterabbit.ai, meme kanseri taramalarına yönelik yapay zeka teknolojileri geliştiriyor. Şirketin FDA onaylı WRDensity yazılımı, mamografilerden meme yoğunluğunu otomatik olarak değerlendiriyor ve yüz binlerce hastanın bakımında kullanılıyor. Bunun yanı sıra, hastaların uzun vadeli meme kanseri geliştirme riskini tahmin eden WRRisk klinik karar destek yazılımını da geliştiren şirket, negatif çıkan mamografilerin taranmasını otomatize ederken radyologların kanserleri daha yüksek doğrulukla tespit etmesine yardımcı olacak yeni nesil yapay zeka modelleri üzerinde çalışıyor.

Whiterabbit.ai Kurucu Ortağı ve CTO'su Jason Su, meme radyologlarının her 200 mamografide yaklaşık bir kanser bulmaya çalıştığını belirterek bu durumu samanlıkta iğne arama sorununa benzetiyor. Şirket, yapay zekanın radyologlar için güçlü bir asistan gibi çalışarak uzmanlıklarını doğru noktalara odaklamalarını sağlamasını amaçlıyor. Whiterabbit, yapay zeka modellerini St. Louis'deki Washington Üniversitesi'nde bulunan bir NVIDIA GPU kümesinde eğitirken buluttaki ek GPU kapasitelerinden de yararlanıyor.

Tedavi Yanıtlarını ve Nüksetme Riskini Öngören Modeller

Meme kanseri teşhisi konulduktan sonraki en kritik aşama, tümörün hangi tedaviye nasıl yanıt vereceğini önceden tahmin edebilmektir. Günümüzde bu tahminler sınırlı kapsama ve doğruluğa sahip olmakla birlikte, genellikle ayrı bir doku biyopsisi gerektiriyor ve iki ila dört hafta arasında değişen bekleme süreleri yaratıyor. Ataraxis AI, standart hasta tetkiklerinin halihazırda bir parçası olan dijital patoloji slaytlarını kullanarak hasta sonuçlarını ve farklı terapilere verilen yanıtları öngören klinik zeka modelleri geliştiriyor.

Ataraxis ekibinden Joseph Cappadona, günümüzde onkologların terapi kararlarını yönlendirmek için güvendiği araçların çoğunlukla 15 yıl önce eğitildiğini ve bir daha güncellenmediğini vurgulayarak modellerinin klinik deneme verileri arttıkça güçlendiğini ifade ediyor. Şirketin modelleri, cerrahi öncesi kemoterapinin hastanın tümörünü ameliyathane aşamasına gelmeden küçültüp küçültmeyeceğini ve cerrahi sonrasında ise beş yıllık nüksetme riskini ile kemoterapinin olası faydasını tahmin edebiliyor. On'dan fazla kurumda ve çok sayıda klinik araştırmada doğrulanan modeller, şirket içi veri merkezleri ile bulut ortamında NVIDIA GPU'ları üzerinde PyTorch ve CUDA altyapısıyla çalışıyor.

3D Görselleştirme ile Tümör İçgörüleri

NVIDIA Inception programındaki bir diğer girişim olan SimBioSys, meme kanseri damarlarını, yumuşak dokuları ve tümörleri doğru bir şekilde modelleyen yapay zeka tabanlı hassas tıp teknolojileri geliştiriyor. Şirket, meme MRI taramalarındaki 3D volümetrik verileri, tümör patolojisini ve klinik verileri birleştirerek nüksetme riskini tahmin eden bir araç da tasarladı.

SimBioSys CEO'su Stacey Stevens, Phoenix'te düzenlenen bir panelde yaptığı açıklamada, multimodal verileri (görüntüleme sınavları, patoloji sonuçları, genomik testler ve diğer biyolojik girdiler) yapay zeka ile birleştirerek bireysel parçalardan elde edilebilenden çok daha kapsamlı yeni içgörüler ürettiklerini belirtti. SimBioSys, eğitim ve validasyon verileri için NVIDIA MONAI'yi, görüntüleme teknolojisi için ise cuBLAS ve MONAI Deploy dahil olmak üzere NVIDIA CUDA-X kütüphanelerini kullanıyor. Şirket uygulamaları, bulut tabanlı NVIDIA GPU'ları üzerinde çalıştırılıyor.