Intel yapay zeka modeli araştırmacıların meme kanserini tespitinde yüksek doğrulukla yardımcı oluyor.
Hindistan kökenli iki araştırmacı olan Madhu Nair ve Dr. Asha Das, hastaların doku örneklerinden alınan taranmış görüntülerde meme kanseri hücrelerini saptamak için yapay zeka (AI) modellerini kullanacak büyük bir atılımın eşiğindeydiler. AI modellerine kanser hücrelerini doğru bir şekilde tanımayı öğretmek için aylarca mücadele ettiler. Das ve ekibi genellikle haftalarca yüksek çözünürlüklü mega pikselli görüntü yığınlarını gözden geçirerek kanserli alanları görüntü resim işaretlerdi.
Ekibin, bu görüntüleri insan denetimi olmadan doğru ve hızlı bir şekilde tarayabilecek bir çözüme ihtiyacı vardı. Bu noktada çözüm ortakları Intel oldu.
Yapay zeka meme kanserini tespit edecek
GPU’lar büyük sorularla mücadele ediyor
Günümüzde meme kanserinin erken belirtilerini tespit etmek, büyük ölçüde doktorların manuel taramalarına dayanmaktadır. Ancak yalnızca insan gözüne güvenmenin dezavantajları da var – Ulusal Kanser Enstitüsüne göre meme kanseri belirtilerinin yaklaşık yüzde 20’si gözden kaçıyor.
AI’nın yardımcı olabileceği yer burasıdır. Bilgi işlem teknolojisindeki son gelişmeler sayesinde, daha fazla hastane, doktorların başka türlü gözden kaçırabileceklerini tespit etmek için yapay zekayı kullanma fikrine ısınıyor. Aralık ayında Intel ve Penn Medicine, araştırmacıların kanserli beyin tümörü tespitini %33 artırmasına yardımcı olduklarını duyurdu.
Das, ekibinin derin öğrenme modellerini geliştirmek için ilk olarak nasıl GPU tabanlı çözümlere yöneldiğini açıkladı. Tek bir sorun vardı: Büyük görüntüleri işlemek için gereken bilgi işlem miktarı, sistemlerin tasarım sınırlarını çok aştığından, GPU tabanlı sistemleri genellikle başarısız oluyordu, bu da açıklanamayan donmalara ve sinir bozucu yeniden başlatmalara yol açıyordu.
Nair, zorlukları açıklayarak “Modellerimiz hesaplama açısından zorluydu ve modeli GPU’ları kullanarak eğitme girişimlerimiz başarısız oldu” diye yazdı. “Uygulamamız birkaç gün sürdü ve daha yüksek çözünürlüklü görüntüler için eğitim almanın zor olduğunu gördük. Bu da bizi daha iyi bir bilgi işlem tesisi aramaya yöneltti.”
2022’de Nair, farklı bir araştırma projesi için görüştüğü bir Dell temsilcisiyle karşılaştığı zorluğu gündeme getirdiğinde Intel yapay zeka desteği alma fırsatını keşfetti. Dell, Nair’i Intel Hindistan ekibiyle tanıştırdı. Intel yapay zeka desteği konusunda olumlu bir tutum sergiledi ve süreç başladı.
Aylar sonra, herhangi bir derin öğrenme hızlandırıcısı olmadan tek bir bilgi işlem kümesi olarak çalışan dört sunucuyu devreye aldılar. Sunucular ve depolama, yüksek hızlı bir Ethernet ağı kullanılarak bağlandı.
Sonuçlar Intel yapay zeka açısından tam olarak araştırmacıların umduğu gibiydi, bir artıyla birlikte: Model hem kanserli hücreleri işaretliyor, hem de farklı kanser derecelerini de ayırt ediyor.
Ve çok doğru: Intel yapay zeka çözümü ile yüzde 98’lik bir doğruluk elde edildi – diğer modellerden yaklaşık yüzde 10 daha iyi.
Yakınınızdaki Bir Patoloji Merkezine Gelmek
Ekip patentleri güvence altına alırken ve insan dokunuşuna alışkın bir pazar alanını bozmak isteyen ticari ortaklar edinirken, teknolojinin sıradaki aşaması beklemede. Das, bazı taramaların her biri farklı deneyimlerine dayanarak kendi sonuçlarını veren birden fazla patoloğa danışmayı nasıl içerebileceğini paylaşıyor.
Bir de doğruluk konusu var. Yüzde 98 doğruluk oranları yüksek görünse de, gerçek dünya uygulamaları için henüz yeterince kesin değil.
Artık hem Das hem de Nair, modellerinin meme kanseri hücrelerini güvenilir bir şekilde saptadığını kanıtladığına göre, beyin anevrizmalarına benzer bir yaklaşım uygulamayı ve polipleri endoskopilerden sınıflandırmayı düşünüyorlar.