Dr. Baran: Yapay zekâ ile kanserde erken teşhis mümkün; doğruluk oranlarını önemli ölçüde yükseltiyoruz

Mardin Artuklu Üniversitesi Tıp Fakültesi Genel Cerrahi Anabilim Dalı Başkanı ve Yapay Zekâ ve Bilişim Sistemleri Koordinatörü Dr. Mehmet Tarık Baran, yapay zekânın tıp alanında özellikle kanser başta olmak üzere birçok hastalığın erken teşhisi, risk analizi ve tedavi süreçlerinde sağladığı katkılara ilişkin İLKHA mikrofonuna kapsamlı değerlendirmelerde bulundu. Baran, en kapsamlı yürüttükleri ve üzerinde durduğu yapay zaka ile cilt kanseri teşhis çalışmalarının devam ettiğini aktardı.

"Çalışma alanlarımız arasında en çok yoğunlaştığımız ve ilerleme kaydettiğimiz konular başta kanserdir"

Yapay zekânın tıp alanında giderek daha fazla yer bulduğunu ifade eden Dr. Baran, yürüttükleri çalışmalar hakkında şu ifadeleri kullandı:

"Yapay zeka tıbbi alanda birçok önemli ilerlemeler kaydediyor. Biz yeni sistemler geliştirirken, dünyanın farklı yerlerinde de benzer çalışmalar yapıldığını gözlemliyoruz. Yapay zeka alanında kanser ve genel tıp ile ilgili birçok çalışmamız bulunmaktadır. Bununla ilgili; cilt kanseri tespit sistemi, akciğer hastalıkları ve akciğer kanserlerinin radyolojik görüntülerden veya filmlerden önceden tespit edilmesi, hastaların genel durumları, ameliyat öncesi ve sonrası takiplerindeki sonuçlarının tahmin edilmesi ile ilgili risk modelleri geliştirme çalışmaları bulunmaktadır. Öğrencilerimizi de bu çalışmalara dahil ediyor, onlarla birlikte ilerliyoruz. Örneğin öğrencilerimiz arasında kalp hastalığı tahmin riski modeli geliştiren arkadaşlarımız da bulunmaktadır. Mardin Artuklu Üniversitesi'nde bu alanda bir ekosistem oluşturmayı hedefliyoruz. Çalışma alanlarımız arasında en çok yoğunlaştığımız ve ilerleme kaydettiğimiz konular başta kanserdir."

Kanserin tanımı, oluşum nedenleri ve yayılım süreci hakkında da bilgi veren Baran, "Kanser, vücudun herhangi bir bölgesinde kontrol edilemeyen şekilde aşırı çoğalma eğilimi gösteren hücrelerin oluşmasıdır. Genellikle radyasyon, çevresel etkiler, genetik faktörler, yiyecek ve içecekler gibi sebeplerden dolayı hücre yapılarında değişiklik meydana gelir. Bu değişiklikler sonucunda hücreler aşırı çoğalarak çevre dokulara girme ve yayılma eğilimi gösterir. Kanser tek bir sebebe bağlı oluşmaz. Genetik faktörlerin etkisi büyük olsa da yeme içme alışkanlıkları dahil çevresel faktörler de önemli rol oynar. Bunlar arasında; alkol, sigara, obezite, hareketsizlik, ultraviyole ışıklar ve radyasyona maruziyet sayılabilir. Genetik faktörler ise aileden resesif veya dominant olarak geçerek bir sonraki nesilde kansere neden olabilen çeşitleri içerir." ifadelerini ekledi.

Kanserin yayılma, tanı yöntemleri ve tarama süreçlerine dikkat çeken Baran, "Kanser vücudun herhangi bir dokusunda veya kemikte gelişebilir ve yayılma eğilimi gösterir; bu yayılmaya metastaz denir. Metastaz, kan veya lenf yoluyla ya da çevresel invazyon yoluyla gerçekleşebilir. Kanser tespitleri genellikle radyolojik yöntemlerle (EMAR, tomografi, PET-CT, anjiyografi) yapılır. Ultrasonografi ile de kısmen tanı konulabilir. Ancak tahliller arasında kanser tümör belirteçleri kullanılırken, diğer tetkik sonuçları da yardımcı olur. Ayrıca meme kanseri için mamografi, rahim kanseri için servikal tarama gibi düzenli uygulanan tarama yöntemleri bulunmaktadır." dedi.

"Yanılma payı yüzde 15-20'ye kadar olabiliyor"

Bu tahlillerde yanılma payı olabildiğine dikkat çeken Baran, yapay zekânın bu noktadaki katkısını şu sözlerle anlattı:

"Bu tahlillerin doğruluk payları özellikle tümör belirteçlerinde bizlere ciddi anlamda yol gösteriyor. Fakat ister istemez doğruluk payları değişkenlik gösterebiliyor. Yanılma payı yüzde 15-20'ye kadar olabiliyor. Bu durum yanlış pozitiflik veya yanlış negatiflik olarak karşımıza çıkar. Doğruluk oranlarını artırmak için teknoloji ve özellikle yapay zekayı kullanıyoruz. Klinik deneyimimizi teknik bilgiyle birleştirerek doğru tanı oranlarını önemli ölçüde yükseltebiliyoruz. Örneğin kanserin yayılımını ve evresini belirlerken, lenf bezlerinin büyümesinin enfeksiyona mı yoksa kanser yayılmasına mı bağlı olduğu bazen net görülemez. Yapay zeka bu tür durumlarda hızlı ve doğru bir şekilde tespit yaparak bize yardımcı olur."

Tedavi süreçlerinde de yapay zekâdan faydalandıklarını belirten Baran, "Tedavi konusunda ise ilaç geliştirme, evreleme ve tedavi sürecinin yönetilmesi gibi alanlarda da yapay zeka destekli çalışmalar yürütüyoruz. Bunun dışında hastalığın prognozunu belirlemek suretiyle daha etkili ve kişiye özel tedaviler sunulabiliyor. Hastayı bu şekilde daha hızlı bir şekilde iyileştirilebiliyor." şeklinde ifade etti.

"Cilt hastalıklarının tespiti konusunda da ilerleme kaydedeceğiz"

Cilt kanseri alanında bizzat yürüttükleri çalışmalar hakkında konuşan Baran, "Cilt kanseri ile ilgili ilk çalışmamızı Japonya'daki Profesör Takeya ile birlikte yürütüyoruz. Farklı cilt lezyonlarının tespit yöntemleri üzerine çalışmalarımız devam etmekte olup, açık kaynak kodlardan elde ettiğimiz cilt lezyonu fotoğraflarını etik kurallara uygun olarak kullanıyoruz. Deneme amaçlı geliştirdiğimiz modellerde yüzde 90'nın üzerinde doğruluk oranları elde ettik. Patoloji tetkiklerine gerek kalmadan sadece dış görüntü ile cilt kanserini tespit edebiliyoruz. Hatta istatistik olarak yüzde 98'e kadar doğruluklar elde ettik. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte algoritmaları geliştirerek hatta yüzde 2 gibi küçük hata paylarını da minimize edebileceğimizi gördük. İnşallah proje tamamlandığında Japon meslektaşlarımızla birlikte diğer cilt hastalıklarının tespiti konusunda da ilerleme kaydedeceğiz." şeklinde aktardı.

"Teşhislerin daha hızlı ve net yapılabileceği, bir dönem olacağını düşüncesindeyiz"

Türkiye’deki mevcut duruma ve geleceğe ilişkin değerlendirmelerde bulunan Baran, "Türkiye'de ise bu yönde şu an tanı kısmındayız. Tedavi kısmında ise uluslararası çalışmalara istinaden bunların tedavisini yapabiliriz. Kanserde en önemli faktörlerden biri erken teşhittir. Herhangi bir kanseri erken dönemde yakaladığınızda, özellikle cilt kanserinde olduğu gibi sadece etkilenen bölgenin cerrahi olarak çıkarılmasıyla hastayı tümörden ve hastalığın ilerlemesinden kurtarılabilir. Teşhisi koymak tedavinin de önemli bir parçasıdır. Ancak tedavi kısmında da dünyada çok büyük ilerlemeler kaydedildi. Özellikle büyük şirketlerin geliştirdiği algoritmalarla protein katlanmaları tahmin edilerek kişiye özel ilaçlar tasarlanıyor. Biz de bu yönde çalışmalar yürütüyor olsak da, ileri işlemci gereksinimi nedeniyle biraz geride kalabiliyoruz. Ancak açık kaynak kodlu sistemleri kullanarak tanı, teşhis ve tedavi alanlarında önemli ilerlemeler kaydedeceğimizi düşünüyoruz. 2026 yılının tıp dünyasında yapay zeka algoritmalarının hayata geçirileceği, hastalıkların önlenebileceği, teşhislerin daha hızlı ve net yapılabileceği, tedavilerin kişiye özel olarak uygulayabileceğimiz bir dönem olacağını düşüncesindeyiz. Bu konuda hemen hemen herkes aynı görüşte." diye ifade etti.

Baran, "Avrupa Doktor Danışma Kurulu (European Physician Advisory Board) üyesi olarak seçildim; dünyadaki 8 üyeden biriyim. Burada teknik bilgilerimi ve tecrübemi paylaşarak, Avrupa'da tıbbın inovasyonunun ve teknoloji ile bütünleşmesinin yol haritasını diğer deneyimli meslektaşlarımızla birlikte white paper şeklinde belirlemeyi planlıyoruz." dedi.

"Erken teşhis ve hızlı tedavi olabileceğini bilmek insanı rahatlatır"

Son olarak yürüttükleri diğer çalışmalara vurgu yapan Baran, sözlerini şöyle tamamladı:

"Kanserin sadece duyulması bile hastanın psikolojisini, günlük verimini ve sosyal hayatını olumsuz etkileyebilir. Erken teşhis ve hızlı tedavi olabileceğini bilmek ise insanı rahatlatır. Biz cerrahlar sadece ameliyat aşamasında değil, tanı, teşhis ve erken teşhis süreçlerinde de aktif rol alıyoruz. Bu konularda ve taramaların yapay zekayla hızlı tespit edilmesi konusunda çalışmalarımız devam ediyor; kendi geliştirdiğim kanser erken teşhis algoritmalarını daha da iyileştirip gerçek hayat verileriyle birleştirdikten sonra sahaya sürmeyi planlıyoruz. Bunların dışında tiroid hastalıkları ve guatr ile ilgili erken teşhis ve tedavi çalışmaları yürütüyoruz. Ayrıca göz hastalıkları konusunda ilginç projeler üzerinde çalışıyoruz. Pnömoni (zatürre) için de erken teşhis edebilecek algoritmalar geliştirdik. Bunun yanında, tedavi gören hastaların kontrole gelme olasılığını tahmin ederek tedaviyi uygun hale getirebileceğimiz sistemler üzerinde başka bir meslektaşım ile çalışıyoruz. Şu anda ekibimiz geniş olmasa da bir kısmını tek başıma yürütmekteyiz. Öğrencilerimize bilgi aktararak onlarla birlikte bir ekosistem oluşturuyor ve gelecekte Mardin Artuklu Üniversitesi'nin bu alanda önemli bir merkez haline gelmesi için insan ve iş gücü yetiştirmeyi planlıyoruz." (İLKHA)