Altınbaş Üniversitesi’nde görev yapan Doç. Dr. Handan Tanyıldızı Kökkülünk’ün liderliğinde yürütülen ve TÜBİTAK tarafından desteklenen bilimsel araştırma projesi kapsamında, akciğer kanserinin tanısında yapay zekâ destekli analiz yöntemi geliştirildi. Yapılan çalışma sayesinde, akciğer kanserli, iyi huylu ve kanser dışı vakaların ayrımı yüzde 97 doğruluk oranıyla yapılabildi.
ALTINBAŞ ÜNİVERSİTESİ'NDEN BÜYÜK BAŞARI
Proje, TÜBİTAK 1001 - Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında desteklenerek Altınbaş Üniversitesi’nde hayata geçirildi. Çalışma, 2025 yılı içinde tamamlanarak sonuçları kamuoyu ile paylaşıldı.
Projeye, Altınbaş Üniversitesi Tıp Fakültesi öğretim üyelerinden Doç. Dr. Handan Tanyıldızı Kökkülünk öncülük etti. Kendisi aynı zamanda proje kapsamında disiplinler arası ekiplerle birlikte çalışarak tanı süreçlerini farklı veri kaynaklarıyla analiz etti.
YAPAY ZEKA TEMELLİ YENİ MODEL
Projenin temelinde, farklı biyolojik ve görüntüleme verilerinin bir araya getirildiği yapay zekâ temelli bir model geliştirildi. Özellikle;
- PET/BT (Pozitron Emisyon Tomografisi/Bilgisayarlı Tomografi) görüntüleri,
- Sarkopeni (kas kaybı) ile ilgili fiziksel veriler (örneğin bel çevresi kas ölçümü, yürüme hızı),
- Ve iltihap biyobelirteçleri (CRP, WBC, NEU gibi kan test sonuçları)
gibi farklı kaynaklardan elde edilen çok modlu veriler, Random Forest (Rastgele Orman) algoritması ile işlendi. Bu bütüncül yaklaşım, kanserli dokularla iyi huylu veya kanser dışı durumlar arasında yüksek ayırt edici güç ortaya koydu. Model, test verileri üzerinde yüzde 97 doğruluk ve yüzde 99 AUC (doğruluk eğrisi alanı) gibi dikkat çekici sonuçlar elde etti.
ERKEN TEŞHİS AÇISINDAN ÖNEM TAŞIYOR
Doç. Dr. Kökkülünk, bu yaklaşımın yalnızca görüntüleme tekniklerine dayanmadığını, aynı zamanda hastanın genel sağlık durumuna ait verileri de sürece dâhil ettiğini vurguladı. Bu yönüyle yöntem, akciğer kanserinde erken tanıyı kolaylaştırarak hastaların daha hızlı tedaviye ulaşmasına katkı sağlıyor. "Bu yöntemle, sadece görüntüleme verilerine bağlı kalınmıyor. Kas dokusu kaybı, yürüme performansı gibi fiziksel göstergeler ve bağışıklık sistemi ile ilgili kan değerleri de analiz ediliyor. Bu sayede tanıda isabet oranı artarken, erken müdahale şansı doğuyor," ifadelerini kullandı.
Yapay zekâ destekli tanı modelinin sağlık sistemine entegre edilmesi durumunda;
- Tedavi maliyetlerinin düşmesi,
- Tanı süreçlerinin hızlanması,
- Hastaların yaşam kalitesinin artması,
- Ve özellikle erken evre akciğer kanserlerinde hayatta kalma oranlarının yükselmesi bekleniyor.
