Yapay Zekâ (YZ) bugünlerde her yerde; evlerimizde, arabalarımızda, okullarımızda, iş yerlerimizde ve kullandığımız neredeyse her uygulamada yer alıyor.

Bu kadar yaygın olması (ve teknolojik dünyada neredeyse her şeyin YZ diye tanımlanması) nedeniyle, YZ'nin aslında birçok sektörde -özellikle de beklenmedik alanlarda- devrim yarattığını unutmak kolay olabilir.

Sağlık sektörü de bu alanlardan biri ve kanserle mücadelede YZ, anlayışımızı, teşhis yöntemlerimizi ve tedavi süreçlerimizi hiç olmadığı kadar dönüştürüyor.

Yapay Zekâ ve Kanser: Yükselen Devrim

Henüz tüm cevaplara sahip olmasak da, elimizde kanser hakkında muazzam bir bilimsel birikim var. Onlarca yıllık klinik çalışmalar, araştırmalar ve makaleler sonucunda sayısız veri noktası ve çıkarım elde edildi.

Sorun şu ki; insanlar bilgisayar değil. Hiçbir insan mevcut tüm bilgileri aynı anda bulup, özümseyip, hatırlayamaz. Ancak Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) bunu yapabiliyor.

YZ; büyük veri kümelerini birleştirme, hatırlama ve bağlamlandırma konusunda insan hatasını ortadan kaldırarak ölçülemeyecek düzeyde verimlilik sağlıyor. Birkaç kısa komutla gelişmiş modeller:

• İnanılmaz büyüklükteki verileri işleyebiliyor,

• Kalıpları tespit edebiliyor,

• Tahminler yapabiliyor,

• Analizler gerçekleştirebiliyor.

Bilimin doğası gereği sürekli ilerleyen bir süreç olduğunu düşünürsek, mevcut bilgilerin daha iyi kullanılması kanser araştırmalarını da hızlandırabilir.

Dahası, YZ'nin çalışmaların tasarımı, analizi ve klinik deney süreçlerini kolaylaştırma potansiyeli, tedaviye ulaşma hızımızda çarpıcı bir artış yaratabilir.

Yapay Zekanın Önlemedeki Rolü

Kanserle mücadelede en güçlü silahlarımızdan biri erken teşhis ve önlemedir.

Ancak kanseri önlemek kolay değildir. Birçok farklı risk faktörünün olması ve erken belirtilerin her zaman açık bir şekilde ortaya çıkmaması, taramanın ne zaman gerekli olduğunu anlamayı zorlaştırıyor. Ayrıca, taramalara erişim hâlâ birçok kişi için bir engel: coğrafi, sosyoekonomik ve bilgiye erişim bariyerleri gibi.

YZ bu zorlukları aşmakta büyük ilerlemeler kaydediyor.

Örneğin, 2023 yılında yapılan bir araştırmada YZ'nin pankreas kanserini öngörmedeki başarısı incelendi. Bu model, milyonlarca hastanın hastalık kodları ve zamanlamalarını kullanarak, pankreas kanseri gelişme riski yüksek olan bireyleri başarılı bir şekilde tahmin etti.

Bu model, mevcut genetik testler kadar doğru sonuçlar veriyor, üstelik pahalı ve sınırlı erişime sahip testlere ihtiyaç duymadan.

Gelecekte, YZ’nin sağlık, çevresel ve davranışsal faktörler arasındaki ilişkileri bulup kanser riskini öngörmesiyle erken teşhis olanakları çok daha erişilebilir hale gelebilir.

Yapay Zekanın Teşhisteki Rolü

Teşhis yapmak kulağa önleyici analizlerden daha karmaşık gelse de, temelde veri analizi ve karşılaştırmaya dayanıyor.

Henüz doktorları tamamen robotlarla değiştirmekten çok uzağız, ancak YZ modelleri deneyimli bir hekimin yaptığı gibi bilgi topluyor, karşılaştırıyor ve sonuçlar çıkarıyor.

Bu da hızlı teşhis ve gereksiz invaziv prosedürlerin önüne geçebilir. Örneğin, bir hastada tiroit nodülü tespit edildi ve doktoru biyopsi istedi (sonuçta nodül iyi huyluydu). Ancak ikinci bir radyolog, YZ destekli ultrason kullanarak biyopsiye gerek olmadığı sonucuna vardı. İlk aşamada bu teknoloji kullanılsaydı, hasta hem fiziksel zahmetten hem de uzun bekleme süresinden kurtulmuş olacaktı.

Başka bir örnek ise Penn Medicine araştırmacılarının geliştirdiği araç: çıplak gözle görülmesi çok zor olan kanser hücrelerini tespit edebiliyor.

YZ ayrıca MR gibi görüntüleri tarayarak tümör benzeri yapıları işaretleyebiliyor ve doktorlara daha ayrıntılı inceleme fırsatı sunabiliyor.

Bu araçların hastanelerde rutin olarak kullanılması zaman alabilir, ancak gelecekte teşhis süreçlerinde YZ'nin büyük bir yardımcı olacağı kesin.

Yapay Zekanın Tedavideki Rolü

YZ, kanser tedavisi alanında da çok farklı şekillerde pratik bir araç haline geldi.

Örneğin, 2023'te yapılan bir çalışmada YZ’nin, hastaların tümör özelliklerine göre kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmakta etkili olduğu gösterildi. Genomik verilerden derinlemesine bilgi çıkararak tedavi sürecini optimize etti.

YZ yalnızca verileri analiz etmekle kalmıyor; aynı zamanda:

• Radyasyon dozlarını optimize ediyor,

• Cerrahi işlemlerde doktorlara yardımcı oluyor,

• Tedavi planlarında anlık değişiklikler yapabiliyor.

İlaç geliştirme süreçlerinde de etkili bir rol oynuyor. Örneğin AlphaFold2 adlı model, protein yapılarını anlamada çığır açarak yeni ilaçların hedeflerini daha hızlı ve doğru belirlememizi sağlıyor.

Etik, Sınırlamalar ve Zorluklar

YZ'nin sunduğu olanaklar kadar, getirdiği riskler de ciddi boyutta.

Veri Gizliliği

Sağlık verilerinin gizliliği en hassas konulardan biri. YZ kullanımı arttıkça, kişisel sağlık bilgilerinin kötüye kullanılması riski de artıyor.

Sigorta şirketlerinin, YZ analizleriyle primleri belirlemesi gibi etik sorunlar da gündeme gelebilir. Bu nedenle, yasal düzenlemelerin hızla gelişen teknolojilere uyum sağlaması şart.

Güvenilirlik ve Ölçeklenebilirlik

YZ sistemleri hâlâ pahalı, karmaşık ve yaygın kullanım için yeterince olgun değil. Veri kalitesi ve sistemler arası uyum gibi sorunlar zamanla aşılması gereken engeller arasında.

Sosyal Etki

YZ'yi geliştiren insanlar olduğu için, sistemlerde önyargılar ve adaletsizlikler ortaya çıkabiliyor. Ayrıca, YZ tabanlı bir hata durumunda sorumluluğun kimde olacağı gibi sorular hâlâ belirsizliğini koruyor.

Gelecek Ne Getiriyor?

Her türlü zorluğa rağmen, YZ'nin sağlık alanında köklü değişimler yaratacağı çok açık. Özellikle kanser araştırmalarında sunduğu olanaklar, tedaviye ulaşmada devrim yaratabilir.

YZ destekli görüntüleme sistemleri (MRI, CT taramaları) kanserin erken teşhisinde devrim yaratıyor. Araştırmacılar, genomik verilerden elde edilen devasa veri kümelerini matematiksel modelleme ile daha iyi analiz ederek, tedavi sonuçlarını daha hızlı tahmin edebiliyorlar.

Eğer YZ'nin güvenli ve etik bir şekilde benimsenmesine odaklanılırsa, tıpta aşıların keşfi kadar büyük bir devrimle karşı karşıya olabiliriz.

Ancak şimdilik mücadele devam ediyor. Hepimizin, kanser araştırmalarının ilerlemesine destek olabilecek bir rolü var.

CRI Bu Devrimi Nasıl Benimsiyor?

CRI (Kanser Araştırmaları Enstitüsü), immünoterapi araştırmalarında lider bir kurum ve uzun süredir yenilikçi çalışmaları destekliyor.

Bunlar arasında, bugünün ve yarının büyük beyinlerini desteklemek de var.

Örneğin, CRI Teknoloji Etki Ödülü sahibi Dr. Pen Jiang, Ulusal Kanser Enstitüsü'nde yürüttüğü projeyle, YZ ve fonksiyonel genomik yöntemleri birleştirerek katı tümörlerde hücre terapilerini güçlendirmeyi amaçlıyor.

Bu çalışmanın hedefleri arasında:

• Hücre tedavilerini güçlendirecek terapötik gen hedefleri bulmak,

• Tedavi öncesi hastaları taramak için biyobelirteçler geliştirmek,

• Araştırmacıların T hücresi biyolojisi verilerini analiz edebileceği bir YZ çerçevesi oluşturmak yer alıyor.

AI and Cancer: The Emerging Revolution - Cancer Research Institute