Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Orta Doğu Teknik Üniversitesi (ODTÜ), Kanada Toronto Üniversitesi ve Katar Doha Üniversitesi'nin ortak çalışmasıyla, meme kanseri taramalarında kişiye özel risk değerlendirmesi yapabilen yapay zeka destekli bir model geliştirildi.
Bu çalışmaya Kanada Toronto Üniversitesi'nden Dr. Furkan Danışman, Katar Doha Üniversitesi'nden Dr. Zarina Oflaz, ODTÜ İstatistik Bölümü'nden Prof. Dr. Zeynep Kalaylıoğlu, Ankara Etlik Şehir Hastanesi Onkoloji Hastanesi Başhekimi ve Genel Cerrahi Uzmanı Prof. Dr. Lütfi Doğan ile Cerrahi Onkoloji Kliniği'nden Dr. Mahmut Onur Kültüroğlu katıldı. Proje kapsamında 10 yıl boyunca 616 kadın takip edildi.
Çalışmada, ortalama risk grubunda olmayan, ancak şikayeti, aile öyküsü veya meme dokusunda daha önce saptanmış ve takip gerektiren lezyonları bulunan kadınların mamografileri değerlendirildi. Bu kadınlar, toplumsal tarama programları dışında ikinci ve üçüncü basamak sağlık kuruluşlarında daha sık aralıklarla takip ediliyor.
En az 5 mamografi görüntüsü bulunan ve bu görüntüleri 2 yıldan daha kısa aralıklarla çekilen kadınların 6-10 yıllık mamografik yoğunluk değişimleri, yapay zeka aracılığıyla geriye dönük olarak analiz edildi. Analize yaş, menopoz durumu, aile öyküsü, doğum sayısı, emzirme durumu ve vücut kitle indeksi gibi kişisel özellikler de dahil edildi.
Yapay zeka destekli latent progresyon modeli, mamografide yoğun meme dokusunun küçük tümörleri gizleme etkisini gerçek kanser riskinden ayırarak zaman içindeki değişimleri takip etti. Geçmiş görüntülerden elde edilen verilerle yeni mamografiler karşılaştırılarak düşük riskli kadınların gereksiz yere sık taranmasının önüne geçilmesi hedefleniyor. Yüksek riskli kadınların ise daha erken aralıklarla değerlendirilmesi ve gerekli durumlarda koruyucu ilaç tedavisi veya önleyici cerrahi gibi seçeneklerin değerlendirilmesi amaçlanıyor.
Ankara Etlik Şehir Hastanesi Onkoloji Hastanesi Başhekimi ve Genel Cerrahi Uzmanı Prof. Dr. Lütfi Doğan, konuyla ilgili yaptığı açıklamada, "Ülkemizde KETEM'lerimizde toplumsal tarama programımız var. Bu, ortalama riske sahip ve herhangi bir şikayeti olmayan tüm kadınların, 60 yaşından başlayarak ve 2 yılda bir yaptırdıkları toplumsal tarama programı. Ancak toplumsal tarama dışında, daha yüksek riske sahip, örneğin kuvvetli aile öyküsü olan kadınlar ya da şikayeti olan kadınları, memede kitle nedeniyle daha önce biyopsi yapılmış takibi alınmış lezyonları olan kadınları da biz toplumsal taramanın dışında tutuyoruz. Onları 2 ve 3 üncü basamak sağlık tesislerinde daha kısa aralıklarla yaptığımız tetkiklerle takip ediyoruz. Buna da fırsatçı tarama adı veriyoruz. Burada fırsatçı taramalardaki önemli sorunlarımızdan bir tanesi kadınların memesindeki morfolojik yapıları nedeniyle bazı kitlelerin kolay saklanabiliyor olmasıydı. Bu takipleri nasıl yapacağımıza dair elimizde net bir bilimsel veri olmamasıydı. Günümüzde yapay zeka tıpta da pek çok alanda tetkiklere yardımcı olur bir duruma geldi" dedi.
Prof. Dr. Doğan, 10 yıl önce başlattıkları çalışmayı anlatarak, "Fırsatçı tarama gereken şikayeti olan ya da riski daha yüksek olan 2 ve 3'üncü basamakta taradığımız kadınların, 10 yıl önceki filmlerini bir yapay zeka programına yüklemeye başladık. Bu program Kanada Toronto Üniversitesi ve Katar'da Doha Üniversitesi tarafından geliştirildi. Aynı zamanda projeye ODTÜ İstatistik Bölümü dahil oldu. Bu 10 yıl boyunca en az 5 tane mamografi filmi çekilen ve 2 yıldan daha az periyotlarda olmak üzere 616 kadın dahil edildi. Bu yapay zeka programı 10 yıl boyunca filmlerdeki kadınların kendi dokularındaki morfolojik değişiklikleri takip etti. Oradan gelen verilerle de ODTÜ yeni bir istatistik model geliştirdi. Bu model kişinin aile öyküsü, menopoz, yaş, doğum sayısı, emzirme durumu gibi faktörleri de göz önüne alarak bize hangi periyotlarla ve hangi yöntemlerle tarama yapmamız gerektiği konusunda net bilgiler verdi. Bu anlamda da biz eskiden tüm kadınları eğer şüpheli bir şey bulmazsak yılda bir mamografiye çağırıyorduk. Bu herkes için standarttı. Bu model artık kişiye özel tarama programları geliştirebilecek. Ne zaman gelmesi gerektiğini hangi filmlerle devam etmesi gerektiğini bize söyleyecek. Bu anlamda biz klinisyenlere yardımcı olacak" diye konuştu.
Normal şartlarda kadınlarda menopozla birlikte memenin glandüler yapısının azalmasını ve yağ dokusu ile yer değiştirmesini beklediklerini ifade eden Prof. Dr. Doğan, "Ama bu her kadında aynı olmuyor. Genetik özellikler, hormonal özellikler, doğum sayısı, emzirme sayısı buna etkiliyor. Bazı kadınlar menopoza girse bile glandüler yapıları diğer kadınlar kadar hızla yok olmuyor. Bunun başlı başına bir meme kanseri risk faktörü olduğunu gördük. Aynı zamanda bu özellikteki kadınların mamografik taramalarında da sorun olduğunu gördük. İşte bu model, bu sorunu çözmeye yönelik planlandı. Bir kadının toplumsal tarama dışında şikayeti olan veya riski yüksek olan kadınları takip ederken, bu model sayesinde daha doğru ve kişiye özel takip planları oluşturulabilecektir" dedi.
