Araştırma kapsamında yaklaşık 400 bin kadının mamografi görüntüleri analiz edildi. Daha sonra sonuçlar Avustralya ve İsveç’teki bağımsız hasta grupları üzerinde doğrulandı. Bulgular, algoritmanın yüksek risk grubundaki hastaları belirlemede oldukça başarılı olduğunu gösteriyor.

Sonuçlara göre algoritmanın en yüksek risk grubunda (%2’lik dilimde) yer alan kadınların yaklaşık onda biri, tahmin edilen süre içinde meme kanseri tanısı aldı. Bu da erken teşhis açısından önemli bir ilerleme olarak değerlendiriliyor.

Sistem, Avustralya’da yaklaşık 96 bin kadının verileriyle doğrulandı ve ardından 4.500’den fazla kişiden oluşan İsveçli bir popülasyonda da benzer sonuçlar elde edildi.

Geleneksel yapay zekâ sistemleri genellikle zaten var olan tümörlerin izlerini ararken, BRAIx modeli radyolojik görüntüleri nüfus bazında kalibre edilmiş bir risk puanına dönüştürüyor.

Barcelona’daki International Breast Cancer Center (IBCC) ve Teknon Tıp Merkezi Meme Görüntüleme Tanı Birimi sorumlusu Ignacio Miranda, bu yaklaşımın önemini şöyle açıklıyor:
“Bu çalışma yapay zekâyı yalnızca kanser tespiti için kullanmıyor; aynı zamanda toplum düzeyinde risk sınıflandırması yapan bir araca dönüştürüyor. Bu durum, kişiselleştirilmiş tarama programlarının uygulanması, kontrastlı mamografi veya MR gibi daha maliyetli testlerin daha rasyonel kullanılması ve aşırı teşhisin azaltılması açısından önemli sonuçlar doğurabilir.”

Daha düşük riskli kadınlarda kontroller seyrekleşebilir.
Sistem tarafından daha düşük risk puanı verilen kadınlarda tarama aralıkları uzatılabilir. Böylece hem gereksiz teşhisler hem de hastaların yaşadığı kaygı azaltılabilir.

Araştırmanın güçlü yönlerinden biri de çok büyük bir veri setine dayanması. Geniş örneklem, tahminlerin daha güvenilir olmasını sağlıyor ve modelin sadece verileri ezberlemek yerine genel örüntüleri öğrenmesini kolaylaştırıyor.

Ancak uzmanlar bazı sınırlamalara da dikkat çekiyor. Çalışma yalnızca dört yıllık bir takip süresini kapsıyor ve algoritmanın farklı etnik gruplar ve sağlık sistemlerinde aynı doğrulukla çalıştığını doğrulamak için daha çeşitli popülasyonlarda araştırmalar yapılması gerekiyor.

Ayrıca elde edilen risk puanının yalnızca dört yıllık dönem için geçerli olduğu, örneğin BRCA1 veya BRCA2 gen mutasyonuna sahip kişilerde görülen yaşam boyu riskle aynı anlamı taşımadığı da vurgulanıyor.

Bu teknolojinin klinik uygulamada kullanılabilmesi için, ileriye dönük yeni çalışmaların yapılarak bu yöntemin gerçekten ölüm oranlarını azaltıp azaltmadığının ve doktorların günlük karar süreçlerini iyileştirip iyileştirmediğinin gösterilmesi gerekecek.