Cilt hastalıkları; üşütme, yorgunluk ve baş ağrısından sonra dünyada en yaygın olarak görülen hastalıklar arasında yer alıyor. Hatta dünya üzerinde hastalara uygulanan tedavilerin %25’inin cilt hastalıklarıyla ilgili olduğu ve bu oranın kliniklerde %37’ye çıktığı tahmin ediliyor.
İnsanlar arasında bu kadar yaygın olan bu durum, Google araştırmacılarını konu hakkında çalışma yapmaya itti. Google araştırmacıları, yapay zekâ sisteminin en yaygın dermatolojik hastalıkları tespit edebilecek yeteneğe sahip olup olmadığını araştırdı. "Farklı Teşhisleri Olan Cilt Hastalıkları İçin Bir Derin Öğrenme Sistemi" makalesinde ve ona eşlik eden blog yazısında; sistemin görüntüler ve hasta hakkındaki metaveriler sunulduğunda 26 cilt hastalığını doğru tespit ettiği belirtildi. Ayrıca bu başarının ABD’deki sertifikalı dermatologlarla eşit düzeyde olduğu eklendi.
Derin öğrenme sistemi
Google’da yazılım mühendisi olan Yuan Liu ve Google Health Teknik Program Yöneticisi Dr. Peggy Bui, “Temel bakımda en çok görülen cilt hastalıklarını tespit eden bir derin öğrenme sistemi (DLS) geliştirdik. Bu çalışma, cilt hastalıklarının doğru tespiti konusunda özel eğitimi olmayan genel pratisyen hekimlerin kabiliyetini artıracak DLS’nin potansiyelini gösteriyor” ifadelerini kullandı.
Liu ve Bui, dermatologların herhangi bir cilt hastalığı için sadece bir adet teşhis koymak yerine yerine olası tanıların bir listesini hazırladıklarını ve daha sonradan gelen laboratuvar testleri gibi süreçlerle bu listeyi daralttıklarını söyledi. Google araştırmacılarının sistemi de benzer bir yöntemi izliyor. Cilt hastalığına dair klinik fotoğrafların yanı sıra hastanın hastalık geçmişi, yaşı, cinsiyeti ve semptomları da dâhil olmak üzere 45 tür metaveri sisteme giriliyor.
Araştırmacılar, yapay zekâ sistemini eğitmek için 2010 ve 2017 arasındaki kayıtları kullandıklarını söylediler. Sistemin teşhis doğruluğunun testi için de ABD’deki sertifikalı dermatologların tanıları derlendi. Yapay zekâ sistemi, kendisine girilen vakalara koyduğu tek tanıda %71, koyduğu üç tanıda ise %93’lük bir başarı elde etti. Daha sonra bu veriler; dermatologlar, birinci basamak hekimler ve pratisyenlerle kıyaslandı. Araştırmanın yazarları, sistemin yaptığı üç öngörünün doğruluk oranının %90 olduğunu bu oranın dermatologlarda %75, birinci basamak hekimlerde %60, pratisyenlerde ise %55 olduğunu söylediler.
Ekip, ayrıca cilt türüne göre ön yargı potansiyelini değerlendirmek için yapay zekâ sistemini Fitzpatrick cilt türü bazlı bir teste tabi tuttu. Sistem, burada da ilkine benzer sonuçlar verdi ve ilk tanıda %69 ile %72, üç tanıda %91 ile %94 doğruluk oranına ulaştı. Araştırmacılar, ayrıca yapay zekâ sistemini eğittikleri verilerin sadece tek bir teledermatoloji servisinden alındığını, burada Fitzpatrick cilt türleri veri setlerinin çok nadir olduğunu ve veri örneği eksikliği sebebiyle melanom gibi cilt hastalıklarının tespitinin yapılamadığını da eklediler.
