Afyon Kocatepe Üniversitesi (AKÜ) Mühendislik alanında görev yapan Doç. Dr. Uçman Ergün ile Arş. Gör. İsmail Kayadibi tarafından geliştirilen ve meme kanseri teşhisinde kullanılan açıklanabilir yapay zekâ tabanlı BCECNN mimarisi, yüksek doğruluk oranı ve şeffaf karar yapısıyla dikkat çekti. Çalışma kapsamında geliştirilen model, AISSLab veri seti üzerinde yapılan testlerde %98,75 doğruluk oranına ulaştı.
KARAR SÜRECİ ŞEFFAFLAŞTIRILDI
Araştırmada, AlexNet, VGG16 ve EfficientNetB0 gibi farklı derin öğrenme ağlarının oy çokluğu esasına dayalı topluluk yaklaşımıyla birleştirildiği bir yapı kullanıldı. Çalışmanın ayırt edici yönü ise yalnızca yüksek doğruluk oranıyla yetinilmemesi oldu. Modelin karar mekanizması, Grad-CAM, LIME ve LIME-Mask yöntemleriyle görselleştirilerek şeffaf hâle getirildi.
Elde edilen ısı haritaları klinik bir radyolog tarafından doğrulandı. Böylece yapay zekânın meme görüntülerinde hangi bölgelere dayanarak karar verdiği net biçimde ortaya konuldu. Bu yaklaşımın, klinisyen güvenini artırmasının yanı sıra gereksiz biyopsi riskinin azaltılmasına katkı sağlaması hedefleniyor.
İSTATİSTİKSEL OLARAK ÜSTÜNLÜK KANITLANDI
Araştırma kapsamında transfer öğrenme ile eğitilmiş beş farklı evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılarak iki özgün topluluk yapı geliştirildi. Üçlü topluluk modeli (TECNN) ile beşli topluluk modeli (QECNN) karşılaştırıldı. Yapılan McNemar testi sonucunda, TECNN modelinin istatistiksel olarak anlamlı düzeyde üstün olduğu belirlendi (p=0,023).
Araştırmacılar, veri setinin görece küçük olmasına rağmen elde edilen başarının, veri artırma ve topluluk öğrenme stratejilerinin sağlık merkezlerinde ölçeklenebilir ve uygulanabilir çözümler sunduğunu ortaya koyduğunu ifade etti.
KLİNİK KARAR DESTEK ARACI OLARAK ÖNE ÇIKIYOR
Çalışma, meme kanserinin erken ve doğru teşhisinde radyologlara hızlı, güvenilir ve açıklanabilir bir klinik karar destek aracı sunmayı amaçlıyor. Geliştirilen modelin, sağlık alanında yapay zekâ uygulamalarının etik, şeffaf ve güvenilir biçimde kullanılmasına katkı sağlaması bekleniyor.
Söz konusu bilimsel çalışma, Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında SKA-3 (Sağlık ve Kaliteli Yaşam) ile SKA-9 (Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı) hedefleriyle de uyumlu bir nitelik taşıyor.
