Beyin Tümörü Teşhisinde Güvenilir Yapay Zeka Modeli

Beyin tümörü teşhisinde kullanılan derin öğrenme modellerinin sadece yüksek doğruluk sağlaması yeterli değil. Klinik ortamda çalışabilmesi için tahminlerini açıklayabilmesi, uygun olmayan verileri tanıması ve güvenilir bir sistem içinde entegre olması gerekiyor.

Yeni bir araştırma tam da bu noktaya odaklanıyor. Bilim insanları InceptionResNetV2 mimarisi üzerine Convolutional Block Attention Module (CBAM) ekleyerek beyin MRI görüntülerini dört kategoriye ayıran bir sistem geliştirdiler: glioma, meningioma, hipofiz tümörü ve tümör yok.

Modelin tahminlerini görsel olarak açıklamak için Grad-CAM kullanılıyor. Bu sayede doktor, yapay zekanın hangi beyin bölgelerine odaklandığını görebiliyor. Ama asıl önemli kısım güvenlik mekanizması: iki aşamalı bir out-of-distribution kontrol sistemi, uygun olmayan görüntüleri (gürültülü, farklı format) ayıklıyor. Önce basit bir gri tonlama kontrolü yapılıyor, sonra Mahalanobis mesafesi, softmax güveni ve tahmin entropisi ölçülüyor.

Tüm bu bileşenler NeuroScan AI adlı gerçek zamanlı web uygulamasında bir araya geliyor. Mendeley veri seti üzerinde test edilen sistem 12.064 görüntüde %98,70 doğruluk sağladı. Klinik kullanıma hazır bir yapay zeka sistemi için bu, sadece bir sayı değil, doktor ve hastaya güven veriyor.