Alibaba Group Holding Ltd.’nin araştırma enstitüsü, rutin BT taramalarından kolorektal kanseri yaklaşık yüzde 87 doğrulukla tespit edebilen bir yapay zeka modeli tanıttı; bu gelişme mevcut tarama yöntemlerine meydan okuyabilir ve şirketin büyüyen sağlık teknolojisi pazarındaki konumunu güçlendirebilir.
DAMO COCA adı verilen model, Alibaba DAMO Akademisi ve Guangdong Eyalet Halk Hastanesi tarafından Annals of Oncology'de yayınlanan araştırmaya göre, 27.000'den fazla kontrastsız BT taramasını içeren bir klinik çalışmada %86,6 hassasiyet ve %99,8 özgüllük elde etti.
Yapay zeka sistemi, gerçek dünyadaki klinik verilerde daha önce gözden kaçan beş kolorektal kanser vakasını başarıyla belirledi. Bu yöntem, hastaların invaziv bağırsak hazırlığından geçmesine gerek kalmadan hastalık için fırsatçı taramaya olanak tanıyan türünün ilk örneğidir.
Bu, Alibaba'nın pankreas ve mide kanserleri için daha önce yayınladığı modellerin ardından üçüncü büyük yapay zeka kanser tarama modelidir. "BT + Yapay Zeka" girişimi, milyarlarca dolarlık tıbbi görüntüleme pazarına stratejik bir hamle sinyali vererek potansiyel olarak yeni bir gelir akışı yaratıyor ve yapay zeka odaklı teşhis alanındaki rakipler için çıtayı yükseltiyor.
Kolorektal kanser Amerika Birleşik Devletleri'nde kanser ölümlerinin en yaygın ikinci nedenidir, ancak tarama oranları özellikle yetersiz kaynaklara sahip topluluklarda düşük kalmaktadır. Geleneksel yöntemler invaziv kolonoskopilerden fekal immünokimyasal test (FIT) ve daha yeni olan FIT-DNA testi gibi dışkı tabanlı testlere kadar uzanmaktadır. Posta yoluyla gönderilen kitler katılımı artırsa da, JAMA Internal Medicine'da yayınlanan yeni bir çalışma, sosyal yardım çalışmalarıyla bile tamamlama oranlarının FIT-DNA için sadece %28 ve FIT için %23 olduğunu, anormal sonuçlar için kolonoskopi takip oranlarının ise %36 gibi düşük bir seviyede kaldığını buldu.
Alibaba'nın DAMO COCA'sı farklı bir yol öneriyor. Genellikle diğer tıbbi nedenlerle yapılan mevcut, kontrastsız BT taramalarını analiz ederek yapay zeka, ek prosedürler veya hasta uyumu engelleri olmaksızın fırsatçı bir şekilde kanser taraması yapabiliyor. İki aşamalı derin öğrenme çerçevesi, insan radyologların lezyonları gözden kaçırabileceği bir alan olan karmaşık bağırsak yapılarını yorumlamak için tasarlandı.
Bu gelişme, Alibaba'yı yerleşik tıbbi cihaz ve teşhis şirketleriyle doğrudan rekabete sokuyor. Dışkı tabanlı testler kolonoskopilerden daha az invaziv olsa da, uyumları daha düşüktür ve hasta ulaşımı ile takibi için önemli lojistik destek gerektirir; bu maliyetler genellikle toplum sağlığı merkezleri veya test üreticileri tarafından karşılanır. Mevcut taramalara eklemlenen bir yapay zeka, daha uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir çözüm sunabilir.
Yatırımcılar için DAMO COCA, Alibaba'nın temel e-ticaret ve bulut işlerinin ötesindeki uzun vadeli Ar-Ge stratejisinin kilit bir kanıt noktasını temsil ediyor. Şirket bir ticarileştirme stratejisi açıklamamış olsa da, teknoloji hastanelere ve görüntüleme merkezlerine lisanslanabilir, sağlık hizmetleri müşterileri için bulut hizmet tekliflerine entegre edilebilir veya kapsamlı bir teşhis platformu oluşturmak için kullanılabilir. Çoklu kanser tarama yolunun başarısı, Huawei ve Tencent gibi rakiplerin de ilerleme kaydettiği yüksek büyüme potansiyeline sahip sağlık teknolojisi sektörüne girme ve bu sektörde rekabet etme konusunda yatırımcıların Alibaba'ya olan güvenini artırabilir.
Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
