Beyin tümörlerinin teşhis ve tedavisinde kritik öneme sahip biyobelirteç tespiti, artık yapay zeka sayesinde çok daha hızlı ve ekonomik hale gelebilir. Bilim insanları, düşük dereceli glioma (LGG) adı verilen beyin tümörü türünde biyobelirteçleri tespit etmek için Multi-Beholder isimli yenilikçi bir derin öğrenme sistemi geliştirdi.
Geleneksel yöntemler pahalı moleküler genetik testler gerektiriyor ve sonuçların analizi için uzman personel ihtiyacı duyuyor. Ayrıca, farklı uzmanlar arasında sonuç yorumlama farklılıkları da sıklıkla görülüyor. Yeni sistem ise sadece hematoksilin ve eozin boyalı doku görüntülerini kullanarak beş farklı biyobelirteci başarıyla tahmin edebiliyor.
Multi-Beholder'ın teknik altyapısı, çoklu örnek öğrenme framework'ü içerisine tek sınıf sınıflandırma yöntemini entegre ediyor. Bu yaklaşım, örnek düzeyinde doğru etiketleme yaparak slide düzeyindeki etiketleri tamamlıyor ve genel tahmin performansını artırıyor.
Sistem, farklı ırklardan hastalar ve çeşitli tarama protokolleri içeren iki ayrı LGG hasta grubunda test edildi ve yüksek başarı oranları gösterdi. Bu gelişme, gelecekte beyin tümörü teşhisinde hız ve maliyet avantajı sağlayabilir.