Akciğer ve Meme Kanserinde Yapay Zeka: LLM ve LVM ile Öneriler

Authors : Berra Öz, Ali Hakan Isık

Pages : 2574-2593

Doi:10.47495/okufbed.1606660

View : 113 | Download : 177

Publication Date : 2025-12-15

Article Type : Review Paper

Abstract :Kanser, vücut hücrelerinin kontrolsüz bir şekilde büyüyüp çoğalması sonucunda oluşan bir hastalıktır. Akciğer ve meme kanseri, dünya genelinde en sık görülen kanser türlerinden biridir ve bu nedenle kanser teşhisi, hastalığın erken evrelerinde tespit edilmesi ve tedaviye başlanması açısından kritik bir öneme sahiptir. Geleneksel teşhis yöntemleri zaman zaman yeterince hassas sonuçlar vermemektedir. Bu bağlamda, yapay zekâ destekli kanser teşhisi önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zekâ daha geniş bir veri yelpazesini ele alarak kanser teşhisinde fark edilemeyebilecek önemli ayrıntıları algılayabilmekte ve belirli kanser türlerini erken aşamada tespit edebilmektedir. Bu derleme makalesi, 2020 ile 2023 yılları arasında yapılan çalışmalarda, akciğer ve meme kanseri tanısında kullanılan makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının detaylı bir incelemesini sunmayı ve bu algoritmaların akciğer ve meme kanseri teşhisi performanslarını değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Bu çalışmada 30 makale incelenmiş ve literatür taraması sonucunda LLM (Large Language Model) ve LVM (Large Vision Model)\\\'nin onkoloji alanındaki etkinliği analiz edilmiştir. Bu modellerin potansiyelini artırmak ve onkoloji alanındaki uygulamalarda etkin bir şekilde kullanımının genişletilebilmesi amacıyla çeşitli önerilerde bulunulmuştur. Bu çalışmanın, klinik uygulamalarda algoritmaların performansını değerlendirmek için önemli bir rehber olabileceği ve LLM ile LVM’lerin tıbbi uygulamalardaki potansiyelini vurgulayarak bu alandaki ilerlemelerin önemini ve etkisini geniş bir kitleye duyurabileceği düşünülmektedir.
Keywords : Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Large Language Model, Large Vision Model

ORIGINAL ARTICLE URL