Günümüzde kadınlarda en sık rastlanan kanser olan meme kanserinin taraması mamografi ile yapılmaktadır. Meme MRG si ve tomosentez de meme kanseri taramasında sıklıkla kullanılmaktadır. Görüntüleme metodları ile elde edilen imajların yüksek boyutlu ve karmaşık yapısından dolayı içeriğinin değerlendirilmesi zor ve zaman alıcıdır. Radyologların meme filmlerini okumadaki verimliliğinin ve doğruluğunun artırılması için bilgisayar destekli bir çok yazılım geliştirilmiştir.
Radyolojide görüntüler aslında sadece birer imaj değil aslında o imajın temelini oluşturan dijital verilerdir Derin öğrenme algoritmasının görüntü analizindeki yüksek başarısıyla, mamogramlarda meme kanserinin yakalanması için olan yazılımların geliştirilmesi son yılarda katlanarak artmıştır.
Derin öğrenmenin diğer makine öğrenme sistemlerine en temel üstünlüğü sistemin etiketlenmiş imajlar yardımı ile kendi kendine öğrenebilmesidir. Yani derin öğrenme ile bilgisayarların görüntü özelliklerini kendilerinin öğrenmesi aşamasına geçilmiştir.
Bilgisayar destekli tanı (Computer Aided Detection-CAD) yazılımları 1990’ların başlarında mamografide meme kanseri tespiti için geliştirilmiştir.
CAD sistemleri mamografide gözden kaçan veya yanlış yorumlanan lezyonların azaltılması için önemlidir. yeni nesil derin öğrenmeyi kullanan CAD sistemleri meme kanseri tarama programlarının hassasiyetinin artırılmasına yardımcı olmaktadır. Araştırmalar meme radyologlarının, tek başına mamografi okumaya kıyasla, yapay zeka ile geliştirilmiş karar destek sistemi yardımı ile daha yüksek bir tanı performansına sahip olduğunu göstermektedir.
Yapay zeka kesinlikle radyolojiyi diğer tıbbi alanlardan çok daha hızlı bir şekilde etkileyecektir. Sadece son birkaç yılda meme görüntülemesi gibi belirli görüntü tanıma görevlerinde insan performansına erişen ve hatta bunları aşan çok sayıda uygulama geliştirilmiştir. Artık kliniğimizde kullanmakta olduğumuz Transpara yapay zeka sistemi ikinci mamografi bir okuyucusu olarak tüm mamografileri okumakta ve radyoloğa yol gösterici olmaktadır.
Gelecekte derin öğrenmeyi kullanan yapay zeka sistemleri meme radyoloğunun günlük tanı işlerindeki verimliliği artırarak, meme radyologların hastanın kliniğine daha çok yönelmesine olanak sağlayacak zamanı radyologlara kazandıracaktır.