DoktorClub
Hakkımızda
Kurumsal
Fırsatlar
Haberler
Kongreler
Akademi
LongeviTurk
Yapay Zeka Haber
İletişim
Oturum açDOKGPT'yi dene
DoktorClub
Sağlık Bilgisi.
Hekim Güveni.

Hasta Rehberleri

  • Belirti Rehberleri
  • Kadın Sağlığı
  • Ruh Sağlığı
  • Longevity
  • Acil & İlk Yardım
  • Tüm Sağlık Haberleri

Platform

  • DOKGPT
  • TUS Soru Bankası
  • Hesaplayıcılar
  • Akademi
  • Dijital Tıp Fakültesi

Topluluk

  • Hekim Ağı
  • Vaka Tartışmaları
  • Haberler
  • Yapay Zeka Haber
  • AI Sağlık Bültenleri
  • AI Sağlık Takipçisi
  • Kongreler
  • Doktorclub Awards
  • Akademi
  • Canlı Yayınlar

Kaynaklar

  • Dergiler
  • TUS Blog
  • Fırsatlar
  • Sıralama
  • VIP

Kurumsal

  • Hakkımızda
  • Kurumsal Çözümler
  • İletişim
  • Gizlilik & KVKK

Üyelik

  • Hekim Kaydı
  • Öğrenci Kaydı
  • Akademisyen Kaydı
  • Oturum Aç
DoktorClub© 2026 DoktorClub. Tüm hakları saklıdır.
InstagramLinkedIn
Ana Sayfa›Sağlık Haberleri
24 Eylül 2026Yapay Zeka Haber

Rutin göğüs BT'de yapay zekâ yemek borusu kanserini arıyor

Nature Medicine'de 22 Eylül 2026'da yayımlanan çalışma, EAGLE adlı yapay zekâ modelini başka nedenle çekilmiş göğüs BT'lerde sınadı. Sekiz merkezli dış testte özgüllük %98,5, kanser duyarlılığı %90,0…

Haberi paylaş

İlgilenecek birine ulaştırın.

WhatsApp ile paylaş↗
XFacebookLinkedIn
← Sağlıkta yapay zekâ merkezine dön
DoktorClub Yayın Kurulu · Tıbbi İnceleme: Dr. Hamza Gemici
5 dk okuma
Hekim editör gözetiminde · AI-destekli
Rutin göğüs BT'de yapay zekâ yemek borusu kanserini arıyor
Kısa Cevap
Nature Medicine'de 22 Eylül 2026'da yayımlanan çalışma, EAGLE adlı yapay zekâ modelini başka nedenle çekilmiş göğüs BT'lerde sınadı. Sekiz merkezli dış testte özgüllük %98,5, kanser duyarlılığı %90,0…
DoktorClub Görüşü

EAGLE modeli rutin göğüs BT'de özofagus kanserini aradı: %98,5 özgüllük, ama erken lezyonda düşük duyarlılık. Uyarıların %42'si doğru çıktı.

Kaynak
Zhou J, Guo G, Yao J ve ark. (2026) — Large-scale esophageal cancer screening through noncontrast computed tomography and artificial intelligence (Nature Medicine):
Yazar: DoktorClub Sağlık Editörleri
Tıbbi Gözetim: Dr. Hamza Gemici
Son Tıbbi Gözetim: 24 Eylül 2026
Sonraki Planlı İnceleme: 24 Mart 2027
Kaynaklar:
  • Zhou J, Guo G, Yao J ve ark. (2026) — Large-scale esophageal cancer screening through noncontrast computed tomography and artificial intelligence (Nature Medicine): https://www.nature.com/articles/s41591-026-04656-4
  • PubMed (2026) — Large-scale esophageal cancer screening through noncontrast computed tomography and artificial intelligence, PMID: 42773211: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42773211/
  • International Agency for Research on Cancer (2026) — GLOBOCAN 2024, Türkiye fact sheet: https://gco.iarc.who.int/media/globocan/factsheets/populations/792-turkiye-fact-sheet.pdf
  • Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (2021) — Tıbbi cihaz mevzuatı: https://www.titck.gov.tr/faaliyetalanlari/tibbicihaz/tibbi-cihaz-mevzuati
Çıkar Çatışması / Sponsorluk: Bu makale herhangi bir ticari sponsorluk içermez ve DoktorClub editöryel ekibi tarafından bağımsız olarak hazırlanmıştır. Yazarın ve tıbbi inceleyicinin makale konusuyla bilinen bir finansal çıkar çatışması bulunmamaktadır. Editöryel bağımsızlık prensiplerimiz için yayın politikamızı inceleyebilirsiniz.

Tıbbi Uyarı: Bu içerik yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve doktor tavsiyesi yerine geçmez. Sağlık durumunuzla ilgili kararlar için her zaman hekiminize danışın. Bu içerik hekim editör kurulu gözetiminde yapay zeka destekli olarak hazırlanmıştır; DoktorClub içerikleri Tıbbi Direktör ve uzman hekim editör kurulu gözetimindedir. Daha fazla bilgi için tıbbi inceleme politikamızı inceleyebilirsiniz.

Bu sayfa nasıl kaynak gösterilir?
DoktorClub Tıbbi Editör Kurulu. "Rutin göğüs BT'de yapay zekâ yemek borusu kanserini arıyor". DoktorClub Medikal İçerik Merkezi. Hekim editör kurulu gözetiminde yapay zeka destekli hazırlanmıştır. Tıbbi gözetim: Dr. Hamza Gemici. Son güncelleme: 24 Eylül 2026. URL: https://doktorclub.com/haberler/rutin-gogus-bt-yapay-zeka-yemek-borusu-kanseri-taramasi
Bu rehber yardımcı oldu mu?
Paylaş🩺Hekim Bul
🩺
Bu konuyu bir hekime danışın
DoktorClub hekim ağında uzmanlık alanına ve şehre göre hekim profillerini inceleyin.
Hekim Bul →
DoktorClub’da Keşfet
🎓Akademi🔬Vaka Tartışmaları🧮Tıbbi Hesaplayıcılar🤖DOKGPT
← Tüm Haberlere Dön

Okumaya devam edin

Depresyonda dijital müdahale: Makine öğrenmesi eşleştiremedi
Yapay Zeka Haber

Depresyonda dijital müdahale: Makine öğrenmesi eşleştiremedi

24 Eylül 2026
Parkinson sohbet botu sahada: İyi puanlar hataları gizledi
Yapay Zeka Haber

Parkinson sohbet botu sahada: İyi puanlar hataları gizledi

24 Eylül 2026
NT-proBNP'ye kişisel eşik: Binde 144 hasta daha dışlandı
Yapay Zeka Haber

NT-proBNP'ye kişisel eşik: Binde 144 hasta daha dışlandı

24 Eylül 2026

30 Saniyede Özet

Nature Medicine'de 22 Eylül 2026'da yayımlanan çalışma, EAGLE adlı yapay zekâ modelini başka nedenle çekilmiş göğüs BT'lerde sınadı. Sekiz merkezli dış testte özgüllük %98,5, kanser duyarlılığı %90,0 bulundu. Kanser öncüsü lezyonlarda duyarlılık %52,5'te kaldı. İleriye dönük hastane uygulamasında 100 uyarının yaklaşık 42'si doğrulanmış kanser ya da HGIN çıktı; veriler ağırlıkla Çin'den.

Ne oldu?

Çin'deki Sun Yat-sen Üniversitesi Kanser Merkezi başta olmak üzere çok sayıda hastaneden araştırmacılar, Alibaba'nın DAMO Akademisi ile birlikte EAGLE modelini geliştirdi. Model, kontrastsız bilgisayarlı tomografide (BT) özofagus kanserini ve yüksek dereceli intraepitelyal neoplaziyi (HGIN, epitelle sınırlı kanser öncüsü lezyon) arıyor. Amaç, zaten çekilmiş göğüs BT'lerinden ek tetkik gerektirmeden bilgi çıkarmak. Buna fırsatçı tarama (başka endikasyonla yapılan tetkikte hedef dışı hastalığı aramak) deniyor.

Model iki merkezden 6.813 hastanın görüntüleriyle eğitildi. Doğrulama üç ülkede (Çin, Çekya, Avustralya) 12 merkezde, toplam 80.612 hastada yapıldı. Makalenin özetine göre sekiz merkezli dış test grubunda (11.466 kişi) özgüllük %98,5 oldu. Kanser için duyarlılık %90,0, HGIN için %52,5 bulundu.

Tam metin, bu dış grupta evre I kanserde duyarlılığın %60,1 olduğunu da gösteriyor. Düşük doz BT (DDBT) ile yapılan 1.607 kişilik doğrulamada performans benzer bulundu. On yedi radyologla yapılan okuyucu çalışmasında modelin desteği, ortalama duyarlılığı %71,9'dan %85,7'ye çıkardı.

Kanıt ne kadar güçlü?

Çalışmanın güçlü yanı, gerçek dünya verisiyle birden fazla aşamada sınanmış olması. Üç merkezli 35.402 kişilik gerçek dünya grubunda model "zor vakalar" üzerinden yeniden kalibre edildi. Doğrulama kısmında yanlış pozitifler %72,7 azaldı (432'den 118'e), duyarlılık korundu. Pozitif kestirim değeri (PKD, pozitif uyarıların gerçekten hasta çıkma oranı) %25,3'ten %55,0'a yükseldi.

İleriye dönük aşama, Ocak–Nisan 2025'te tek bir Şanghay hastanesinde 17.446 hastayı kapsadı. Model 90 pozitif uyarı verdi; bunların 38'i doğrulandı (36 kanser, 2 HGIN) ve PKD %42,2 oldu. Ancak uyarıların 48'i zaten standart bakım yolunda izlenen hastalara aitti. Kalan 42 kişiden 16'sı endoskopiye yönlendirildi, yalnızca üçü endoskopi oldu ve birinde kanser bulundu.

Sağlık kontrolü için DDBT çekilmiş 45–75 yaş arası 10.959 kişilik geriye dönük grupta özgüllük %99,94'e ulaştı. Burada yalnızca sekiz pozitif uyarı vardı ve PKD %12,5 idi. Endoskopi taraması yapılan iki merkezdeki 702 kişilik geriye dönük BT–endoskopi grubunda ise model yüksek duyarlılık eşiğinde çalıştırıldı. Bu ayarda HGIN duyarlılığı %65,0, evre I kanser duyarlılığı %78,4, özgüllük %84,7 oldu.

Sınırlılıklar da önemli. Dış test grupları zenginleştirilmişti; 11.466 kişinin 2.812'si malignite taşıyordu. Yazarlar gastroözofageal bileşke tümörlerinde ve kadınlarda duyarlılığın daha düşük olduğunu, uluslararası doğrulamanın genişletilmesi gerektiğini belirtiyor. Takip süreleri iki yılın altındaydı ve endoskopiye uyum düşüktü.

Çıkar çatışması da not edilmeli. Sekiz yazar Alibaba çalışanı ve ücret paketinin parçası olarak şirket hissesine sahip; finansman da DAMO Akademisi'nden. İleriye dönük endoskopi kohortu Çin klinik araştırma kaydında ChiCTR2300074806 numarasıyla kayıtlı. Okuyucu çalışmasında tam çapraz tasarım olmadığı için yazarlar hatırlama yanlılığının tamamen dışlanamayacağını da belirtiyor.

Hekim için ne anlama geliyor?

EAGLE, kontrastsız BT'de özofagusun "okunabilir" olduğunu gösteren ciddi bir çalışma. Ancak henüz rutin kullanım için hazır bir tarama testi değil. Özellikle evre I ve HGIN'de modelin kaçırdığı lezyon oranı yüksek. Negatif bir yapay zekâ sonucu, belirtisi olan hastada endoskopi kararını ertelememeli.

İkinci ders, uyarı yükü. Makaledeki kalibrasyon adımı olmadan yanlış pozitif sayısı yaklaşık 3,7 katıydı. PKD ise hastalık sıklığına bağlı ve düşük sıklıklı toplumlarda belirgin biçimde düşer. Bir hastane böyle bir aracı düşünüyorsa şu soruları sormalı.

  • Yerel hasta grubunda PKD ve haftalık uyarı sayısı ne olur?
  • Pozitif uyarıyı kim değerlendirecek, endoskopiye kim yönlendirecek ve hasta nasıl izlenecek?
  • Endoskopi kapasitesi ek sevkleri karşılayabilir mi?
  • Adenokarsinom ve gastroözofageal bileşke tümörlerinin daha sık olduğu bir toplumda model ayrıca doğrulandı mı?

Çalışmadaki ileriye dönük aşama, ikinci maddenin neden önemli olduğunu gösteriyor. Yönlendirilen 16 hastadan yalnız üçü endoskopiye gitti. Uyarı ile tanı arasındaki yol tanımlanmazsa, iyi bir model bile sonuca dönüşmez.

Türkiye'den bakınca

Uluslararası Kanser Araştırma Ajansı'nın (IARC) GLOBOCAN 2024 tahminine göre Türkiye'de yılda yaklaşık 2.109 yeni özofagus kanseri görülüyor. Bu, kanserler arasında yirminci sıra. Aynı kaynakta akciğer kanseri 37.846 yeni vakayla ilk sırada. Çalışmanın endoskopi verisi ise Çin'in yüksek insidanslı bölgelerindeki tarama merkezlerinden geliyor.

Hastalığın daha seyrek olduğu bir toplumda aynı model daha düşük PKD ve daha çok yanlış alarm verir. Akciğer için çekilen düşük doz BT'lere özofagus analizi eklemek cazip görünse de önce yerel veride uyarı yükü hesaplanmalı. Böyle bir yazılım Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu'nun (TİTCK) denetimine girer. EAGLE'ın Türkiye'de ruhsatlı ya da kullanımda olduğuna dair bir bilgiye ulaşmadık.

Sık sorulan sorular

EAGLE, endoskopinin yerini alabilir mi?

Hayır. Çalışmada tanı endoskopi ve histopatolojiyle kondu; model yalnızca kimin endoskopiye gitmesi gerektiğini seçmeye yardım etti. Erken lezyonlarda duyarlılık sınırlı olduğu için negatif sonuç endoskopiyi dışlamaz.

Akciğer taraması DDBT'leri özofagus için de kullanılabilir mi?

Çalışma bu fikri destekleyen ilk veriler sunuyor. DDBT doğrulamasında performans kontrastsız BT'ye benzer bulundu ve gerçek dünya grubunda özgüllük %99,94 oldu. Yine de bu grupta pozitif vaka sayısı çok azdı ve bulgular Çin verisine dayanıyor.

Yüzde 42,2 PKD iyi bir oran mı?

Fırsatçı tarama için dikkat çekici bir oran, ama bağlama bağlı. Bu değer, yüksek insidanslı bölgeleri olan Çin'de tek bir hastanede elde edildi. Sıklığın daha düşük olduğu bir toplumda aynı model daha düşük PKD verir.

Kaynaklar

  • Zhou J, Guo G, Yao J ve ark. (2026) — Large-scale esophageal cancer screening through noncontrast computed tomography and artificial intelligence (Nature Medicine): https://www.nature.com/articles/s41591-026-04656-4
  • PubMed (2026) — Large-scale esophageal cancer screening through noncontrast computed tomography and artificial intelligence, PMID 42773211: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42773211/
  • International Agency for Research on Cancer (2026) — GLOBOCAN 2024, Türkiye fact sheet: https://gco.iarc.who.int/media/globocan/factsheets/populations/792-turkiye-fact-sheet.pdf
  • Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (2021) — Tıbbi cihaz mevzuatı: https://www.titck.gov.tr/faaliyetalanlari/tibbicihaz/tibbi-cihaz-mevzuati

Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.


İlgili Yazılar

Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:

  • Nodül yazılımı BT raporunu hızlandırdı, acilde yavaşlattı
  • GPT-5, MR raporuyla baş-boyun tümöründe uzmana yaklaştı
  • Frozen kesitte yapay zekâ: CRISP 3 bin hastada sınandı