30 Saniyede Özet
Ameliyat sırası frozen kesitler için tasarlanan CRISP adlı temel model, 10 Eylül 2026'da Nature Medicine'de erken sürüm olarak yayımlandı. Model 100 binden fazla frozen kesitle geliştirildi ve üç Çin merkezinde 3.064 hastalık ileriye dönük, gözlemsel bir çalışmada sınandı. Yazarlara göre modelin tek başına çıktısı hastaların %92,6'sında doğru cerrahi kararı destekleyecek düzeydeydi. Çalışma girişimsel değildi; modelin ameliyat kararlarına ve hasta sonuçlarına etkisi ölçülmedi.
Ne oldu?
Sun Yat-sen Üniversitesi Kanser Merkezi ve Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi öncülüğündeki ekip, CRISP modelini tanıttı. Model adını, ameliyat sırası patolojiye klinik odaklı ve dayanıklı destek fikrini anlatan İngilizce bir kısaltmadan alıyor. Temel model (çok büyük veriyle önceden eğitilip birçok farklı göreve uyarlanabilen model), yalnızca frozen kesitlerle geliştirildi. Frozen (dondurulmuş) kesit, ameliyat sırasında hızla hazırlanıp dakikalar içinde yorumlanan doku kesitidir.
Tam metne göre veri seti, ağırlıkla on merkezden 103.797 frozen kesit içeriyor. Ön eğitimde 81.667 kesit kullanıldı.
Model, 15 binden fazla kesit üzerinde 98 geriye dönük görevde değerlendirildi. Bu görevler iyi–kötü huylu ayrımını, ameliyat sırası kritik kararları ve pan-kanser tespitini kapsıyor. Özet, altı kurumda 14 tümör tipi ve 24 anatomik bölgede genellenebilirlik bildiriyor.
İleriye dönük aşama Kasım 2024–Temmuz 2025 arasında yürütüldü. Sun Yat-sen'den 2.071, Fudan Üniversitesi Şanghay Kanser Merkezi'nden 516, Tianjin Tıp Üniversitesi Kanser Hastanesi'nden 477 ardışık hasta alındı. Görevler akciğer, tiroit ve meme nodüllerinde iyi–kötü huylu ayrımını kapsadı. Servikal ve sentinel lenf nodu metastazı ile meme cerrahi sınırı değerlendirmesi de dahildi.
Kanıt ne kadar güçlü?
Frozen kesit alanında bu büyüklükte ileriye dönük veri nadir. Referans standart, ameliyat sonrası parafin kesit patolojisi, immünohistokimya (IHK) ve moleküler testlerdi. Sun Yat-sen grubunda altı görevin tümünde genel AUC (eğri altı alan, ayırt etme gücü) 0,975 bulundu. Dış ileriye dönük gruplarda AUC Fudan'da 0,966, Tianjin'de 0,984 idi.
Okuyucu çalışmasında patologlar model çıktısını görmeden okudu ve her olguya beş dakikalık süre sınırı konuldu. On yıllık deneyimli kıdemli patoloğun performansı modelin ROC eğrisi üzerinde yer aldı. İki yıllık deneyimli iki genç patoloğun performansı ise eğrinin altında kaldı. Tanı belirsizliği yüksek 371 zor olguda AUC 0,936'ya indi.
Özetteki %92,6 rakamına dikkat etmek gerekiyor. Yazarlar tartışmada bunu, modelin tek başına hastaların %92,6'sında isabetli cerrahi müdahaleyi mümkün kılacağı biçiminde açıklıyor. Ancak makale çalışmayı açıkça girişimsel olmayan, gözlemsel bir çalışma olarak tanımlıyor. Yani modelin önerisiyle ameliyat kararları değiştirilip hasta sonuçları ölçülmedi.
İş yükü rakamı da bir senaryo analizi. Çok yüksek ya da çok düşük skorlu "tipik" olgular modele bırakıldığında patolog iş yükü %34,9 azaldı. Bu senaryoda duyarlılık ve özgüllük rutin frozen raporlarından anlamlı farklı bulunmadı.
IHK gerektiren 510 hastada model, IHK negatif olguların %74,5'ini %95 duyarlılıkta doğru ayırdı. Özet ayrıca 105 ek testten kaçınıldığını bildiriyor.
Mikrometastaz için verilen %87,5 ise sekiz olgunun yedisine dayanıyor; bu kadar küçük bir sayıda belirsizlik yüksek. Yazarlar, klinik sonuçlara etkiyi görmek için girişimsel bir çalışma gerektiğini ve farklı etnik ve coğrafi gruplarda doğrulama yapılması gerektiğini belirtiyor. Makale, düzenlenmemiş "hızlandırılmış makale ön izlemesi" olarak yayımlandı. Çalışma ChiCTR2500106350 numarasıyla geriye dönük kaydedildi ve yazarlar çıkar çatışması bildirmedi.
Hekim için ne anlama geliyor?
Patolog için CRISP, tipik olguları hızla ayıran ve zor olgularda ikinci bir bakış sunan bir araç adayı. Cerrah için ise asıl vaat, frozen sonucunun daha tutarlı gelmesi. Ancak hataların zor ve nadir olgularda toplandığı bildiriliyor. Bu olgular, cerrahi kararın en çok patoloğa dayandığı olgular.
Bu tür bir sistem için dijital patoloji altyapısı ön koşul. Simüle kullanım analizinde kesitler altı tarayıcıda paralel dijitalleştirildi ve iki güçlü grafik işlemcili bir sunucuda yorumlandı. Model olgu başına ortalama 196,4 saniyede sonuç verdi, patologlar ise 292,6 saniyede. Kurumların şu sorulara yanıt vermesi gerekir.
- Frozen kesitler ameliyat akışını geciktirmeden taranabilir mi?
- Tarayıcı, ağ ve sunucu altyapısı hangi hızda sonuç döndürebilir?
- Modelin emin olmadığı olguları kim, hangi süre içinde değerlendirecek?
- Mikrometastaz ve sınır değerlendirmesi gibi az olgulu görevlerde yerel veriyle ayrı doğrulama yapıldı mı?
- Cerraha giden rapor, modelin katkısını ve belirsizliğini gösterecek mi?
Türkiye'den bakınca
CRISP'in bir ürün olarak piyasada olduğuna ya da Türkiye'de kullanıldığına dair bilgiye ulaşmadık. Yazarlar da ürünleştirme için iş akışı entegrasyonu, düzenleyici uyum ve eğitim sorunlarının çözülmesi gerektiğini yazıyor. Ürünleşirse Türkiye'de Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu'nun (TİTCK) tıbbi cihaz denetimine girer.
Yerelde ilk engel büyük olasılıkla teknik olur. Frozen kesit ameliyat sürerken dijitalleştirilmeli ve sonuç dakikalar içinde dönmeli. Kesitler kurum dışındaki bir sunucuda işlenecekse, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nun (KVKK) özel nitelikli saydığı sağlık verisi kurumdan çıkmış olur. Dondurma ve boyama koşulları merkezden merkeze değiştiği için doğrulama da yerel kesitlerle yapılmalı.
Sık sorulan sorular
CRISP frozen tanıyı patolog yerine koyabilir mi?
Hayır. Çalışma gözlemseldi; modelin çıktıları ameliyat kararlarında kullanılmadı ve patologla iş birliği yalnızca senaryo analizleriyle incelendi. Zor olgularda hatalar yoğunlaşıyor ve bu olgular uzman değerlendirmesi gerektiriyor.
Yüzde 92,6'lık oran ne anlama geliyor?
Yazarlara göre modelin tek başına çıktısı, olguların %92,6'sında isabetli cerrahi müdahaleyi destekleyecek düzeydeydi. Ana metin bu oranın hesabını ayrıntılı açıklamıyor. Çalışma gözlemsel olduğu için modelin önerisine göre ameliyat yapılıp sonuçlar izlenmedi.
Bu model hangi dokularda test edildi?
İleriye dönük aşamada akciğer, tiroit ve meme nodülleri, servikal ve sentinel lenf nodları ile meme cerrahi sınırı incelendi. Ek olarak baş-boyun, over ve beyin frozen kesitleri de değerlendirildi. İleriye dönük aşamadaki tüm hastalar Çin'deki üç kanser merkezindendi.
Kaynaklar
- Zhao Z, Zhou F, Li R ve ark. (2026) — A clinically-oriented foundation model for intraoperative pathology (Nature Medicine): https://www.nature.com/articles/s41591-026-04703-0
- PubMed (2026) — A clinically-oriented foundation model for intraoperative pathology, PMID 42742185: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42742185/
- Zhao Z ve ark. (2025) — A Clinical-grade Universal Foundation Model for Intraoperative Pathology (arXiv ön baskı): https://arxiv.org/abs/2510.04861
- Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (2021) — Tıbbi cihaz mevzuatı: https://www.titck.gov.tr/faaliyetalanlari/tibbicihaz/tibbi-cihaz-mevzuati
- T.C. Resmî Gazete / Mevzuat Bilgi Sistemi (2016) — 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.6698.pdf
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.
İlgili Yazılar
Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:
CRISP temel modeli 100 binden fazla frozen kesitle geliştirildi, 3.064 hastalık ileriye dönük gözlemsel çalışmada sınandı. %92,6 ne demek, sınırlar ne?