Yapay zeka nın tıpta kullanımı

YAPAY ZEKA NIN TIPTA KULLANIMI
Yapay Zeka (YZ) , insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerini taklit eden , veriye dayalı kararlar alabilen ve problemleri çözebilen bir teknolojıdır. YZ veriyi anlamlandırarak bilgiye ve klinik karar desteğine katkı sağlar. FDA tarafından onaylanan 500' den fazla YZ algoritmasının % 85’ i görüntüleme , % 75’ i radyoloji odaklıdır. YZ yazılımları 1000 ‘den fazla merkezde kullanılmaktadır. Binlerce görüntü bu sistemler kullanılarak radyolog ve klinisyenlerin görüşüne sunulmaktadır. Amaç ,hekimlerin iş yükünü azaltmak ve kararlarını desteklemektir . YZ’ nın performansı kullanılan verilerin kalitesine bağlıdır. Yapay zekaya 'öğretme' aşamasında veri toplama , işaretleme ile uzman değerlendirmesi en önemli basamaklardır. Verileri doğru ve etik kullanmak uzman değerlendirmesi basamağında hekim kontrolündedir. Tıp alanında YZ çalışmaları diğer alanlara göre daha karmaşıktır. Çünkü tıpta, yeterli veri mevcut değildir , olan verilere de erişim kısıtlıdır .Tetkiklerin çekim standartları birçok kurumda değişken ve yetersizdir. YZ model eğitimleri için işaretleme yapacak radyolog veya klinisyene ulaşım çoğunlukla zordur . Bu nedenle işaretleme süreci yavaş , değerlendirme süreci de uzun olabilmektedir. YZ sistemlerinde güvenlik ve güvenilirlik düzenlenmesi ile denetim mekanizmalarının bulunmaması
eksiklik olarak kabul edilir. YZ nın tıpta kullanıldığı alanlar; tanısal tıbbi görüntülemeden robotik cerrahiye kadar uzanır. YZ tıbbi görüntülemede tanı oranını arttırır, raporlama zamanını kısaltır. YZ tabanlı acil triyaj ile hem
zamandan tasarruf hem de acil durumlarda vakaların daha kısa zamanda tanı alması ve müdahele yapılması sağlanır. YZ çalışmalarında, kritik hastalardaki tanıda gecikme süresinin 7,2 saatten 43 dakikaya düştüğü gösterilmiştir. YZ- kanser araştırmalarında yaygın kullanılan radiogenomics , tümörlerin görüntüleme verilerini , bu tümörlerin genetik mutasyonlarını veya gen expresyon profillerini analiz eder. Bu sayede hastalığın genetik yapısı ve görüntüleme bağlantısı ile prognoz ve tedavi yanıtı değerlendirilir. Böylece kişiye özel tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesinde büyük potansiyele erişilir. YZ destekli tıbbi eğitim ve öğretim de sağlanabilir. YZ tabanlı 3 boyutlu görüntüler ile anatomik yapılar cerraha gösterilebilir, girişimsel işlemlerin başarısı arttırılıp komplikasyon oranı azaltılabilir. Ayrıca cerrahi sonrası da hastaların risk skorları belirlenebilir. Torasik onkolojide YZ kullanımı ile akciğer kanseri taraması ile erken tanı ve tedavi sağlanabilir . Pet- bt korelasyonu ile tümörlerin karakteristiği ile gereksiz biyopsi yapma işlemleri azaltılabilir. YZ böylece kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarına katkıda bulunur.
Akciğerde hastalıklarında YZ kullanım alanları , nodül tespit ve takibi , akciğer kanseri tespit ve takibi , interstisyel AC hastalığı tespit ve takibi , pulmoner emboli , KOAH tespit ve takibi olarak sayılabilir. Diğer
tıbbi branşlarda ise meme , prostat kanseri tespiti ile felç(inme) tanısında kullanımı sayılabilir. YZ kullanımlarında yanlış negatif ve yanlış pozitif sonuçların varlığı ve yaratacağı sorunlar unutulmamalıdır.YZ ile yanlış negatıflik tanı ve müdaheleyi geciktirebilir. Ayrıca tek bir konuya odaklanırken farklı ciddi bir durum için gecikme ye vesile olabilir. Ayrıca yanlış pozitiflik oranı yüksek olduğunda da hasta ve klinisyende endişeye yol açabilir ve gereksiz tetkik istemine sevkedebilir. YZ insana göre hızlı , tutarlı , ölçeklenebilir ve her yerden ulaşılabilirdir. İnsan ve YZ işbirliği gelecekte tıbbi görüntüleme alanında daha yaygın bir model olacaktır. Ancak unutulmamalıdır ki,
empati, yorum ve karmaşık karar alabilme insana özgü beceriler olup YZ bunu sadece destekleyebilir. Klinik karar destek sistemlerinde YZ doktorların yanındaki dijital yardımcılar konumundadır. Uzm.Dr.SERAP KET ALKAN