Yapay zekâ teknolojilerinin sağlık sektöründeki etkisi her geçen gün artıyor. Özellikle tıbbi görüntüleme alanında geliştirilen sistemler, hastalıkların erken teşhisi ve sağlık hizmetlerinin daha verimli sunulması açısından yeni imkânlar ortaya koyuyor.

Ultrason görüntülerinin yapay zekâ yardımıyla analiz edilmesi de bu çalışmaların öne çıkan başlıklarından biri. Geliştirilen algoritmalar, görüntülerdeki anatomik yapıları tanımlayabiliyor, belirli ölçümleri otomatik olarak gerçekleştirebiliyor ve doktorların dikkat etmesi gereken olası anormallikleri işaretleyebiliyor.

Ultrason incelemelerinde yapay zekâ desteği

Ultrason, ses dalgaları kullanılarak vücuttaki organ ve dokuların görüntülenmesini sağlayan, radyasyon içermeyen bir tıbbi görüntüleme yöntemi olarak yaygın biçimde kullanılıyor.

Görüntülerin değerlendirilmesi ise uzmanlık ve deneyim gerektiriyor. Özellikle görüntü kalitesinin düşük olduğu veya anatomik yapıların birbirinden ayrılmasının güçleştiği durumlarda inceleme süreci daha karmaşık hâle gelebiliyor.

Yapay zekâ destekli görüntü analiz sistemleri, bu noktada sağlık çalışanlarına yardımcı olmayı amaçlıyor. Büyük miktarda tıbbi görüntü üzerinden eğitilen algoritmalar, belirli görüntü örüntülerini tanıyabiliyor ve değerlendirme sırasında gözden kaçabilecek bulguların fark edilmesine katkı sağlayabiliyor.

Yaklaşık 11 bin ultrason incelemesiyle test edildi

ABD'deki Colorado Üniversitesi Anschutz Tıp Fakültesi araştırmacıları tarafından geliştirilen sistem, ultrason görüntülerini hastalara ait klinik bilgilerle birlikte değerlendirebiliyor.

Nature Communications dergisinde yayımlanan araştırmada, karaciğer, safra kesesi, sağ böbrek ve pankreasın bir bölümünü kapsayan üst karın ultrasonları incelendi.

Stanford Üniversitesi, Colorado Üniversitesi ve Johns Hopkins Üniversitesinden elde edilen yaklaşık 11 bin ultrason incelemesiyle test edilen yapay zekâ modeli, 16 yaygın tanıyı değerlendirmek ve otomatik rapor oluşturmak üzere geliştirildi.

Araştırmada yüzde 99,6'lık başarı sonucu

Çalışmanın dikkat çekici sonuçlarından biri, yapay zekâ tarafından oluşturulan raporların doğruluğu oldu.

Araştırmacıların ayrıntılı olarak değerlendirdiği 100 rapor örneğinde sistemin doğru tanıları belirleme oranı yüzde 99,6 olarak bildirildi.

Bununla birlikte, oluşturulan raporlarda bazı hatalar da tespit edildi. Radyologlar tarafından yapılan incelemelerde bu hataların düzeltilebildiği belirtildi.

Araştırmacılar, elde edilen sonuçların umut verici olduğunu ancak teknolojinin gerçek hastane koşullarında daha kapsamlı biçimde değerlendirilmesi gerektiğini vurguladı.

Hastalıkların erken teşhisine katkı sağlayabilir

Araştırmacıların üzerinde çalıştığı teknolojilerin önemli hedeflerinden biri, hastalık belirtilerinin daha erken aşamalarda belirlenmesine yardımcı olmak.

Yapay zekâ sistemleri, uygun biçimde eğitilip klinik olarak doğrulandıklarında ultrason görüntülerindeki bazı doku değişikliklerini ve şüpheli oluşumları tespit etme konusunda doktorlara destek sağlayabiliyor.

Bu teknolojilerin özellikle kalp, karaciğer, tiroit ve kadın hastalıkları gibi ultrasonun sık kullanıldığı alanlarda değerlendirilmesi bekleniyor.

Bununla birlikte, bir sistemin belirli görüntülerde başarılı sonuç vermesi, bütün hastalıkları güvenilir biçimde teşhis edebildiği anlamına gelmiyor. Klinik kullanım için farklı hasta gruplarında kapsamlı testler yapılması gerekiyor.

Acil ameliyat gerektiren hastalar daha hızlı belirlenebilir

Yeni sistemin potansiyel kullanım alanlarından biri de acil servisler olabilir.

Şiddetli karın ağrısıyla hastaneye başvuran kişilerin ultrason görüntülerini değerlendiren yapay zekâ, acil cerrahi müdahale gerektirebilecek bulguların daha hızlı fark edilmesine yardımcı olmayı hedefliyor.

Araştırmacılar, bu tür sistemlerin geliştirilmesiyle hastaların uygun tedaviye yönlendirilme süresinin kısalabileceğini değerlendiriyor.

Yapay zekâ doktorların yerini almayacak

Araştırmanın kıdemli yazarı Harrison Bai, geliştirilen teknolojinin radyologların yerine geçmesi amacıyla tasarlanmadığını belirtti.

Sistemin ön raporlar hazırlayarak uzmanların iş yükünü azaltması ve karar verme süreçlerini desteklemesi amaçlanıyor.

Bilim insanlarına göre yapay zekânın tıbbi görüntülemede yaygınlaşabilmesi için hasta güvenliği, tanı doğruluğu ve uzman denetimi gibi konularda yeni değerlendirmelere ihtiyaç bulunuyor.