Yapay zeka ile göze hastalıkları teşhis ediliyor
Müzikten hukuka kadar geniş bir alana yayılmış olan yapay zeka, tıp alanında da sıkça gündeme geliyor. Başta Amerika olmak üzere, Avrupa ülkelerinde ve Uzakdoğu’da pek çok sağlık personeli bu konuyla ilgili çalışıyor, bilgisayar mühendisleriyle iş birliği yapıyor. Yapay zeka, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri insan beynine benzer şekilde yerine getirme özelliği olarak tanımlanabilir. Temelde; insanın düşünme yöntemleri analiz edilerek ve benzeri bunu yerine getirmeye yönelik algoritmalar yaratmak esası bulunuyor. Amacı ise standart programlama yöntemlerine, akıl, öğrenme yeteneği ve buna göre değerlendirme yeteneği eklenmesi çabası olarak özetlenebiliyor. Uzmanlar, yapay zekaya ilişkin olarak öncelikle makine öğrenmesinden ve derin öğrenmeden söz edilmesi gerektiğini belirtiyor. Birtakım veriler makineye yükleniyor. Bunları öğrenip, kullanmaya başlıyor. Bu nedenle de çok iyi bir yazılım desteğinin olması gerekiyor. Sistem, insan beyninin nasıl çalıştığını temel alıyor. Gözü bir bütün olarak düşünürsek; retinadan yani gözün arkasından önüne kadar tüm yapıyla ilgili hangi hastalıklarda yapay zekadan faydalanılabileceği düşünüldüğünde akla ilk diyabetik retinopati geliyor. 2018’de FDA tarafından diyabetik retinopati varlığını retina fotoğraflardan tespit eden bir yapay zeka uygulaması kabul edildi. Makine öğreniminde; bilinen, tanı almış vakalar programa tanıtılıyor. Örneğin, 75 binin üzerinde tanı almış vaka fotoğrafı sisteme yükleniyor. Bu fotoğrafları analiz eden birtakım algoritmalar yazılıyor. Makinenin öğrenme sürecinden sonra bu kez ona bilmediği bir görüntü veriliyor ve diyabetik retinopati olup olmadığını tespit ediyor.
Farklı hastalıklarda da öne çıkması bekleniyor
Her geçen gün bununla ilgili bilgi artıyor ve çeşitli göz hastalıklarında sahada kullanılmaya başlıyor. Glokom (göz tansiyonu hastalığı) hastalığı tanısında kullanılan OCT cihazı, görme sinirinin sinir lifi kalınlığını tespit ediyor. Liflerdeki incelme de glokomun takibinde önem taşıyor. OCT’den elde edilen görüntülerle yapay zeka tarafından tanı konmasının gelecekte mümkün olacağı düşünülüyor. OCT ile sinir lifi kalınlığı analizi yapmanın dışında, gözdeki sarı noktada herhangi bir problem olup olmadığı da tespit edilebiliyor. Bunlardan biri yaşa bağlı makula dejenerasyonu yani “sarı nokta hastalığı”. Bu hastalıkta, sarı noktada “drusen” olarak tanımlanan yapılar oluyor. Söz konusu yapıların boyutlarının takibi OCT ile çok rahat yapılabiliyor. Şu an FDA tarafından kabul edilmiş olmasa da yakın gelecekte klinik kullanıma açılacağı düşünülüyor. Bunun haricinde sarı noktada, diyabete bağlı ödem tablosu da var. Ödeme hangi durumda lazerle müdahale edilmesine ilişkin birtakım ölçümler yapılıyor. Bu ölçümlerle ilgili yapay zekanın bize çok büyük faydası olacak. Retinada birtakım damar tıkanıklıklarına bağlı olarak sarı noktada ödem olabiliyor. Bunların miktarı ve tedavi gerektirip gerektirmediğine karar verme konusunda da yapay zeka bize yardımcı olacak. Retinadan gözün önüne doğru gelecek olursak, özellikle doğumsal kataraktların tespit edilmesinde de öne çıkacağı düşünülüyor.
Tanı ve tedavide kullanılması düşünülüyor
Son 10 yılda hızlı bir yükselişe geçen yapay zeka, tıpta radyoloji ve dermatoloji alanlarında epey yol kat etti. Göz hastalıkları alanında da hızlı gelişmesi devam ediyor. Acıbadem Üniversitesi Atakent Hastanesi Göz Hastalıkları Uzmanı Doç. Dr. Ali Rıza Cenk Çelebi, yapay zekanın gözün ön ve arka segment hastalıklarının tanısında önemli yol kat ettiğini ancak tedavi konusunda daha aşılması gerekenler olduğunu belirterek, “Yapay zeka uygulamaları; göz dibi görüntüleriyle diyabetik retinopati tanısını göz hekimine benzer doğrulukta, üstelik ondan daha hızlı sürede gerçekleştirebiliyor. Bu konuda yapılan oftalmolojik çalışmalardan bir diğeri de glokom üzerine. Özellikle bu hastalığın erken evrelerindeki doğru tespit; hastalığa bağlı gelişebilecek geri dönüşümsüz görme kaybının oluşmasını engelleyerek, yaşam kalitesindeki düşüşü de engelleyebiliyor. Özellikle çevresel görme alanı kaybıyla giden bu rahatsızlıkta, hastalar durumun farkına varamıyor. Yapay zeka ise erken tanıyla hasarın oluşmasına başlangıçta engel olarak, hastanın yaşam kalitesini iyileştirebiliyor. Prematüre retinopatisi, keratokonus tanılarında da yüksek doğruluk oranlarında sonuçlar veriyor” diyor.
Doktorların yerini alacak mı?
Yapay zeka şu an sadece tanıda kullanılıyor. Yakın bir gelecekte ise göz kliniğine başvuran hastaları muayene hatta onay verilmesi halinde tedavi edebilecek robotlar olabileceğini söyleyen Doç. Dr. Çelebi, şöyle devam ediyor: “Bu teknolojinin günlük kullanıma girmesi için biraz zamana ihtiyaç olduğu düşünülse de göz ameliyatlarında cerrahın uyguladığı milimetrik manipülasyonları taklit eden robotların donanımsal olarak geliştirilmesi, bu durumu daha gerçekçi bir zemine oturmaya yardımcı olabilir. Bu durumda da ‘Yapay zeka, gelecekte doktorların yerini alabilir mi? Yoksa tedavide mutlaka doktor-yapay zeka iş birliği olması gerekir mi?’ sorusu gündeme geliyor. Yapay zekanın tamamen doktorların yerini alması şu an bir ütopya. Ancak şu da bir gerçek ki bu konuda hiçbir fikri olmayan, karar verici pozisyonda olmayan bir hekimin yerini yapay zeka algoritmaları ile donanımlandırılmış bir robotun alması muhtemel görünüyor. Yeni jenerasyon hekimler böyle olmayacak. Bu konularda kesinlikle fikir sahibi ve karar verici pozisyonda olacaklar. Dolayısıyla birinin diğerinin yerine almasından ziyade, iş birliği yapacağını düşünmek daha rasyonel. Yapay zeka uygulamaları hekimlere karar ve destek açısından çok değerli bilgiler verse de son söz yine hekimin olacak!”
Artıları ve eksileriyle yapay zeka
Günümüzde yapay zekanın en önemli avantajlarından biri, artmış doğruluk oranları! Bu durumun, özellikle uzun süren klinik saatlerinin yanı sıra her gün çok fazla hastaya tanı ve tedavi hizmeti veren kliniklerde insan hatalarına bağlı olarak gözlenen yanlış vaka yönetimlerinin önüne geçebileceğini belirten Doç. Dr. Ali Rıza Cenk Çelebi, “Ancak söz konusu doğruluk oranları henüz yüzde 100 değil! Özellikle yapay zekanın en önemli alt dalı olan derin öğrenmede arada kalan gizli katmanlarda hiçbir algoritmanın çalıştığı bilinmiyor. Dolayısıyla yapay zekanın hekimin yerine geçeceği algısının oluşması, oluşturulması doğru değil” diyor.
