Sağlıkta yapay zekâ dönemi

Yapay zekâ destekli görüntü analizi sağlıkta hangi temel problemlere çözüm sunuyor?

Yapay zekâ destekli görüntü analizinin sağlık alanındaki temel sorunlara sunduğu çözümler ve bu çözümlerin sektörü dönüştürme potansiyeline iki ana perspektiften yaklaşmak isterim. İlk olarak, günümüzde tıbbi görüntülemenin sağlıkla ilgili karar verme süreçlerinde geniş kitleler için istenen etkinlikte ve doğrulukta kullanılmasında karşılaşılan en ciddi sorunlardan birinin hekim sayısındaki yetersizlik olduğunu belirtmek gerekiyor. Özellikle gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde, yaşlanan nüfusla birlikte yaşa bağlı hastalıkların artması ancak hekim sayısının benzer hızda artmaması, önümüzdeki yıllarda bu sorunu küresel ölçekte daha da ciddi hale getirecek gibi görünüyor. Bu bağlamda, ilk perspektifim, tıbbi karar verme süreçlerini iyileştirmek amacıyla hekim gözünü taklit eden akıllı görüntü analiz araçlarının geliştirilmesi üzerine olacak. Bu araçlar, ön değerlendirme ve sonucuna göre hastayı etkin şekilde yönlendirme yani triyaj yapma veya ikinci göz olarak hekime karar destek sistemleri sunma amacıyla geliştirilebilir ve rutin klinik süreçlere entegre edilebilir. Bu sayede hekimlerin zamanını daha verimli kullanarak hataların azaltılması ve karar verme süreçlerinin hızlandırılması sağlanabilir.

Yapay zekâ kullanımının sadece klinik uygulamalarla sınırlı olmadığını da vurgulamak gerekiyor. İkinci bir bakış açısı olarak, geçmiş medikal görüntülerin sistematik analiziyle yeni tıbbi ilişkileri açığa çıkarmak ve buna bağlı olarak karar verme süreçlerini yeniden şekillendirmek mümkün olabilir. Örneğin, aynı tedavi protokolü uygulanan ancak hastalık seyrinde farklılık gösteren bireylerin patolojik ve radyolojik görüntüleri, geçmişe yönelik sistematik sayısal analizlere tabi tutulabilir. Bu analizlerle, hastalık seyri ile korelasyon gösteren belirli bir görüntü paterni tespit edilmesi hedeflenebilir. Bu tür bulguların açığa çıkması ise yeni tedavi protokollerinin belirlenmesi için bilimsel araştırmaları tetikleyebilir.

Yapay zekâ destekli görüntü analizinde kullanılan en son modeller ve algoritmalar neler? Bu modellerin mevcut tıbbi sistemlere entegrasyonu nasıl sağlanıyor?

Son yıllarda derin öğrenme tabanlı modellerin medikal görüntü analizi için de yaygın bir şekilde kullanıldığını görüyoruz. Bu modeller çoğunlukla görüntü sınıflandırma ve bu görüntülerde ilgili bölgelerin ya da yapıların segmentasyonu amacıyla geliştiriliyor. Ayrıca, son dönemde, dil modellerinin de görüntülerle entegre edildiği çok modaliteli yaklaşımları ve bu şekilde eğitilmiş temel modelleri de görmeye başladık.

Yapay zekâ modelleri büyük çoğunlukla mevcut tıbbi sistemlere karar destek sistemleri olarak entegre edilmek üzere tasarlanıyor. Başka bir deyişle, bu sistemler tam otonom karar verme yerine karar verme süreçlerinde hekimlere yardımcı araçlar olarak klinik süreçlere dahil edilecek şekilde kurgulanıyor. Örnek vermek gerekirse, tomografi görüntülerinde anomali tespiti yapabilen bir derin öğrenme modeli, tam otonom olarak kullanılmak yerine, hekim incelemesi ve tanı koyulmasını takiben yanıtını vererek bir uyarı sistemi olarak işlev görecek şekilde kurgulanıyor. Bu yapay zekâ modellerinin sisteme tam otonom entegrasyonu için ise daha güçlü ve güvenilir yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi ve daha da önemlisi ilgili hukuksal zeminin oluşturulması gerekiyor.

Sağlık verilerinin güvenliği ve etik kullanımı açısından yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinde hangi önlemler alınmalı? Regülasyonlar bu alandaki inovasyonu nasıl etkileyebilir?

Yapay zekâ modellerinin sağlık gibi kritik alanlarda kullanılması için bu modellerin popülasyonu yeterince temsil eden bir veri kümesi üzerinde eğitilmesi son derece önemli bir konu. Veri kümesinin oluşturulmasında popülasyondaki çeşitliliğin göz önünde bulundurulması, önyargı ve ayrımcılığın engellenmesi ve birey mahremiyetinin korunması gerektiği ise unutulmamalı. Ayrıca, bu modellerin insan gözetiminde çalışacak şekilde konumlandırılması ve verdiği kararlarda açıklanabilir olması da büyük önem taşıyor.

Tüm bu gerekliliklerin yanı sıra sağlık alanında hata toleransının düşük olması, rutin uygulamada yapay zekâ modellerinin kullanımına temkinli yaklaşılmasına yol açıyor. Dahası, karar verme süreçlerinde yapay zekâ uygulamaları kullanılmış olsa da yapılacak herhangi bir hatanın sorumluluğu, mevcut yasal mevzuata göre hekime ait. Bunun yanı sıra maliyetlerinin sigorta şirketlerince karşılanabilmesi için tedavi endikasyonlarının belirlenen protokollere uygun olması gerekliliği, ancak yapay zekâ modellerinin henüz bu protokellere dahil edilmemiş olması da ayrıca göz önüne alınması gereken bir husus. Tüm bu durum ve regülasyonlar, geliştirilecek yapay zekâ araçlarının, özellikle de otonom sistemler olmaları durumunda, gerçek hayata entegrasyonunu önemli ölçüde zorlaştırıyor ve bu kullanımın sunabileceği potansiyel inovasyonu nispeten yavaşlatıyor.

Kanser teşhisinde hücresel görüntüleme ve biyopsi analizlerinde derin öğrenme algoritmaları nasıl bir dönüşüm yaratıyor? Bu süreçlerde hata payı nasıl azaltılıyor?

Birçok kanser türü için kesin tanı, alınan biyopsinin mikroskop altında patolojik incelemesiyle konulur. Bu görsel inceleme yalnızca kanserin varlığını tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda kanserin seyrini ve tedaviye vereceği yanıtı öngörerek en uygun tedavi seçimine karar verme amacı taşır. Farklı kanser türleri için farklı paternlerin varlığı ve derecesinin dikkate alınması gerekir; bunların doğru saptanması için biyopsinin doğru ve detaylı görsel incelemesi önem taşır. Patolojide, bu paternler çok geniş spektrumda yer alır. Bir örnek vermek gerekirse, kimi kanser türleri için mitoz bölünme gösteren hücrelerin, Ki-67 pozitif hücrelerin ya da tümörü infiltre eden lenfositlerin miktarları ve tümör hücrelerine göre oranları kanserin agresifliğine ve dolayısıyla seyrine dair önemli bilgi taşır. Bu oranların içinde yer aldığı sayısal aralıklar ise verilecek tedaviyi değiştirebilir.

Patologların yeterli zamana sahip olduğu durumlarda, ilgili hücrelerin tek tek sayılmasıyla bu oranlar yüksek doğrulukla saptanabilir. Ancak, bir biyopsi slaytında yüzbinlerce hücre bulunduğu ve patologların rutin klinikte onlarca biyopsiye bakmaları gerektiği düşünüldüğünde, bu tür sayma işlemi pratikte neredeyse imkânsızdır. Pratikte hücre sayıları genellikle göz kararı kestirilir ve oranlar ancak yaklaşık olarak hesaplanabilir. Bu ise belirlenen oranlarda patologlar arası değişkenliğe ve hatalı değerlendirmelere yol açabilir.

İşte bu noktada, yapay zekâ modelleri kullanarak hücre sayımlarını nesnel ve tekrarlanabilir şekilde gerçekleştirmek büyük bir avantaj sağlar. Özellikle, tedavi seçimlerini de etkileyebilecek sınır eşik değerlerinde hatalı kararlara yol açabilecek durumlarda, yapay zekâ çözümleri hata payını azaltırken aynı zamanda işlemi hızlandırır.

Yapay zekâ gelecekte ilaç geliştirme süreçlerinde nasıl bir rol oynayabilir? Klinik araştırmalar öncesinde hangi avantajları sunabilir?

İlaç geliştirme sürecinin en kritik adımlarından biri, biyolojik hedefle etkileşime girebilecek doğru molekül adaylarının belirlenmesi ve bu adayların deneysel olarak doğrulanmasıdır. Son derece karmaşık olan ve yoğun kaynak kullanımını gerekli kılan bir süreç bu. Öte yandan molekül adaylarının yüzde 90 gibi çok büyük oranı preklinik ve klinik deneylerde başarısız oluyor ve başarılı sonuçlar elde etmek 10 yıldan uzun sürebiliyor. En uygun aday moleküllerinin belirlenmesi, bu adayların etkinliklerinin tahmin edilmesi ve potansiyel olarak başarısız olacakların erken aşamalarda elenmesi zaman ve maliyet azaltma açısından çok değerli. Bu süreçlerde yapay zekâ modelleri büyük fırsat sunuyor.

Örneğin, proteinlerin üç boyutlu yapıları, bu proteinlerin fonksiyonları hakkında bilgiler sağlıyor ve yeni ilaç adaylarının biyolojik hedeflerle nasıl etkileşime gireceğini anlamaya yardımcı oluyor. AlphaFold gibi yapay zekâ programları protein yapılarını anlamak için etkin çözüm sunuyor ve bu etkileşimleri anlamak adına yıllarca sürecek çalışmaları dakikalar içinde gerçekleştirme potansiyeli sağlıyor.