Epilepsi Teşhisinde Devrim Niteliğinde Yenilik: Yapay Zeka Destekli Analiz
Epilepsi, birçok nedenden kaynaklanabilen karmaşık bir rahatsızlık olup, vakaların yaklaşık yüzde 30’u beyindeki yapısal anormalliklerden kaynaklanıyor. Ancak, özellikle beynin derin kıvrımlarında bulunan küçük lezyonlar, geleneksel MR görüntüleme yöntemleriyle çoğu zaman tespit edilemiyor.
Melbourne Kraliyet Çocuk Hastanesi’nde görev yapan pediatrik nörolog Emma Macdonald-Laurs’ın liderliğindeki bir ekip, yapay zekâyı kullanarak yaban mersini boyutunda veya daha küçük lezyonları tespit etme başarısına ulaştı. Macdonald-Laurs, “Bu lezyonlar sıkça gözden kaçmakta ve birçok çocuk cerrahi müdahale adayı olarak değerlendirilememekte. Yapay zeka, radyologların ya da epilepsi uzmanlarının yerine geçmiyor, ama bir dedektif gibi hızlıca ipuçlarını bir araya getirerek tedavi sürecini hızlandırıyor,” dedi.
Yüksek Başarı Oranı ile Dikkat Çekti
Araştırmada, kortikal displazi ve fokal epilepsi tanısı konan hastalar üzerinde yapılan testlerde, daha önce “normal” rapor edilen MR sonuçlarında, gizli lezyonların yüzde 80 oranında tespit edildiği belirlendi. Yapay zeka aracı, hem MR hem de PET taramalarını analiz ettiğinde, iki ayrı test grubunda sırasıyla yüzde 94 ve yüzde 91 gibi etkileyici başarı oranları elde edildi. İlk gruptaki 17 çocuktan 12’si, lezyonların çıkarılması için ameliyat edilirken, 11’i nöbetsiz bir yaşam sürmeye başladı.
Gelecek Adımlar
Macdonald-Laurs, bu yapay zeka sisteminin yeni teşhis almamış hastalarda uygulanmasını ve gerçek hastane ortamlarında test edilmesini hedeflediklerini vurguladı. Epilepsi, her 200 çocuktan birini etkileyerek dünya genelinde yaygın bir sorun oluşturuyor ve hastaların yaklaşık üçte biri ilaç tedavisine olumlu yanıt vermiyor. King’s College London’dan biyomedikal bilişim uzmanı Konrad Wagstyl, çalışmayı “çok etkileyici bir kavram kanıtı” olarak değerlendirdi.
Öte yandan, uzmanlar PET taramalarının maliyetinin yüksek olduğunu ve MR kadar yaygın kullanılmadığını, ayrıca röntgen ya da BT gibi diğer yöntemlerde olduğu gibi bir miktar radyasyon dozu içerdiğini hatırlatıyor. Bu gelişme, yapay zekanın sağlık alanında teşhis süreçlerini hızlandırma ve gözden kaçan ayrıntıları gün yüzüne çıkarma potansiyelini bir kez daha gözler önüne seriyor.
