Hastalık tanısı artık yapay zeka ile konuluyor
Yapay zeka ile temelde insan yetkinliklerinin geliştirilmesi ve
bunlara katkı sağlanması amaçlanırken, şirketler ise yapay zekayı
sektöre de bağlı olarak, müşteri hizmetlerinden tedarik zinciri
yönetimine kadar birçok alanlarda kullanmaktadır. Sağlık
sektöründe ise yapay zeka; karmaşık tıbbi ve sağlık hizmetleri
verilerinin analizinde, insan bilişini örnek almak için makine
öğrenimi algoritmaları ve yazılımlarını tanımlamak için kullanılan
kapsamlı bir terim olarak karşımıza çıkıyor.
Aiforia firmasına ait algoritmalar da kısaca klinik teşhiste
yapay zeka destekli patoloji görüntü analiz yazılımı olarak
tanımlanabilir. Türkiye’de CE-IVD onaylı bir patoloji algoritması
ilk olarak Memorial Sağlık Grubu’nda kullanılmaya başlandı.
Patolojideki YZ uygulamaları ve 2025 yılı itibariyle hastalara
hizmet edecek algoritmalar hakkındaki detayları, Memorial Sağlık
Grubu Patoloji kurucu hekimi ve koordinatörü Prof. Dr. İlknur
Türkmen aktardı.
Yapay zeka, uzman değerlendirmesine katkıda
bulunuyor
Patolojik inceleme, başta kanser olmak üzere hemen tüm
hastalıkların altın standart tanısı için gereklidir. Patolojik tanı
mikroskop altında hücrelerin incelenmesi ile yapılmakta iken,
son 20 yılda bu görüntülerin dijitalize edildiği dijital patoloji
kavramı hayatımıza girmiştir. Dijitalizasyon, pek çok alanda
süreçlere katkı sağladığı gibi, yapay zeka destekli görüntü analizi
yazılımları ile tanı, tedavi süreçlerini yönlendirme ve YZ’nın
hastalar için kullanımı için uygun ortamın oluşturulmasını
sağlamaktadır. Bu tür yazılımlar, dijitalleştirilmiş patoloji
örneklerini analiz etmek için derin öğrenme ve makine öğrenimi
algoritmalarını kullanmakta ve patoloji uzmanlarının doku
örneklerini daha hızlı ve arttırılmış doğrulukla incelemelerine
yardımcı olmaktadır. Yapay zeka modelleri, hücre tespiti,
sınıflandırma, sayım ve anormal dokuların belirlenmesi gibi çeşitli
görevlerde destek sunabilmektedir. Bu tür yazılımlar, görüntü
analizini otomatikleştirerek patologların iş yükünü hafifletmeye
yardımcı olmasının ardından hata riskini de en aza indirmektedir.
Ancak, bu tür yazılımlar tek başına tanı koymaktan
öte patoloji uzmanının değerlendirmesini tamamlayıcı nitelikte
kullanılmaktadır.
Daha doğru ve daha kısa zamanda teşhis imkanı
sağlıyor
Aiforia yazılımları, özellikle dijital patoloji ve yapay zeka
tabanlı görüntü analizi alanında önemli yenilikler sunan yazılım
desteği olarak günümüzde kullanıma sunuldu. Bu yazılım, çeşitli
hastalıkların teşhisinde ve araştırılmasında yardımcı olabilmeyi
amaçlamaktadır. Genel olarak şu alanlarda etkili olabilir:
Kanser Tanısı: Aiforia, özellikle meme,
prostat, akciğer ve deri kanserleri gibi çeşitli kanser türlerinin
tanısında patoloji uzmanlarına yardımcı olur. Yapay zeka, anormal
hücresel yapıları ve potansiyel tümör odaklarını tespit eder.
Nörolojik Hastalıklar: Alzheimer
hastalığı gibi çeşitli nörodejeneratif hastalıkların analizinde
kullanılabilir. Beyin dokusundaki yapısal değişiklikleri incelemek
için yararlı olabilir.
Böbrek Hastalıkları: Glomerülonefrit ve
diğer böbrek rahatsızlıklarının teşhisinde doku analizi
yapabilir.
Enfeksiyon Hastalıkları: Bakteriyel veya
viral enfeksiyonların sonucu olan patolojik değişikliklerin
incelenmesine yardımcı olabilir.
Karaciğer Hastalıklar: Karaciğer
fibrozisi veya siroz gibi durumların tanısında etkili
olabilir.
Patoloji alanında CE-IVD onaylı yazılım algoritması olan Aiforia
algoritmalarının güçlü yanı, büyük miktarda veriyi hızlı ve tutarlı
bir şekilde analiz ederek patoloji uzmanlarının daha doğru ve daha
kısa zamanda teşhis koymasına yardımcı olmaktır.
Yapay zekanın bir diğer avantajı; kullanım alanındaki
çeşitlilik
Bu yazılım desteğinin güçlü yanı, büyük miktarda veriyi hızlı ve
tutarlı bir şekilde analiz ederek patoloji uzmanlarının daha doğru
ve zamanında teşhis koymasına yardımcı olmasıdır. Patoloji
alanındaki dijitalizasyon, YZ yazılımlarının kullanımına olanak
sağlamakta ve patoloji alanında oldukça önemli bir yenilik
sunmaktadır. Bu teknoloji ve yazılımların kullanım alanları
şunlardır:
Uzak Erişim ve Paylaşım
Kolaylığı: Dijital olarak taranan görüntülere
dünyanın herhangi bir yerinden erişilebilir ve bu görüntüler
kolayca paylaşılabilir. Bu, uzaktan çalışma ve ikinci görüşlerin
alınmasını kolaylaştırır. Ekspertiz sahibi patologların hastalar
için çalışabilmesine imkan sağlar.
Hız ve Verimlilik: Yapay
zeka algoritmaları, görsel verilerin analizini hızlandırabilir
ve patoloji uzmanlarının tanı koyma süreçlerini hızlandırarak daha
verimli çalışmalarına olanak tanır. Böylelikle tekrarlayan işlerle
vakit kaybetmek yerine, hastalara daha komplike süreçlerde fayda
sağlayabilirler.
Hassasiyet ve Doğruluk: Otomatik analiz
ve yapay zeka destekli algoritmalar sayesinde, doku örneklerinin
incelenmesinde insan hatalarını minimize eder ve daha doğru
sonuçlar elde edilmesini sağlar.
Büyük Veri Analizi: Bu tür yazılımlar
büyük ölçekli patoloji verilerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve
analiz edebilir. Bu da araştırmalar için geniş kapsamlı veri
analizi imkanı sunar ve yeni ilaç geliştirmeleri için çok önemli
bir vizyon ve ufuk sunmaktadır.
Öğrenme ve Gelişme: Yazılım, makine
öğrenimi algoritmaları sayesinde zamanla gelişir ve daha karmaşık
patolojik anormallikleri tanıyabilme kapasitesini artırır.
Araştırma ve Geliştirme: Akademik
kurumlar ve ilaç şirketleri, Aiforia benzeri yazılımlar
üzerinde yürütülen araştırmalar sayesinde yeni tedavi yöntemleri ve
ilaçlar geliştirebilir.
Yukarıda özetlendiği üzere; dijital patoloji ve bu alanda
kullanılan klinik karar destek yazılımları, tıpta dijital dönüşümün
önemli bir parçası olup, klinisyenlere ve araştırmacılara önemli
avantajlar sunmaktadır. Bu tür yazılımlar, tıbbi araştırmalar ve
klinik uygulamalarda büyük bir potansiyele sahiptir.
Kişiselleştirilmiş tedavilerini geleceği büyük veri analizinden
geçmektedir.
Dört yıllık bir süreçte, tam dijital iş akışı ile ülkede öncü,
globalde bilinir hale gelen Memorial Sağlık Grubu Patoloji Bölümü,
dijital patolojinin ana hedeflerinden biri olan yapay zeka
kullanımını da hastaların yararına rutin işleyişine almıştır. 2025
yılı itibariyle prostat, meme ve akciğer kanseri hastalarında yapay
zeka algoritmaları kullanılacaktır. Portföyü genişletme çalışmaları
devam etmektedir.
