Bilgisayarlı tomografi, Covid-19 ve yapay zeka

YAZI BOYUTU
Abone Ol Google News

Covid-19 hastalığı, görüntülemenin ve özellikle radyolojinin modern tıp pratiği içerisindeki kritik rolünü bir kez daha gözler önüne serdi. Muhtemelen bildiğiniz gibi, semptomu olan Covid-19 hastalarında akciğer tutulumunun varlığını bilgisayarlı tomografi ile hassas bir şekilde saptayabiliyoruz. Aslına bakarsanız, bilgisayarlı tomografi, Covid-19 hastalarının tanı ve tedavisinde nerede ise olmazsa olmaz bir yöntem haline geldi. 

İşte tam bu noktada bir kavram kargaşasını açıklığa kavuşturmak gerek. Bilgisayarlı tomografi’nin Covid-19 için bir tarama testi (screening test) olduğunu düşünenler var. Şunu ifade edeyim, bilgisayarlı tomografi, Covid-19 hastalığı için bir tarama testi değil. Tarama testleri, tanımları gereği, bir hastalık için risk altında olan ve o hastalıkla ilgili belirti göstermeyen, bulgusu olmayan kişilere uygulanır. Corona virüs yeni (novel) bir virüs olduğu için herkes risk altında. Tüm nüfusumuzun düzenli aralıklarla (mesela haftada bir ya da iki haftada bir) tetkik edilmesi, özellikle alacakları iyonizan radyasyon dozu göz önüne alındığında, elbette akla uygun olmaz. 

Radyoloji ve Covid-19 denince, yapa zeka uygulamalarının oynayabileceği potansiyel rolleri de irdelemek lazım. Bilgisayarlı tomografinin hastalığın akciğer tutulumunu göstermede çok etkin bir yöntem olduğunu söylemiştik. Ancak, Covid-19 hastalığının akciğer bilgisayarlı tomografi bulguları başka hastalıkların bulgularıyla benzerlik gösterebiliyor. Yapay zeka ya da daha kesin konuşursak “derin öğrenme” uygulamaları, radyoloji uzmanlarını bu anlamda destekleyebilirler. İkinci bir problem, tanı konan hastalarda, sürecin nasıl bir seyir izleyeceğinin baştan kestirilmesi. Bilgisayarlı tomografi görüntüleri ve tüm diğer klinik veriler, derin öğrenme uygulamalarıyla analiz edilebilir ve yüksek riskli hastalar belirlenebilir. 

Bilgisayarlı tomografide, hastanın aldığı iyonizan radyasyon dozunun iyi yönetilmesi de çok önemli. Hasta tedavisini yürüten hekimler hangi hastaya ne zaman ve hangi aralıklarla çekim yapılması gerektiğini mutlaka radyoloji uzmanlarıyla birlikte kararlaştırmalılar. İyi haber ise; derin öğrenmenin bilgisayarlı tomografideki radyasyon dozunu azaltmak için de kullanılabilmesi.  

Akciğer grafileri ya da başka bir deyişle akciğer röntgenleri, kolay ulaşılabilir olmaları ve bilgisayarlı tomografiye göre hastaya daha az radyasyon dozu vermeleri nedeniyle akciğer hastalıklarının tanısında çok yaygın kullanılır. Ne yazık ki, bu grafilerin Covid-19 için hassasiyetleri düşük ve özellikle hafif şiddette hastalığı teşhis etmede yetersiz kalıyorlar. Bana göre yapay zekanın asıl büyük katkısı özellikle derin öğrenme algoritmaları ile akciğer grafilerinin bu hastalık için hassasiyetlerini arttırmak olur. Böylece tanı ve takip kolaylaşır. Dünyada bu konuda çalışmalar yapıldığını biliyorum. 

Derin öğrenmenin ihtiyaç duyduğu şey “data”, daha doğrusu yüksek hacimli data ve dünyadaki tüm sağlık kuruluşlarında büyük bir hızla Covid-19 data’sı birikiyor. Yani yapay zeka öğreniyor, hem de çok hızlı ve “derin” bir şekilde ve muhtemelen çok yakında insanlığın Covid-19 savaşında en ön cephede yerini alacak.

Yazarlarımızdan

23 Mayıs 2020, Cumartesi 07:01
23 Mayıs 2020, Cumartesi 07:00
23 Mayıs 2020, Cumartesi 07:01
Sıradaki haber yükleniyor...
holder