Tıbbi görüntüleme, teşhisin merkezindedir. Röntgen, BT ve MR taramaları, vücudun iç durumu hakkında geniş görsel veri üretir.
Örneğin, dünya genelinde her yıl 3,5 milyardan fazla röntgen muayenesi yapılmakta ve hastaneler petabaytlarca görüntü verisi üretmektedir. Ancak birçok görüntü analiz edilmeden kalmaktadır – bir tahmine göre radyoloji verilerinin yaklaşık %97’si kullanılmamaktadır.
Bu uyumsuzluk, radyologların üzerindeki yoğun iş yükünden kaynaklanmaktadır. Yapay zeka (YZ), özellikle derin öğrenme, görüntüleri otomatik olarak “okuyarak” yardımcı olabilir. Büyük görüntü veri tabanlarında eğitilmiş konvolüsyonel sinir ağları, tümörler, kırıklar veya enfeksiyonlar gibi hastalık kalıplarını tanımayı öğrenir; bu kalıplar bazen ince veya fark edilmesi zor olabilir. Pratikte, YZ şüpheli alanları vurgulayabilir, anormallikleri sayısal olarak belirleyebilir ve hatta hastalığı tahmin edebilir.
Günümüzde düzenleyiciler, yüzlerce görüntüleme için YZ aracını onaylamış durumda; FDA, 2025 yılına kadar 800’den fazla radyoloji algoritmasını listelemiştir. Bu, önemli bir değişimi yansıtmaktadır: YZ, klinisyenlerin yerini almak yerine onları desteklemek için röntgen, BT ve MR’a entegre edilmektedir.
Röntgen Görüntülemede YZ İyileştirmeleri
Röntgenler en yaygın tanısal görüntülerdir – hızlı, ucuz ve yaygın olarak erişilebilir. Göğüs hastalıkları (zatürre, tüberküloz, COVID-19), kemik kırıkları, diş sorunları ve daha fazlasının teşhisinde kullanılırlar.
Ancak, röntgenleri iyi okumak deneyim gerektirir ve birçok yerde yeterli radyolog bulunmamaktadır. YZ bu yükü hafifletebilir.
Örneğin, ünlü CheXNet gibi derin öğrenme modelleri, yüzbinlerce göğüs röntgeni üzerinde eğitilmiştir. CheXNet (121 katmanlı bir CNN), göğüs röntgenlerinde zatürreyi pratikteki hekimlerden daha yüksek doğrulukla tespit eder. Ortopedide, YZ destekli röntgen analizi, yoğun kliniklerde gözden kaçabilecek ince kırık çizgilerini otomatik olarak tanımlayabilir.
- Röntgen YZ’nin temel görevleri: Akciğer hastalıklarını (zatürre, tüberküloz, kanser), pnömotoraks ve sıvıyı tespit etmek; kemik kırıklarını veya çıkıklarını saptamak; COVID-19 veya diğer enfeksiyonlar için tarama yapmak. YZ araçları bu bulguları anında işaretleyerek acil vakaların önceliklendirilmesine yardımcı olur.
- Klinik sonuçlar: Bazı çalışmalarda YZ, radyolog performansına eşdeğer sonuçlar vermiştir. Örneğin, CheXNet zatürre vakalarında ortalama doktor doğruluğunu aşmıştır.
Ancak gerçek hastanelerde yapılan testler sınırlılıkları göstermektedir: büyük bir çalışma, radyologların göğüs röntgenlerinde hâlâ mevcut YZ’den daha iyi performans gösterdiğini, akciğer bulgularını tanımlamada daha yüksek doğruluk sağladığını ortaya koymuştur. YZ araçları yüksek duyarlılığa (çeşitli bulgularda %72–95) sahipken, doktorlara kıyasla daha fazla yanlış alarm vermiştir.
Özetle, YZ röntgenleri güvenilir şekilde ön tarama yapabilir ve endişe yaratabilecek alanları vurgulayabilir, ancak nihai teşhis hâlâ insan yargısına bağlıdır. Bir radyoloji haber özetinin uyarısında belirtildiği gibi, YZ henüz röntgenler için tamamen otonom bir teşhis aracı değildir.
BT Taramasında YZ Yenilikleri
BT (bilgisayarlı tomografi), vücudun detaylı kesitsel görüntülerini üretir ve birçok teşhis için (kanser, inme, travma vb.) hayati öneme sahiptir. YZ, BT taramalarında büyük umut vaat etmektedir:
- Akciğer kanseri: Son YZ modelleri, BT’de akciğer tümörlerini uzman radyologlar kadar iyi tespit edip segmentlere ayırabilmektedir. 2025 tarihli bir çalışmada, büyük bir veri seti (1.500’den fazla BT taraması) üzerinde eğitilmiş 3D U-Net sinir ağı kullanılmıştır.
Tümör tespitinde %92 duyarlılık ve %82 özgüllük elde edilmiş, segmentasyon doğruluğu doktorlara yakın (Dice skorları ~0,77 vs 0,80) olmuştur. YZ süreci hızlandırmıştır: model tümörleri hekimlerden çok daha hızlı segmentlemiştir. - Beyin kanaması: Acil tıpta YZ, hızlı inme bakımına destek olur. Örneğin, ticari AIDOC algoritması kafa BT’sinde intrakraniyal kanamayı işaretler. Çalışmalar, AIDOC’un beyin kanaması tespitinde %84–99 duyarlılık ve %93–99 özgüllük sağladığını raporlamıştır.
Bu, doktorları kritik kanamalar konusunda saniyeler içinde uyarabilir. - Diğer BT kullanımları: YZ, COVID-19 zatürresi desenlerini tanımlamak için göğüs BT’sinde, kalsiyum skorlaması için BT anjiyografide ve karaciğer lezyonları veya böbrek taşları tespiti için karın BT’sinde de uygulanmaktadır.
Akciğer kanseri örneğinde, YZ destekli BT, tümör hacmini doğru ölçerek tedavi planlaması ve takibini iyileştirebilir.
BT’de faydalar: YZ, sıkıcı görevleri otomatikleştirir (örneğin, nodüller için 3D hacimleri taramak), tutarlılığı artırır ve triyajı destekler. Travmada, kırıkları veya organ yaralanmalarını vurgulayabilir.
Birçok YZ aracı artık göğüs ve kafa BT’lerini okumada onaylanmıştır. Örneğin, CMS gibi kurumlar bazı YZ analizlerini (örneğin rutin akciğer BT’lerinde koroner plak skorlaması) geri ödeme kapsamına almaya başlamıştır.
MR Görüntülemede YZ Gelişmeleri
MR, yumuşak dokuların (beyin, omurga, eklemler, organlar) yüksek kontrastlı görüntülerini sağlar. YZ, MR’ı daha hızlı ve akıllı hale getiriyor:
- Daha hızlı taramalar: Geleneksel olarak, yüksek kaliteli MR taramaları zaman alır, bu da uzun beklemelere ve hasta rahatsızlığına yol açar. Yeni YZ tabanlı yeniden yapılandırma algoritmaları (Derin Öğrenme Yeniden Yapılandırma, DLR), eksik verileri tahmin ederek tarama süresini önemli ölçüde kısaltır.
Uzmanlar, DLR’nin MR taramalarını “ultra hızlı” hale getirebileceğini ve teknolojinin tüm tarayıcılarda rutin hale gelebileceğini söylüyor. Örneğin, İngiltere’den araştırmacılar ve GE Healthcare, düşük alan (daha ucuz) bir MR cihazının, geleneksel yüksek alan taramalarına eşdeğer görüntüler üretmesini sağlamak için YZ kullandı. Bu, MR’ın erişilebilirliğini artırabilir ve hasta kuyruklarını azaltabilir. - Daha net görüntüler: YZ ayrıca görüntü kalitesini artırır. Gürültülü ve net taramalar arasındaki farkı öğrenerek, DLR gerçek zamanlı olarak görüntüleri gürültüden arındırır.
Bu, hastalar hareket etse bile MR görüntülerinin daha net olmasını sağlar. Huzursuz çocuklar veya travma hastaları için daha hızlı YZ taramaları sedasyon ihtiyacını azaltır. - Hastalık tespiti: Klinik teşhiste YZ, MR analizinde üstünlük sağlar. Örneğin, beyin görüntülemede YZ destekli modeller tümörleri doğru şekilde segmentler ve sınıflandırır.
Derin öğrenme, tümör sınırlarını 3D MR’da işaretleyebilir, boyutlarını sayısal olarak belirleyebilir ve yalnızca görüntüden tümör genetiği veya derecesini tahmin edebilir. Nörolojide, YZ inme, multipl skleroz lezyonları veya malformasyonları hızlıca bulur. Kas-iskelet MR’ı (eklemler, omurga) da fayda sağlar: YZ, bağ yırtıkları veya omurga disk problemlerini manuel yöntemlerden daha hızlı tespit eder.
Genel olarak, YZ MR’ı daha hızlı ve verimli hale getirerek veriyi zenginleştirir.
Hasta taramalarını ve etiketleme verilerini entegre ederek, YZ kişiselleştirilmiş tedavi planlamasını destekleyen 3D ölçümler sağlar. YZ MR deneyen hastaneler, daha akıcı iş akışı ve daha tutarlı yorumlar bildirmektedir.
Tıbbi Görüntülemede YZ’nin Faydaları
YZ, röntgen, BT ve MR’da birçok avantaj sunar:
- Hız ve Verimlilik: YZ algoritmaları görüntüleri saniyeler içinde analiz eder. Acil bulguları (akciğer opasiteleri, inmeler, kırıklar gibi) işaretleyerek doktorların önceliklendirmesine olanak tanır.
Akciğer tümörü BT çalışmasında, YZ tümörleri manuel izlemeye göre çok daha hızlı segmentlemiştir. Daha hızlı görüntüleme (özellikle MR) daha fazla hasta kapasitesi ve daha kısa bekleme süreleri demektir. - Doğruluk ve Tutarlılık: İyi eğitilmiş YZ, belirli görevlerde insan doğruluğuna eşdeğer veya daha iyi olabilir. CheXNet (zatürre tespiti) gibi modeller, ortalama radyologlardan daha yüksek duyarlılık göstermiştir.
YZ ayrıca gözlemci içi değişkenliği ortadan kaldırır: aynı bulguyu her seferinde tutarlı şekilde işaretler. Bu sayısal hassasiyet (örneğin tam tümör hacmi) izlemeyi kolaylaştırır. - Genişletilmiş Uzmanlık: Radyolog sayısının az olduğu bölgelerde YZ, uzman asistan olarak görev yapar. Bir göğüs röntgeni YZ’si, uzak kliniklerde şüpheli tüberküloz veya zatürreyi işaretleyerek tanısal erişimi artırabilir.
Stanford’un CheXNet ekibi, uzman düzeyinde otomasyonun hizmet verilmeyen bölgelere görüntüleme içgörüleri getirebileceğini belirtmektedir. - Sayısal İçgörüler: YZ gizli kalıpları çıkarabilir. Örneğin, MR’da bazı YZ modelleri tümörlerin genetik mutasyonlarını veya hasta sonuçlarını görüntü özelliklerinden tahmin eder.
Görüntü analizini hasta verileriyle birleştirmek, erken hastalık riski tahminine yol açabilir.
Bu faydalar benimsenmeyi hızlandırıyor: binlerce hastane artık görüntüleme platformlarında YZ araçlarını pilot olarak kullanıyor.
Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler
Ümit vaat etse de, görüntülemede YZ’nin bazı sınırlamaları vardır:
- Performans Değişkenliği: YZ modelleri her ortamda aynı başarıyı göstermez. Bazı çalışmalar, bazı araçların bir hastanede iyi performans gösterirken başka yerlerde daha kötü olduğunu ortaya koymuştur.
Örneğin, bir çalışma bazı radyologların YZ yardımıyla geliştiğini, bazılarının ise YZ kullanırken daha fazla hata yaptığını göstermiştir. YZ duyarlılığı yüksek olabilir, ancak yanlış pozitifler (yanlış alarmlar) sorun yaratabilir. Bu nedenle klinisyenlerin YZ önerilerini doğrulaması gerekir. - Uzmanlık Gereksinimi: Radyologlar hâlâ vazgeçilmezdir. Mevcut rehberler YZ’yi destekleyici bir araç olarak vurgular, yerine geçmez.
İnsan denetimi, ince ayrıntıların ve klinik bağlamın göz önünde bulundurulmasını sağlar. Entegrasyon, radyologların YZ bulgularına güvenmeyi ve sorgulamayı öğrenmesini gerektirir. - Veri ve Önyargı: YZ, eğitim verisi kadar iyidir. Görüntü veri setleri büyük ve çeşitli olmalıdır.
Kötü veri kalitesi, dengesizlik (örneğin belirli popülasyonların aşırı temsili) veya artefaktlar YZ performansını bozabilir. YZ’nin sağlam ve adil olması için sürekli araştırma gereklidir. - Düzenleme ve Maliyetler: Birçok YZ aracı onaylanmış olsa da (FDA onayları), uygulamaya almak pahalı olabilir ve iş akışı değişiklikleri gerektirir.
Geri ödeme modelleri yeni gelişmektedir (örneğin CMS, bazı YZ destekli BT analizlerini karşılamaktadır). Hastaneler yazılım, donanım ve eğitim maliyetlerini göz önünde bulundurmalıdır. - Gizlilik ve Güvenlik: YZ kullanımı hasta verilerini içerir. Gizliliği korumak için sıkı önlemler (şifreleme, kimlik gizleme) şarttır.
Siber güvenlik, YZ sistemleri ağlara bağlandığında kritik önem taşır.
Bu zorluklara rağmen, uzmanlar uyarlanmış entegrasyonun önemini vurgulamaktadır. Harvard raporlarından biri, YZ destekli iş akışlarının insan performansını artırabileceğini belirtmektedir.
Pratikte, YZ’nin hızı ile klinisyenlerin yargısının birleşimi en iyi sonuçları verir.
Gelecek Perspektifi
Tıbbi görüntülemede YZ hızla ilerliyor. Önde gelen şirketler ve araştırma grupları algoritmaları geliştirmeye devam ediyor.
Örneğin, “temel modeller” (çeşitli tıbbi verilerle eğitilmiş çok büyük YZ ağları) yakında daha geniş teşhis yetenekleri sunabilir. Daha fazla görev (örneğin tam organ segmentasyonu, çoklu hastalık taraması) otomatikleşebilir.
Uluslararası iş birlikleri, düşük kaynaklı bölgelerde tüberküloz taraması gibi halk sağlığı için YZ’den yararlanmayı hedefliyor. Ulusal sağlık hizmetleri (örneğin İngiltere NHS) maliyetleri azaltmak için YZ uyumlu tarayıcılara yatırım yapıyor.
Zamanla, YZ destekli görüntüleme standart hale gelebilir: acil durumlar için hızlı triyaj, YZ ile akciğer kanseri taraması ve saniyeler içinde tamamlanan MR taramaları.
>>> Daha fazla bilgi için tıklayın: Yapay Zeka Görüntülerden Erken Kanseri Tespit Ediyor
Özetle, YZ, röntgen, BT ve MR yoluyla hastalık teşhisini doğruluk, hız ve erişilebilirlik açısından desteklemektedir.
Radyologlar hâlâ nihai teşhisi koysa da, YZ araçları onların daha fazla ve daha hızlı görmesini sağlar. Teknoloji olgunlaştıkça, YZ’nin görüntülemede vazgeçilmez bir ortak olması ve dünya çapında hasta bakımını iyileştirmesi beklenmektedir.
