Michigan Üniversitesi Geliştirdiği Yapay Zekâ Sistemiyle Beyin MR Görüntülerini Saniyeler İçinde Analiz Ediyor

ABD’de Michigan Üniversitesi bünyesinde geliştirilen yeni bir yapay zekâ sistemi, beyin manyetik rezonans görüntülerini saniyeler içinde analiz ederek nörolojik hastalıkların tespitine destek oluyor. Araştırmacılar, sistemin farklı beyin hastalıklarını yüzde 97,5’e varan doğruluk oranıyla tanımlayabildiğini bildirdi.

Araştırma Sonuçları Bilimsel Dergide Yayımlandı
Çalışmaya ilişkin bulgular, bilimsel dergi Nature Biomedical Engineering’de yayımlandı. Araştırmada, Prima adı verilen yapay zekâ modelinin bir yıl boyunca test edildiği ve 30 binden fazla beyin MR incelemesi üzerinden değerlendirildiği aktarıldı. Sistem, 50’den fazla farklı nörolojik tanı için performans ölçümünden geçti.

Acil Vakalar Otomatik Olarak Önceliklendiriliyor
Araştırmada, Prima’nın yalnızca hastalık tespiti yapmakla kalmadığı, vakaları aciliyet düzeyine göre sıralayabildiği belirtildi. İnme ve beyin kanaması gibi acil müdahale gerektiren durumlarda, sistemin ilgili uzmanlara otomatik bildirim gönderebildiği kaydedildi.

“Klinik Süreçleri Desteklemeyi Amaçlıyoruz”
Michigan Üniversitesi Sağlık Sistemi’nde görev yapan Beyin Cerrahisi Uzmanı Dr. Todd Hollon, artan MR taleplerinin hekimler ve sağlık sistemleri üzerinde ciddi bir yük oluşturduğunu belirterek, “Geliştirilen bu sistem, hızlı ve doğru analizlerle klinik süreçleri desteklemeyi amaçlıyor.” dedi.

Araştırmanın eş yazarlarından Yiwei Lyu ise sistemin tanısal doğruluğu korurken değerlendirme süresini önemli ölçüde kısaltabildiğini ve bu yönüyle klinik iş akışına katkı sunabileceğini ifade etti.

Görüntü, Metin ve Klinik Veriler Bir Arada
Prima, “vision language model (VLM)” olarak tanımlanan bir yapay zekâ mimarisi kullanıyor. Bu yapı sayesinde sistem, MR görüntülerini, hasta klinik bilgilerini ve hekimlerin görüntüleme isteme gerekçelerini birlikte değerlendirebiliyor.

Araştırmacılar, modelin eğitimi sırasında Michigan Üniversitesi Sağlık Sistemi’nde dijital kayıtların tutulmaya başlandığı tarihten itibaren toplanan 200 binden fazla MR çalışması ve 5,6 milyon görüntü dizisinin kullanıldığını bildirdi. Araştırma ekibinden Samir Harake, modelin radyologların değerlendirme yaklaşımına benzer biçimde hem görüntüleri hem de klinik bağlamı birlikte ele aldığını söyledi.

MR Talebi Artıyor, Uzman Sayısı Yetersiz Kalıyor
Çalışmada, dünya genelinde beyin MR talebinin artmasına karşın, nöroradyoloji alanındaki uzman sayısının bu talebi karşılamakta zorlandığına dikkat çekildi. Bu durumun tanı gecikmelerine ve artan iş yüküne yol açabildiği vurgulandı.

Michigan Üniversitesi Radyoloji Bölümü Başkanı Dr. Vikas Gulani, yapay zekâ destekli sistemlerin özellikle kaynakları sınırlı sağlık kuruluşlarında görüntüleme hizmetlerine erişimi destekleyebileceğini ifade etti.

Klinik Kullanım İçin Yeni Çalışmalar Planlanıyor
Araştırmacılar, Prima’nın performansının umut verici olduğunu ancak sistemin rutin klinik kullanımı için farklı merkezlerde ve daha geniş kapsamlı çalışmalara ihtiyaç duyulduğunu vurguladı. Gelecek aşamada, daha fazla hasta verisi ve elektronik sağlık kayıtlarının modele entegre edilmesi planlanıyor.

Kaynak: CUMHA - CUMHUR HABER AJANSI