Yandex B2B Tech ile St. Petersburg Devlet Pediatrik Tıp Üniversitesi, 12 aydan küçük bebeklerin beyin gelişimini değerlendirmek amacıyla yapay zeka temelli yeni bir çözüm geliştirdi. Bu yapay sinir ağı, günler süren beyin MR analiz süreçlerini otomatik hale getirerek yalnızca birkaç dakikada sonuçlanmasını sağlıyor. Amaç, serebral palsi gibi merkezi sinir sistemi hastalıklarının erken teşhisine yardımcı olmak ve etkili rehabilitasyon stratejileri belirlemek için doktorlara hızlı bir karar alma desteği sunmaktır.
Serebral palsi (SP), genellikle anne karnında veya doğum sonrası erken dönemlerde ortaya çıkan, hareket becerilerini kalıcı olarak etkileyen bir durumdur. Dünya genelinde her 1.000 doğumda 2-3 çocuğu etkileyen SP’nin Türkiye’deki görülme sıklığı da yükselmektedir. Bu durum, güvenilir ve erken teşhis yöntemlerine olan ihtiyacın artmasına neden oluyor.
Erken tanıdaki zorluklar
Serebral palsinin yönetiminde ve tedavisinde erken tanı büyük bir öneme sahip. Fakat yaşamın ilk 12 ayında bu rahatsızlığı tespit etmek, modern tıbbın en zorlu alanlarından biri olarak kabul ediliyor. Bunun iki ana sebebi bulunmaktadır:
Hızlı Beyin Gelişimi: Bebek beyninin bu dönemde olağanüstü hızlı bir gelişim göstermesi.
Düşük Kontrast: Beyin MR görüntülerinde gri ve beyaz madde arasındaki kontrastın düşük olması, temel dokuların ayırt edilmesini önemli ölçüde zorlaştırıyor.
Tecrübeli bir radyolog, bir beyin MR görüntüsünü yorumlayıp raporlaması için bazen günler harcayabilmektedir. Hastalığın uzun süreli takibi gerektiğinde, yüzlerce görüntünün incelenmesi, doktorların iş yükünü ve sonuç bekleme süresini artırmaktadır.
Bu zorlukları aşmak amacıyla araştırmacılar yapay zeka kullanmaya karar verdi. Ancak bu alanda yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli olan klinik veri setleri, yani gri ve beyaz maddenin ana hatlarının işaretlendigi görüntüler, oldukça sınırlıydı.
Yandex araştırmacıları, bu eksikliği gidermek adına üniversitenin klinik uzmanlarıyla yakın iş birliği ile yeni açıklamalar geliştirdi. Elde edilen özel sinir ağı mimarisi, bebek beyinlerinde gri ve beyaz maddeyi ayırt etme yeteneğinde iç değerlendirmelerde yüzde 90’ın üstünde bir doğruluk oranı yakaladı.
Bu buluş, rutin taramaların segmentasyonunu otomatikleştirerek radyologların daha karmaşık vakalara konsantre olmasına olanak tanıdığı için klinik verimliliği kayda değer şekilde artırıyor. Ayrıca, analizi zor olan bebek beyin görüntülerinin yorumlanmasında daha az deneyim sahibi uzmanlara da yardımcı olmaktadır.
Uygulamanın pratik faydaları
Yandex’in yeni yapay zeka çözümü, klinik süreçlere entegre edildiğinde dikkate değer avantajlar sunmaktadır:
Hız: MRI analizi ve segmentasyonu, günler süren manuel işlemler yerine dakikalar içinde sonuçlanarak zamanında tedaviye başlama fırsatı veriyor.
Doğruluk: Yüzde 90’ın üzerinde bir doğruluk oranıyla bebek beynindeki gri ve beyaz maddeyi nesnel şekilde ayırarak ölçüm yapıyor.
Küresel Erişim: Sinir ağı kodu açık kaynaklı olarak ücretsiz bir şekilde GitHub’da yayımlandı. Bu, dünya genelindeki sağlık kurumlarının sistemi kolayca kullanabilmesi ve serebral palsinin erken teşhisinde küresel uygulamalara katkı sağlamasına olanak sunuyor.
Bu teknoloji, doktorların daha kesin ve zamanında teşhis koyabilmelerine yardımcı olmayı ve en uygun tedavi yöntemlerini belirlemelerini desteklemeyi hedefliyor.
0 Comments