Hastalık Tanısında Yapay Zeka Dönemi

Hastalık tanısında yapay zeka dönemi başladı. Günümüzde her alana giren yapay zeka sağlık alanında da hastalık teşhisinde kullanılmaya başlandı.

Yapay zeka, günümüzde makinelerin insan benzeri görevleri gerçekleştirmesine, deneyiminden öğrenmesine, yeni girdilere uyum sağlamasına olanak sağlayan sistemleri tanımlamaktadır. 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

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:

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:

 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.