Araştırmacılar ameliyat esnasında kullanılabilen analiz tekniği geliştirdi

Bir hastanın beynindeki tümörün birkaç ay içinde ne yönde değiştiğini ya da vücudun farklı bir bölgesindeki kanser hücrelerinin ilerleyişini tespit etmek için doktorlar, tıbbi görüntülerin üst üste bindirilmesi tekniğinden faydalanıyor. Bu teknik uyarınca hastaya ait farklı tarihlerde çekilmiş iki tıbbi görüntü(örneğin manyetik rezonans görüntüleme sonuçları) piksel piksel hizalanıyor ve ortaya değişim haritası çıkıyor. Bu sayede farklı tarihlerde çekilen iki farklı tıbbi görüntü karşılaştırılarak anatomik farklılıklar detaylı bir şekilde analiz edilebiliyor.
İki saatlik bekleme süresi kalkıyor
Tabi bu süreç pek de kolay değil zira her bir pikselin titizlikle hizalanması ve iki görüntünün doğru bir şekilde analiz edilmesi gerekiyor. Bu da iki farklı görüntünün karşılaştırılması için en az iki saat bekleme zorunluluğunu doğuruyor. Yani bir tümör operasyonunun ardından, operasyonun ne derecede başarılı geçtiğini görmek için eski MRI sonucu ile operasyon sonrasındaki MRI sonucunu karşılaştırmak isteyen cerrah en az iki saat beklemek zorunda.
MIT(Massachusetts Teknoloji Enstitüsü)’deki araştırmacılar ise bu süreci kısaltmak için yeni bir yapay zekadan faydalandı. Görüntüleri çok daha hızlı bir sürede hizalayacak yapay zeka geliştirmek isteyen bilim insanları, binlerce hastaya ait tıbbi görüntü çiftlerini(farklı tarihlerde çekilen tıbbi görüntüleri) yapay zekaya vererek onu eğitmeye başladı. Eğitim sürecinde görüntü çiftlerini ve görüntülerin üst üste bindirilmesiyle oluşan yeni tıbbi görüntüleri analiz eden yapay zekaya bazı optimal hizalama parametreleri hakkında da veriler aktarıldı.

Eğitim sürecini tamamlayan yapay zekanın yetenekleri oldukça heyecan verici. Geliştirilen yapay zekanın mevcut üst üste bindirme tekniğinden yaklaşık 1000 kat daha hızlı olduğunu belirten araştırmacılar yapay zekanın normal bir bilgisayarda kullanılması halinde farklı tarihlerde çekilen iki tıbbi görüntünün bir ya da iki dakika içinde analiz edilebileceğini belirtiyor. Araştırmacılara göre bu süre yüksek GPU gücüne sahip bilgisayarlarda ise bir saniyenin altına düşebilecek.
Ameliyat esnasında analiz imkanı
Geliştirilen yapay zekaya ait rakamsal veriler aslında araştırmacıların ne denli önemli bir adım attığını gösterir nitelikte ancak yapay zekanın ameliyathane içinde gerçekleştireceği devrimi anlamak için yukarıdaki örneğe tekrar dönmekte fayda var. Yapay zekadan faydalanan cerrahlar artık ameliyat öncesi ile ameliyat sonrası farkını görmek için iki saat beklemek zorunda kalmayacak; henüz ameliyat anında beyindeki tümörün durumunu saniyeler içinde görebilecek. Böylece hastaların defalarca ameliyat masasına yatmasının önüne geçilirken ameliyat, yeni cerrahların yetiştirilmesi için çok daha başarılı bir uygulama alanına dönüşecek.
Araştırmacılar geliştirdikleri yapay zekayı, önümüzdeki aylarda gerçekleşecek konferanslarda detaylıca açıklamayı planlıyor. Yapay zekanın hastanelerde ne zaman kullanılacağı sorusunun da bu konferanslarda cevap bulması bekleniyor.