50'den fazla göz sorununu teşhis eden yapay zeka geliştirildi
Yeni bir makine-öğrenme sistemi, 50’yi aşkın göz hastalığını teşhis edebiliyor, bu sayede tanı ve tedaviyi hızlandırabiliyor. Göz tedavisinde çığır açacak bu teknikle, klinik çalışanları artık çok daha verimli teşhis ve tedaviler gerçekleştirebilecek.
Samuel Gibbs
Bilim insanlarının aktardığına göre, yeni bir makine-öğrenme sistemi, göz sorunlarını saptama ve hastaları tedavi etme konusunda en başarılı insan uzmanlar kadar iyi seviyede çalışıyor. [İngiltere'deki] NHS Vakfı Moorfields Göz Hastanesi ve University College London tarafından geliştirilen DeepMind adlı yapay zekâ (YZ) sistemi, 50’den fazla farklı göz hastalığına sahip olan hastaları yüzde 94 doğruluk oranıyla teşhis ederek, dünyanın en tanınmış göz uzmanlarına eşdeğer ya da onlardan daha başarılı olabilecek biçimde programlandı.
Moorfields Göz Hastanesi’nde bulunan NIHR Biyomedikal Araştırma Merkezi’nin ve UCL Gözbilim Enstitüsü’nün yöneticisi Profesör Sir Peng Tee Khaw, “DeepMind ile gerçekleştirilen bu öncü araştırmanın sonuçları oldukça heyecan verici ve YZ’nin, hastaların görme yetisini koruma hususunda yaratabileceği potansiyel etkiyi ortaya koyuyor” diyor.
İKİ AŞAMALI ANALİZ VE SEVK SİSTEMİ
İki aşamalı yapay zeka sistemi, sorunlu retinanın oldukça karmaşık ‘optik koherens tomografi’ (OCT)* taramalarını incelemek için daha insan-benzeri ve öğrenebilir bir yaklaşım gösteriyor. Genelde, görme sorunları yaşayan hastaları dört klinik kategoriye ayırmak amacıyla ‘acil, yarı-acil, rutin ve gözlem altında’ terimleri kullanılır. Çalışmada, 877 faklı klinik OCT taraması kullanılarak eğitim verilen beş ayrı makine-öğrenme sistemi, önce OCT taramalarının haritalandırmasını yaptı. Bunun ardından, beş harita, 7 bin 621 hastanın 14 bin 884 OCT taramasından elde edilen haritalar üzerinde eğitilen ve her biri bir tavsiye (sevk) kararı veren ikinci bir makine-öğrenme sistemi grubunca incelendi.
Tavsiye kararları, yüzde olarak ifade edilen bir güven derecesiyle tek bir sonuçta birleştiriliyor. Haritalar ve farklı ya da belirsiz bir sonuç, kendisinin yorumlanması ve tavsiye sonucunu açıklaması için bir klinisyene görsel olarak sunulabiliyor. Diğer YZ tabanlı sistemlerin birçoğu, aslında bir kara kutu gibi görünürler; veriler bir uçtan beslenir ve sonuç, sistemin karara nasıl vardığını denetlemenin bir yolu olmaksızın diğer uçtan çıkar.
YOĞUNLAŞAN VERİ BİRİKİMİ KARŞISINDA KESİN BİR ÇÖZÜM
Moorfields Göz Hastanesi’nde bir danışman göz doktoru olan Dr. Pearse Keane, “Yaptığımız göz taramalarının miktarı, insan uzmanların yorumlayabileceğinden çok daha hızlı biçimde artıyor” diyor ve ekliyor: “Geliştirdiğimiz YZ teknolojisi, bir doktor veya göz sağlığı uzmanı tarafından acil olarak görülmesi ve tedavi edilmesi gereken hastalara öncelik verecek biçimde tasarlandı. Göz hastalıklarına erken tanı koyup tedavi edebilirsek, bu, bize insanların görüşünü yitirme ihtimalini en aza indirme şansını sağlayacaktır.”
İki aşamalı yaklaşımla, sistemler, çeşitli özellikler barındıran görüntüler üreten farklı OCT makinelere daha uyumlu hale de getiriliyor. Farklı makinelerde, yalnızca, haritalama sisteminin yeniden yapılandırılması ve mevcut tavsiye sisteminin bozulmaması gerekiyor.
Bir sonraki aşamaysa, hasta sevkleri için hastanelerde kullanıma girmesinden önce, klinik denemeler ve yasal onay süreci sonrasında YZ sistemini kurmak. Onay verildikten sonra, sistem tüm Moorfields tesislerinde beş yıllık bir dönem için kullanıma açık olacak.
KLİNİSYEN EĞİTİMİNDE DE KULLANILABİLİR
Araştırmacılar, öğrenebilen YZ sisteminin klinisyenleri eğitmeye yardımcı olmak için kullanılabileceğini; ayrıca, Moorfields’ın, YZ’yi eğitmek için kullanılan tanımlanmamış veri kümesinde ve sonraki yıllarda ticari olmayan araştırma faaliyetlerinde de kullanabileceğini ifade ediyor.
Uzmanlar, araştırmacılar eliyle oluşturulana benzer YZ sistemlerinin, klinisyenlerin daha fazla sayıda hastayı tedavi etmeleri ve NHS’nin sınırlı kaynaklarını geliştirmesine yardım etme potansiyeli barındırdığını belirtiyor.
Moorfields Göz Derneği’nin yöneticisi Robert Dufton şu bilgileri veriyor: “Göz hastalıklarına ilişkin tedavi ihtiyacının, özellikle de insanların daha uzun yaşadığı göz önünde bulundurulduğunda, mevcut uygulamaları kullanarak talebi karşılayabilme yeteneğimizin çok ötesinde artacağı öngörülüyor.
Yapay zekâ, hastalıkların teşhis edilme ve tedavi sunma hızını değiştirme potansiyeline işaret ediyor ve sınırlı sayıdaki klinisyenin en verimli biçimde çalışmasına olanak sağlıyor.”
*OCT, retina, optik sinir başı ve retina sinir lifi tabakasının eşzamanlı olarak görüntülenmesine olanak sağlayan hızlı ve temassız bir yöntemdir.
Kaynak: Makalenin orijinali The Guardian gazetesinde yayımlanmıştır. (Çeviren: Tarkan Tufan)