Yeni Yapay Zekâ Algoritması Kritik Bulguların Tespitini Destekliyor

24 Ocak 2019

Tıp temalı dizileri izleyen herkes “stat (acil)” ifadesini duymuştur. Doktorlar ve hemşireler hastanın derhal tedaviye ihtiyacı olması halinde böyle bağırır. Televizyon dizileri için çekici bir unsur olsa da tıp uzmanlarının stat yorgunlukla mücadele ettiği gerçek dünyada işler pek böyle yürümüyor.

Acil bir durum veya potansiyel olarak yaşamı tehdit edici bir durumla karşı karşıya olan hastaların röntgeni çekildiğinde, elde edilen görüntülerin okunması ve sıraya konulması için harcanacak süre, saatlerin ve hatta dakikaların önemli olduğu göz önünde bulundurulduğunda son derece kritik. Özellikle radyolojide bu sorun göze çarpıyor. Radyoloji uzmanları her gün yüzlerce tetkiki incelemek durumunda ve bunların çoğu bir şeyler olağan dışı göründüğü için “stat” olarak işaretleniyor. Tüm bunlar süreci tıkayabiliyor ve pnömotoraks veya diğer adıyla çökmüş akciğer gibi kritik durumların geç fark edilmesine neden olabiliyor.

GE Sağlık ve Dijital Sağlık İnovasyonu Merkezi arasındaki iş birliğiyle bu durum değişiyor. Dr. Callcut, pnömotoraks tespit algoritmasının arkasındaki ilk kullanım durumu ve veri bilimi yaklaşımını tesis etmek için UCSF radyoloji uzmanları Dr. John Mongan ve Dr. Andrew Taylor ile birlikte çalıştı. UCSF, Toronto’daki Humber River Hastanesi, Bethlehem, Pennsylvania’daki St. Luke’s Üniversite Hastanesi ve New Delhi’deki Mahajan Hastanesi’yle birlikte ilk görüntü alma ve görüntülere not ekleme çalışmalarını tekrarladı.

Yapay Zekâ algoritması, tıp uzmanları arasında Yapay Zekâ kullanımının yaygınlaşması sürecini hızlandırmak ve daha hızlı ve kesin kararlar vermelerine yardımcı olmak için GE Sağlık tarafından kurulan bir dijital platform olan Edison’da geliştirildi. GE Sağlık, Kasım ayının sonuna doğru Chicago’da gerçekleştirilen ve dünyanın en büyük radyoloji toplantısı olan 104. Kuzey Amerika Radyoloji Topluluğu (RSNA) toplantısında yeni Edison aplikasyon setini tanıtmıştı.

Tıpkı 2017 yılında olduğu gibi 2018 toplantısına da damgasını vuran konu Yapay Zekâ oldu. 2021 yılı itibariyle sağlık hizmetlerini kapsayan Yapay Zekâ pazarının 6,6 milyar dolar değerine ulaşması bekleniyor. PricewaterhouseCoopers tarafından 2017’de gerçekleştirilen ankete bakılırsa neredeyse 10 sektörel yöneticiden dördü Yapay Zekâ, makine öğrenimi ve öngörücü analizlere yatırım yaptıklarını söylüyor.

Critical Care Suite* bulunan GE Sağlık’ın Optima XR240amx’i, sisteminde Yapay Zeka içeren ilk X-ışını görüntüleme cihazı unvanına sahip.Critical Care Suite* , inceleme sırasında pnömotoraks gibi kritik durumların belirlenmesi sürecini daha akıllı hale getirerek klinisyenlerin ve radyoloji uzmanlarının şüpheli olguları doğru şekilde önceliklendirmesini sağlıyor.

Ekip, binlerce X-ışını görüntüsü ekleyerek ve yazılıma her birindeki spesifik problemi tanımlamayı öğreterek uygulamayı eğitti. GE Sağlık, Edison Portföy Stratejisi biriminin Kıdemli Başkan Yardımcısı Keith Bigelow “Süreç, tıpkı çocuğunuza neyin ne olduğunu öğretmek gibi. Kedi fotoğrafı gördüğünüzde bu fotoğrafı göstererek “kedi” dersiniz. Derin öğrenme algoritması eğitimi ile aynı süreç” diyor.

GE Sağlık, dünyanın farklı yerlerindeki dört hastaneden edinilen görüntüleri okuyarak algoritmayı eğitmek için geniş bir X-ışını taraması yelpazesini bir araya getirme fırsatı buldu. Örneğin, Hindistan’da X-ışını görüntüleri tipik olarak ABD’ye kıyasla hastanın gövdesine daha uzaktan çekiliyor. Sonuç olarak hastaların kolları genelde X-ışını görüntüsünde görünür halde oluyor. Bigelow “Başlangıçta algoritma kollar ve gövde arasındaki boşluğu çökmüş akciğer olarak algıladığı için hata çıkıyordu. Daha iyi açıklamalar eklendikçe bunun yalnızca hava olduğunu öğrendi” diyor.

Algoritma, pnömotoraksı 0,95 AUC’den yüksek hassasiyetle belirlemek üzere tasarlandı. AUC, eğrinin altındaki alan demek olup matematiksel bir modelin kestirimlerinde ne kadar iyi olduğunu gösteren bir ölçüm şekli. Kritik olguları önceliklendirmek için tasarlanan bu algoritma, FDA tarafından tıbbi bir cihaz olarak kabul ediliyor. Bu nedenle, algoritmaların hastanelerde kullanılabilmesi için GE Sağlık’ın FDA’dan izin alması gerekiyor. 510(k) olarak anılan başvuru hâlihazırda FDA onayı beklediği için bu teknoloji satışa sunulmadı.

GE Sağlık, Critical Care Suite’e* ek olarak MR beyin görüntüleme için tutarlılık ve verimi iyileştirmek üzere tasarlanmış Yapay Zekâ tabanlı bir araç olan Chicago AIRx’i geliştirdi. Teknisyenler bir ölçüde farklı düzenleri kullandığında sonuçlarda değişkenlik söz konusu olması mümkün. Taramalar arasında tutarlılık, özellikle Alzheimer veya multipl skleroz gibi uzun bir zaman dilimini içeren boylamsal tetkiklere giren hastalarda oldukça kritik. AIRx, derin öğrenme algoritmalarını kullanan önceden eğitilmiş nöral ağ modeline ve 36.000’i aşkın klinik görüntüyü içeren veri tabanından edinilen bulgulara dayanıyor. Ön tarama sırasında devreye girerek MR görüntülemeyi hastaya göre şekillendirirken gereksiz adımları ortadan kaldırıyor; bu ayarlar daha sonraki taramalarda hasta için de kullanılabiliyor. Yine bu başvuru da 510(k) olup FDA onayı beklediği için satışa sunulmadı.

Bilgisayarlı tomografi (BT) ve ultrason görüntülerini iyileştirmek için de başka GE Sağlık uygulamaları tasarlandı.

Yorumlar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir