Gastroenterolojide Yapay Zeka – Geleceğin Hasta Takibi İnsan-Bilgisayar İşbirliği Olacak

Yapay zeka (YZ), pek çok tıbbi branşta olduğu gibi, gastroenteroloji (sindirim sistemi) alanında da derin değişikliklere yol açacak yenilikleri beraberinde getiriyor. Özellikle GİS (Gastroİntestinal Sistem) hastalıklarının tanı ve tedavisinde karar süreçlerini hızlandıracak ve hastalık aktivitesini daha objektif bir şekilde ölçmeyi sağlayacak çözümler geliştiriliyor. Önde gelen gastroenteroloji ve hesaplamalı tıp uzmanlarından biri olan Dr. Ryan W. Stidham, Michigan Üniversitesi'nde yapay zeka çalışmalarını yürütüyor ve bu geleceği şekillendirme yolunda önemli adımlar atıyor. Dr. Stidham'ın çabaları, YZ'nin gastroenterologların karar verme süreçlerini daha etkin hale getirmesi için kullanılabilir bir aracı dönüştürmeyi amaçlıyor.

Yapay Zeka ve GİS Hastalıklarına Yönelik Potansiyel

Dr. Stidham'ın kariyeri, elektronik sağlık kayıtlarının (ESK) yaygınlaşmaya başladığı ve tıbbi verilerin kolayca erişilebilir hale geldiği bir döneme denk geldi. Ancak bu veri bolluğuna rağmen, sağlık kayıtları hastaların klinik durumunu yeterince tanımlayamıyordu. Özellikle inflamatuvar bağırsak hastalıkları (İBH) gibi karmaşık durumlarda, hastalığın tipi, yeri ve şiddeti gibi temel bilgiler eksikti. Dr. Stidham, bu noktada makine öğrenimi kullanarak uzman karar verme süreçlerini öğrenip yeniden üretebilecek potansiyeli fark etti, fakat bunun için gözlemlere dayalı daha kaliteli verilere ihtiyaç vardı.

Erken Dönem Araştırmalar ve Zorluklar

Gastroenteroloji alanında objektif biyobelirteçlerin kullanımı artarken, bu değişim endoskopik mukozal iltihaplanmanın standart şekilde derecelendirilmesiyle dikkat çekmeye başladı. Ancak bu derecelendirmelerde gözlemciler arasındaki farklılıklar nedeniyle merkezileştirilmiş okumalara ihtiyaç duyulmaktaydı. Endoskopik bulgular, niteliksel olması ve görüntülerin tam anlamıyla tüm özellikleri yansıtmaması nedeniyle hastalığın şiddeti ve tipi konusunda uzmanlar arasında bile farklı görüşler ortaya çıkabiliyordu.

Dr. Stidham, bu eksikliği gidermek için, yapay zeka destekli bir yaklaşımla daha iyi endoskopik değerlendirmeler yapmayı amaçladı. Yapay konvolüyonel sinir ağları (CNN= convolutional neural network), o dönemde bilgisayar gücündeki artış sayesinde tıbbi görüntüler için uygulanabilir hale gelmişti. CNN modelleri, hastalık şiddeti gibi etiketlerle öğrenerek karmaşık görüntü özelliklerini değerlendirme konusunda önemli potansiyel sunuyordu.

Dijital Endoskopik Değerlendirme: Yapay Zeka ile Başarı Hikayesi

Dr. Stidham'ın basit ama zor bir planı vardı: Hastalardan endoskopik görüntüler toplamak, bu görüntüleri uzmanlara değerlendirterek CNN modelini eğitmek. Ancak 2016 yılında, yeterli sayıda endoskopik görüntüyü toplamak ve bunları etiketlemek kolay değildi. Aşıl zorluk, çeşitli hastalık şiddetlerini temsil eden on binlerce görüntüyü bulmak ve bu görüntülerin çözümlemesini yapmak için gereken teknik sınırları aşmak oldu. Fakat yıllarca süren çabalar sonucunda çalışabilir bir model geliştirildi.

Sonuç olarak geliştirilen CNN modeli, ülseratif kolit şiddetini değerlendirme konusunda IBD uzmanlarının görüşleriyle neredeyse birebir uyumlu çalıştı. Bu başarı, yapay zekanın karmaşık hastalıkları otomatik olarak ölçebileceğini gösteren ilk kanıt oldu.

Gelecekte Yapay Zeka Yardımıyla Gastroenterologların Daha Etkin Bir Rolü Olacak

Dr. Stidham, YZ'ın tıbbi alanda getireceği avantajların önemli bir kısmının idari yükü azaltmak olacağını ifade ediyor. Otomatik dokümentasyon, kliniğde ses kayıtlarını kullanarak notlar oluşturmak ve endoskopik videoları analiz ederek işlem notları çıkartmak gibi uygulamalar yakın zamanda gerçekleşecek. Bu tür uygulamalar, gastroenterologlara hastaların bireysel tedavi planlarına odaklanma ve karmaşık kararlar verme konusunda daha fazla zaman tanıyacak.

YZ ayrıca aşı, laboratuvar taraması ve tedavi izleme gibi sağlık bakımının sürdürülmesiyle ilgili süreçlerde de kullanılıyor. Bu teknolojilerin gastroenterologların işyükünü hafifletmesi ve tedaviye erişimi iyileştirmesi bekleniyor. Ancak Dr. Stidham'a göre, bu yeniliklerin hemen tümör yükünü azaltarak tükenmişlik hissine çare olması mümkün görünmüyor.

Yapay Zeka İnsan Doktorlarla Baş Edebilir mi?

Dr. Stidham'ın en başta, YZ'nın gastroenterologları şaşkına çevireceğini düşünmüş, ancak zamanla bu görüşünden geri adım atmış. YZ'nin bireysel hasta bağlamını anlamada ve her bir hasta için en doğru kararlara ulaşmada zorlandığını belirtiyor. Uzman bir gastroenterolog, veri eksikliklerini öngörebilir ve kararlarda bilginin ağırlığını hastaya göre şekillendirebilir. Bu nedenle, YZ rutin ve tekrarlayan işlerde gastroenterologlardan daha başarılı olacak olsa da, gıs hastalıklarının günlük yönetiminde klinik deneyim, yaraticılık ve uzmanlığın yerini alabilecek durumda değil.

Yapay Zeka ve Gastroenteroloji: Gerçek Uygulamalara Geçiş

Dr. Stidham'ın teknolojinin gerçek dünyaya uygulandığı bir dönüm noktası olarak tanımladığı an, Microsoft Research başkanı Peter Lee'nin geçen baharda sunduğu bir konferans olmuş. Bu konferansta büyük dil modellerinin (LLM), tıbbi metinleri anlama ve sorulara yanıt verme yetenekleri gösterilmişti. Klinik ziyaretten alınan bir ses kaydından SOAP (subjektif, objektif değerlendirme ve plan) notu oluşturmak gibi uygulamaları izlemek Dr. Stidham'ı etkilemişti.

YZ destekli bu gelişmelerle birlikte, idari işlerin, dokümentasyonun, faturaların ve hasta takip notlarının YZ tarafından yapılacağı aşikâr hale gelmişti. Gıs alanındaki doktorların, makinelerden yardım alarak kendi işlerinin yaratıcılık ve klinik karar verme boyutlarına daha fazla odaklanabileceği bir geleceğe doğru ilerliyoruz.

Gastroenterologların Gelecekteki Uyumu: İnsan-Bilgisayar İşbirliği

Önümüzdeki yıllarda gastroenterologlar, YZ tahmin modelleri, chatbot'lar ve görüntü analizleri gibi teknolojileri nasıl kullanacaklarını keşfedecekler. Hafıza, bilgi geri çağırma, hesaplamalar ve sıkıcı işler artık makinelerin işi olacak. Bizler ise, insani bağlam, yargı ve yaraticılık güçlerimizi kullanarak daha fazla hastaya daha özelleşmiş çözümler sunabileceğiz. Gelecek, gastroenterolojide (ve aslında tıbbın her alanında) insanlar ve bilgisayarlar arasında güçlü bir işbirliğine dayanan bir dönemi işaret ediyor.