Yapay zeka yardımıyla beyin MRI taramalarının değerlendirilmesi
Yunanistan, yaşlı insanların ve onunla birlikte nörodejeneratif hastalıkların vakalarının arttığı nüfusa sadece bir örnektir. Bunlar arasında Alzheimer hastalığı en yaygın olanıdır ve Yunanistan’daki nörodejeneratif hastalık vakalarının %70’ini oluşturmaktadır. Yunanistan Alzheimer Derneği tarafından yayınlanan tahminlere göre, şu anda 197.000 kişi bu hastalıktan muzdarip. Bu sayının 2050 yılına kadar 354.000’e çıkması bekleniyor.
Andreas Papadopulos1, Yunanistan, Atina yakınlarındaki önde gelen bir teşhis sağlayıcısı olan Iatropolis Medical Group’ta doktor ve bilimsel koordinatör, erken teşhisin kilit rolünü şöyle açıklıyor: “65 yaşında Alzheimer’a yakalanma olasılığı sadece %1 ila %2 olabilir. Ama sonra iki katına çıkar. her beş yılda bir. Mevcut ilaçlar dejenerasyonun seyrini tersine çeviremez; sadece yavaşlatabilirler. Bu nedenle, ilk hafif bilişsel bozukluk ortaya çıktığında ön aşamalarda doğru tanıyı koymak ve Alzheimer hastalarını filtrelemek çok önemlidir.2”
Alzheimer veya diğer nörodejeneratif patolojiler gibi hastalıklar karakteristik olarak çok yavaş bir ilerlemeye sahiptir, bu da erken bir aşamada beyin MRG görüntülerindeki patolojik değişiklikleri tanımayı ve ölçmeyi zorlaştırır. Bazı radyologlar, taramaları değerlendirirken, beynin son derece karmaşık anatomisindeki görsel değişiklikleri insan gözüyle iyi gözlemlemek her zaman mümkün olmadığından, süreci “tahmin” olarak tanımlarlar. Yapay zeka gibi teknik yeniliklerin klinik görüntülerin yorumlanmasında destek sunabileceği yer burasıdır.
Böyle bir araç, AI-Rad Companion Brain MR’dir.3. AI tabanlı, görüntüleme için karar destek çözümleri ailesinin bir parçası olan AI-Rad Companion Brain MR, farklı beyin segmentlerinin otomatik hacimsel ölçümünü sağlayan bir beyin hacim ölçümü yazılımıdır. “Onları birbirinden ayırabiliyor: hipokampiyi ve beynin loblarını izole ediyor ve her segment için ayrı ayrı beyaz madde ve gri madde hacimlerini ölçüyor.” diyor Dr. Papadopoulos. Toplamda, segmentlere ayırma, hacimleri ölçme ve beynin 40’tan fazla bölgesini vurgulama kapasitesine sahiptir.
Hacimsel özellikleri manuel olarak hesaplamak son derece zahmetli ve zaman alıcı bir iş olabilir. “Daha da önemlisi, aynı zamanda, insanların basitçe elde edemeyecekleri bir dereceye kadar kesin gözlemi de içeriyor.” diyor Dr. Papadopoulos. Papadopoulos her zaman erken benimseyen biri olmuştur ve kariyeri boyunca görüntüleme alanındaki teknolojik yenilikleri memnuniyetle karşılamıştır. Bu yapay zeka destekli araç, artık nicelemeleri sağlıklı bir popülasyondan alınan normatif verilerle karşılaştırabileceği anlamına geliyor. Ve her şey otomasyonla ilgili değil: yazılım, verileri yapılandırılmış bir raporda görüntüler ve kullanıcı ayarlarına dayalı olarak vurgulanmış bir sapma haritası oluşturur. Bu, kullanıcının ayrıca önceden otomatik olarak hazırlanan tüm önemli verilerle hacimsel değişiklikleri manuel olarak izlemesini sağlar.
Beyindeki hacimsel değişiklikleri daha doğru gözlemleme ve değerlendirme fırsatları, nörodejeneratif hastalıkların erken teşhisinin ne kadar önemli olduğunu düşündüğünde Papadopoulos’u cesaretlendiriyor. Şöyle açıklıyor: “İlk aşamalarda hacimsel değişiklikler küçüktür. Örneğin hipokampusta, göz için çok zor olan %10 ila %15’lik bir hacim azalması vardır. Ancak sistem tarafından sağlanan objektif hesaplamalar büyük bir yardım sağlayabilir.”
Yapay zekanın amacı, hekimleri önemli bir yükten kurtarmak ve nihayetinde iş akışına en uygun şekilde yerleştirildiğinde zamandan tasarruf etmektir. Bu yapay zeka destekli son işleme aracı için son derece değerli bir rol, çıplak gözle tespit edilmesi zor olabilecek farklı yapıların bir sapmasını görselleştirebilmesidir. Papadopoulos, çalışmasındaki en büyük avantajın, “AI-Rad Companion Brain MR’ın bir muayene sırasında öznel değerlendirmesini dayandırabileceği nesnel çerçeve” olduğunu zaten kabul ediyor.
AI-Rad Arkadaşı4 Siemens Healthineers, klinisyenleri günlük rutin tanısal karar verme süreçlerinde destekler. Sürekli bir değer akışını sürdürmek için, yapay zeka destekli araçlarımız, müşterilere bulut aracılığıyla dağıtılan düzenli yazılım güncellemelerini ve yükseltmeleri içerir. Müşteriler, bulutun tüm avantajlarından yararlanarak çalışma ortamlarına tamamen bulut tabanlı bir yaklaşımı mı yoksa kendi hastane BT kurulumlarında görüntüleme verilerini işlemelerine olanak tanıyan hibrit bir yaklaşımı mı entegre etmek istediklerine karar verebilirler.
AI-Rad Companion Brain MR’ın yakında çıkacak olan yazılım sürümü, beyaz cevher hiperintensitelerini (WMH) bölümlere ayırma, ölçme ve görselleştirme yeteneğine sahip yeni algoritmalar içerecektir. McDonald kriterlerinin yanı sıra, WHM’nin raporlanması multipl skleroz (MS) değerlendirmesine yardımcı olur.