Göz Hastalıklarında Yapay Zeka

Yapay zekâ, gözün retinasından korneaya kadar hastalıkların teşhisi ve tedavisi içim kullanıma girmiştir. Bu büyük dönüşüm, Google ve IMB gibi dijital dünyadaki büyük oyuncuların yapay zekânın tıbbi potansiyeline ilgi duymasıyla hız kazanmıştır. Oftalmik (gözle ilgili) yapay zekâ ile yapılan analizler, oftalmologların ( göz hekimlerinin) görüntüleri yorumlamalarına kıyasla daha verimli ve daha objektiftir. Çoğu zaman klinisyenler aynı olguda, tanı ve tedavi konusunda fikir ayrılığına düşmelerine rağmen yapay zekâ her seferinde aynı cevabı verir. 

DOKTORLAR DEVRE DIŞI MI?

Klinik oftalmologlar ve diğer doktorların yapay zekâ hakkındaki en yaygın endişelerinden biri bu teknolojinin işlerini ellerinden almasıdır. Öte yandan, refraktif cerrahi sonrası ektazi riskini tahmin etmek için bir makine öğrenme algoritması üzerinden çalışan Doktor Ambrosio Jr. yapay zekânın tanı koyma sürecinde doktora yardımcı bir araç olarak değerlendirilmesi gerektiğini söylemiştir. Gelecekte hastaların tanı ve tedavisinde göz doktorlarının en büyük yardımcısı olacak olan yapay zekânın, göz hastalıkları alanındaki kullanımı her geçen gün artmaktadır ancak bu hiçbir zaman yapay zekanın göz hekimlerinin yerine geçeceği anlamına gelmemektedir. Son sözü yine doktorlar söyleyecektir. 

GÖZDE KULLANIMI

En çok umut vaat eden bilgisayar algoritmaları retina hastalıkları alanındadır. Google araştırmacıları 2016 yılında yapay zekâ sistemleri kullanılarak fundus fotoğraflarından diyabetik retinopati ve diyabetik maküler ödemi doğru bir şekilde tespit etmenin mümkün olduğunu bildirmişlerdir. Ayıca yapay zeka, yaşa bağlı makula dejeneresansı ( sarı nokta), yeni doğan retinopatisi ( ROP ) dahil olmak üzere diğer retina hastalıklarının tanısında da umut vaat etmektedir. Ancak retina sadece başlangıçtır. Araştırmacılar, çocukluk çağı kataraktı, glokom, keratokonus, kornea ektazisi ve oküloplastik rekonstrüksiyon dahil diğer göz hastalıklarının tanı ve tedavisinde kullanılmak üzere yapay zeka tabanlı sistemler geliştirilmektedir. 
Bu araçlar yaygın klinik kullanıma hazır olduğunda, doktorların yapay zeka uzmanı olmaları gerekmeyecektir çünkü otomatik algoritma sadece bir yazılım aracıdır ve OCT ( optik koherens tomografi) veya topografi görüntülerine dayanmaktadır. Bu algoritmalar, optik koherens tomografi ( OCT) makineleri, korneal topografi cihazları gibi cihazların içine entegre edilip göz doktorları tarafından rahatlıkla kullanılabilir.

YAPAY ZEKÂ TIBBİ EĞİTİMDE FAYDALI

Yapay zekânın göz hastalıkları alanında doktorların eğitimi amaçlı kullanımı da büyük faydalar ve kolaylıklar sağlayacaktır. Bilindiği gibi diyabet, en önemli hasarını gözde yapar;  bu nedenle diyabetli hastaların belli aralıklarla göz doktorlarına muayene olmaları önerilir. Yakın zaman önce FDA tarafından onaylanan Dx-DR markalı cihaz yardımıyla retina görüntüleri kolaylıkla alınıp diyabetik retinopati tanısı konulabilmektedir. Bunun için çok deneyimli bir retina uzmanı olmaya gerek yoktur hatta böyle cihazları 1. Derece sağlık hizmetleri sunan yerlerde kullanıp diyabetik retinopatiyi başlangıç aşamasında yakalamak mümkün olacaktır. Tüm dünyada diyabetin hızla arttığını ve bu hastaların göz doktorlarına ulaşıp detaylı retina muayenesi yaptırmalarındaki zorluk düşünülecek olursa yapay zekâ sistemlerinin faydası tartışılmazdır.                

Katarakt hastalarında kullanılan lenslerin diyoptrisini (numarasını) doğru hesaplayıp, hastanın ameliyattan sonra gözlüksüz bir yaşama kavuşmasında da yapay zekâ temelli cihazlar kullanıma girmiştir. İleride yapay zekâ temelli sistemlerin evde hasta tarafından kolayca kullanımının da olası olduğunu tahmin etmek hiç zor değildir. Bu sayede hastalığının seyri konusunda erkenden bilgi sahibi olan hasta, doktoruna başvuracaktır. Örneğin; yaşa bağlı makula dejeneresansı hastalığı (sarı nokta) olan bir hasta retinasında sıvı toplandığını görünce hemen doktoruna ulaşıp göz içi enjeksiyonunu (iğne) yani tedavisini yaptıracaktır. Aynı şekilde diyabetli bir hasta, retina kontrollerini kendi kendine yapabilecek, olası bir komplikasyonun zamanında fark edebilecektir. Yapay zekâ temelli bu cihazlar tıp alanında başarıyla kullanılacak, profesyonellerin iş yükünü azaltarak doğru ve erken tanıya olanak sağlayacaktır. Bugün gelinen nokta bir son değil, sadece bir başlangıçtır.