Bilindiği üzere omurilik yaralanmaları, insan hayatını kökten değiştiren en ağır sağlık problemlerinden birisi olarak karşımızda. Saniyeler içinde kişinin hareket kabiliyetini, bağımsızlığını ve yaşam kalitesini etkileyebiliyor.
Çok basit gibi görülen yaralanmalar aslında önemli bölgelerde darbe oluşturması sebebiyle felce sebep olabiliyor.
Bu tür yaralanmalarda doktorların karşılaştığı en büyük sorunlardan biri, hastanın geleceğini öngörebilmek. Yani, kişi iyileşecek mi, hangi ölçüde toparlanabilecek, yoksa kalıcı hasar mı kalacak?
İşte University of Waterloo’dan gelen yeni bir çalışma, bu soruya yeni bir yanıt sunuyor: Yapay zeka, rutin kan testlerinden bu gidişatı öngörebiliyor.
Rutin Testlerden Hayat Kurtaran Öngörü
Araştırmacılar, omurilik yaralanması yaşayan yüzlerce hastanın tedavi sürecini inceledi. Özellikle ilk 3 hafta içinde yapılan basit kan testleri yani elektrolit değerleri, bağışıklık hücre oranları, protein seviyeleri ve karaciğer- böbrek fonksiyon göstergeleri – bir veri seti olarak toplandı.
Bu veriler, aslında her hastanenin günlük pratiğinde elde edilen sıradan sonuçlardan ibaret.
Fakat işin sırrı, bu sonuçların makine öğrenimi algoritmaları ile analiz edilmesinde yatıyor. Yapay zeka, farklı parametreler arasındaki görünmez bağlantıları ortaya çıkararak, hangi hastaların toparlanma şansının yüksek, hangilerinin ise risk altında olduğunu tespit edebiliyor.
Elde edilen sonuçlara göre:
Erken dönemde öngörü, Hastanın kan değerleri, yaralanmadan sonraki birkaç hafta içinde bile onun uzun vadeli iyileşme seyrini öngörmek için yeterli.
MR görüntüleme veya pahalı biyobelirteç analizleri gerekmiyor. Bu sayede, gelişmiş cihazlara erişimi olmayan hastanelerde bile uygulanabilir.
Doktorlar, bu öngörüler sayesinde yoğun bakım ve rehabilitasyon süreçlerini hasta bazında planlayabilir. Kimlerin daha agresif tedaviye ihtiyaç duyduğunu, kimlerin daha hızlı toparlanacağını önceden bilmek artık mümkün olabilir.
Bugüne kadar yapay zeka denildiğinde akla daha çok tıbbi görüntülerin analizi, genetik dizilimler veya ileri biyoinformatik çalışmaları geliyorken şimdi bu araştırma gösteriyor ki, yapay zekanın potansiyeli yalnızca ileri teknoloji gerektiren alanlarla sınırlı değilmiş.
En sıradan, en ulaşılabilir testler bile doğru işlendiğinde büyük tahmin gücü taşıyor.
Dünyanın dört bir yanında, en küçük hastanelerde bile rutin kan testleri yapılabiliyor. Eğer bu yapay zeka sistemi geniş çapta uygulanabilir hale gelirse, gelişmiş ülke ile gelişmekte olan ülke arasındaki teknoloji uçurumu biraz olsun kapanabilir.
Bu öngörü hastanın kendi iyileşme süreci hakkında daha gerçekçi beklentilere sahip olabilir. Bu da psikolojik hazırlığı ve motivasyonu artırabilir. Daha istekli ve verimli çalışma sağlayabilir.
Aileler açısından da belirsizlik azalması önemli bir durum. Hem aile psikolojisi hem de bakım süreci için somut bir yol artık izlenebilir.
Aynı zamanda kaynaklar daha verimli kullanılabilir, yoğun bakım, rehabilitasyon ve ilaç tedavileri daha hedefli uygulanabilir.
Tabii burada bazı sınırlamalar da yok değil. Yapay zekanın tahmin gücü, kullanılan veri setlerinin çeşitliliğine bağlı olarak değişim gösteriyor.
Farklı yaş, farklı coğrafya, farklı genetik altyapıya sahip hasta gruplarından daha geniş veriler toplandıkça, bu sistemin doğruluk oranı da artacaktır.
Ayrıca etik boyut da göz ardı edilmemeli: Yapay zekâ, bir hastaya ‘iyileşme şansın düşük’ dediğinde, bu bilgi nasıl paylaşılacak, hastayı nasıl etkileyecek? Ne kadar doğruluk payı yüksek gibi birçok soru işareti de bulunmuyor değil.
Waterloo ekibinin çalışması yalnızca tıbbi bir başarı olmakla kalmayıp aynı zamanda sağlıkta yapay zekanın yerleşiminin de bir sembolü. Çünkü yüksek teknolojiye değil, doğru bakış açısına dayalı bir ilerleme olduğu görülüyor.
Rutin kan testleri gibi basit görünen veriler, doğru algoritmalarla işlendiğinde hayat kurtarıcı içgörüler sağlayabilir ve hastalara umut olabilir.
Belki de çok yakın gelecekte, laboratuvar sonuçlarımız sadece mevcut sağlık durumumuzu değil, aynı zamanda hastalıkların gidişatını ve iyileşme ihtimallerimizi de bize önceden söyleyecek duruma gelir.