Teknolojinin gelişmesiyle beraber yapay zeka çok önemli bir sektör haline gelmiştir. Bu sektör bütün mesleklerde ve alanlarda olduğu gibi kanser hastalıklarının tetkik ve tedavi yöntemlerinde de kendine yer edinmeye çalışmaktadır. Yapay zekayı kısa bir tanımla tanımlayacak olursak bilgisayarın ya da bir robotun farklı aksiyonları zekaya sahip canlılara benzer şekilde önceden kazanılmış verilerle yerine getirme becerisidir.
Radyasyon onkolojisi kavramı kanser hücrelerinin iyonize hale gelmiş radyasyon ile tedavisini ve bu radyasyonun etkilerini çalışan bilim dalıdır. Bu alanda hasta bireylerin tedavisinde kullanılan tekniğe ise radyoterapi ya da radyasyon terapisi ismi verilmektedir. Halk arasında ise bu tekniğe ışın tedavisi denilmektedir.
Yapay zeka kavramının yaşamımıza entegre olması dünyaca ünlü teknoloji devi olan apple şirketinin logosuna dahi ilham verdiği söylenen matematik dehası olan İngiliz Mathison Turing’in 1950’li senelerde sorguladığı ve üzerine düştüğü o meşhur soruya dayanır: “Makineler düşünebilir mi?”
Bu soruya cevap evet olarak verilse de insani farklılıklara adapte olmaları hala bir sürece bağlıdır. Bununla beraber yapay zeka kavramı yaşamda büyük katkılarda bulunarak insanın en değerli varlıklarından biri olan zamanı çok daha iyi kontrol etmemizi de sağlar.
Hedef dokunun hacmini ve korunması elzem olan sağlıklı hücreleri bilgisayarlı tomografi sonucu çıkan kesitlerin üzerinde belirlediğimiz sisteme atlas bazlı konturlama ismi verilmektedir. Bu işlem özel olarak 2000’li senelerin başından günümüze kadar düşünüldüğünde kliniklerde kullanımı artmaya devam etmektedir. Yapay zekanın önemli katkılarından biri olan bu sistemin onkolojiye büyük katkılar sunduğu yadsınamaz bir gerçektir. Otomatik konturlama konsepti, önceden de bu işleme tabi tutulmuş bireylerin tomografi sonucu elde edilen verilerinden bir şablon meydana getirme ve ortaya çıkan bu şablonu yeni hastaların tomografi verilerine aktarmaktır.
İçerikler
1 Konturlama sistemi
2 Yapay zeka ve radyoterapi işbirliği
3 Hasta konsültasyonunda yapay zeka kullanımı
4 Tedavi simülasyonlarında yapay zeka kullanımı
Konturlama sistemi
Birmingham Queen Elizabeth Hospital’da (QEB) gerçekleştirilen bir araştırmada uygulanan otomatik konturlama sistemi ile ortalama hacim saptama süresinin 90 dakika gibi bir süreden 54 dakikaya düşürüldüğü raporlara yansımıştır. Bu sistemin sadece zaman kazandırmakla kalmayıp ekstradan bireysel durumlara bağlı olarak ortaya çıkabilecek hataları da minimal seviyede tutması oldukça önemlidir. Bu noktadaki bireysel durumların radyoterapide hassasiyetle üzerinde durulan bir konu olduğu göze çarpmaktadır. Şimdilerde birçok otomatik konturlama sistemi gün yüzüne çıkmıştır. Bunlar arasında ticari kurgular mevcuttur. Koşulların bu şekilde ilerlemesiyle beraber de gelişkin bir yan sanayi ortaya çıkmaktadır. Ayrıca 2015 senesinde Bethesda’da gerçekleşen, American Society for Radiation Oncology, National Cancer Institute ve American Association of Physicist in Medicine tarafından ortak olarak çalışılan bir toplantıda önemli bir noktaya parmak basıldı. Bu dikkat çeken cümle ise şu şekilde: “Radyasyon onkolojisi alanı, kanser çalışmalarından kalite kontrol ve klinik uygulamalara kadar birçok alanda, ‘big data’ ismi verilen büyük veri kullanımının öncü platformlarından biri haline gelecektir.” Burdan çıkarılacak sonuç ise yapay zekanın sağlık alanında birçok işbirliğinde bulunacağı ve geleceğe damga vuracak yatırımlar yapacağıdır.
Yapay zeka ve radyoterapi işbirliği
Özellikle son zamanlarda yapay zekanın radyoterapi ile entegre olduğu iki farklı alan daha bulunuyor. Bunlar radiogenomics ve radiomics olarak sıralanmaktadır. Bu iki temel başlıktan radiogenomics yardımı ile radyoterapi alacak olan hasta bireylerin tedaviye verilen cevabın ve gelişim gösterecek olan dokunun toksisitesini yani zararlılık oranını tahmin etmek kolay bir hal alacaktır. Gerçek anlamda efektiflik sağlanacak olan hastaların bu tedaviye yönlendirilecektir. Yapay zeka ve radyoterapi kavramlarının işbirliği sürerken yakın gelecekte hasta bireylerin ya da şüphesi olanların bütün laboratuvar sonuçlar ve muayene detayları sisteme aktarılarak tanı ve tedavi önerisi alınabilecektir.
Hasta konsültasyonunda yapay zeka kullanımı
Hasta bireye ait kitlenin aşaması, yaşı, genel sağlık kondisyonu, önceden geçirmiş olduğu tedaviler gibi datalarla beraber tedavinin nasıl yapılacağı ve tedavinin sonucunda alınan cevabın belirlenmesi, tedaviye dair yan etkiler ve riskleri gibi birçok faktör yapay zeka sayesinde önemli hale gelmiştir. Bu verilerin değerlendirilmesi ile beraber hastaya ait bireysel bir tedavi planı belirlenmesi için mühimdir. Tedavi sonucu ve toksisitenin tahmini modellemesini ortaya çıkarmak için yapay zeka büyük kolaylık sağlamaktadır.
Tedavi simülasyonlarında yapay zeka kullanımı
Tedavi sürecinin simülasyonunda ekonomik ve hızlı bir metot olan bilgisayarlı tomografi yöntemi kullanılır. Klasik tomografi görüntülemelerinin yanı sıra tümör alanının çevresindeki hareketli organların duyarlı bir biçimde korunması amacıyla 4 boyutlu hareketli görüntülerde uygulanmaktadır. Bireylerin pozisyonlanma süreci, sabitleme araçlarının saptanması, 3 ya da 4 boyutlu görüntülerin elde edilmesi, alınan çıktıların rekonstrüksiyonunun işlenmesi ve bu gibi birçok süreçte yapay zeka teknolojilerinin kullanımı simülasyon kalitesini artırmakla kalmayıp daha iyi tedaviyi mümkün kılar.
Günümüz şartlarında hastalara ait değerlendirmelerde duygusal ve sosyal etkiler eksik olabileceği için eleştiriler yapılsa da, bazı mesleki açıklar sağlayacak olsa da, yapay zeka sayesinde kazanılacak olan süre ve işbirliği ile sağlanacak olan sağlıksal yaklaşımlar daha iyi bir gelecek vaat edecektir.