Sağlık teknolojilerinde devrim niteliğinde bir gelişmeye imza atan Michigan Üniversitesi araştırmacıları, radyoloji süreçlerini tamamen dijitalleştiren bir model sundu. Prima adı verilen sistem, beyin taramalarını insan hızının çok ötesinde bir süratle inceleyerek klinik tabloyu netleştiriyor. Geleneksel yöntemlerle günlerce sürebilen raporlama süreci, MR tanısı koyan yapay zeka teknolojisi sayesinde artık saniyelerle ifade ediliyor.
Tıbbi görüntü analizi yapan yapay zeka modelleri 220 binden fazla arşiv kaydıyla eğitiliyor
Prima sistemi, dijital radyoloji arşivlerinden elde edilen 220 binin üzerinde MR çekimi ve milyonlarca görüntü sekansı kullanılarak derin öğrenme metotlarıyla hazırlandı. Sağlıkta yapay zeka tanı sistemi kategorisinde öne çıkan bu yapı, cihazı sadece belirli hastalıklara odaklanan dar kapsamlı algoritmalardan ayırıyor. Uzmanlar, sistemin 50’den fazla farklı tanı kategorisinde yüzde 97.5 gibi oldukça yüksek bir doğruluk oranına ulaştığını belirtiyor.
Sistem, sadece pikselleri değil aynı zamanda metin verilerini de işleyebilen bir görsel-dil modeli mimarisine sahip bulunuyor. Hastanın tıbbi geçmişi ile radyoloğun inceleme notlarını aynı potada eriten yapı, bütüncül bir klinik yaklaşım sergiliyor. Yapay zeka MR analizi yetenekleri sayesinde yaklaşık 30 bin gerçek vaka üzerinde bir yıl boyunca test edilen model, sağlıklı bireylerle hasta olanları ayırt etme noktasında mevcut teknolojilerin çok üzerinde bir başarı sergiledi. Radyolojide yapay zeka kullanımı için bir dönüm noktası kabul edilen bu hız, teşhis aşamasındaki belirsizlikleri hızla ortadan kaldırıyor.
Yapay zeka destekli tanı sistemi acil vakalarda sağlık ekiplerine anlık bildirimler gönderiyor
Sistemin en kritik özelliklerinden birini, beyin kanaması veya inme gibi hayati risk taşıyan durumlarda sergilediği proaktif yaklaşım oluşturuyor. Beyin MR tanı sistemi, acil müdahale gerektiren bir bulguya rastladığı an ilgili uzmanlık alanındaki hekimleri otomatik mesajlarla bilgilendiriyor. Bu yapı, hastanelerdeki iş yükünü hafifletirken kritik dakikaların hasta lehine kullanılmasını sağlıyor.
Dünya genelinde artan tetkik sayıları nedeniyle radyoloji merkezlerinde oluşan yoğunluk, bazen sonuçların haftalarca gecikmesine yol açabiliyor. Gelişmiş teşhis algoritmaları sayesinde uzman hekimler, rutin taramalar yerine daha karmaşık ve müdahale gerektiren vakalara odaklanma fırsatı buluyor. Michigan ekibi, gelecekte elektronik sağlık kayıtlarını da sisteme entegre ederek tanısal doğruluğu en üst seviyeye çıkarmayı planlıyor. Sağlıkta dijital dönüşümün en somut meyvelerinden biri olan bu teknoloji, teşhis süreçlerinde insan ve makine iş birliğinin geleceğini temsil ediyor. MR tanısı koyan yapay zeka sistemleri, küresel sağlık sistemindeki kapasite sorunlarına kalıcı bir çözüm üretmeyi vadediyor.