Yapay zeka günümüzde medikal alanda kendisine geniş çaplı uygulama alanı bulmuş olan bir teknolojidir. Tıbbi uygulamalar içerisinde en yaygın olarak kullanıldığı ve gelecek vaat ettiği alan ise tıp ve teknolojiyi bir arada yoğun olarak kullanılan bir branş olan radyolojidir.
Radyolojik tetkik sırasında hastaya istek yapılmasından başlayıp, gerekli hazırlıkların yapılması, çekimlerin uygulanması, görüntü analizi ve tanı konulması ile devam eden ardından raporlama ile sonuçlanan bir süreç içerisinde yapılmaktadır. Yapay zeka bu süreçlerin tamamında tetkikleri isteyen hekimlere ve tetkiki uygulayan teknisyene, tetkikleri de yorumlayan veya raporlayan radyoloğa, tetkikin uygulanacağı hastaya verdiği önemli destekler ile çeşitli kolaylıklar sağlamaktadır.
Radyolojik tetkiklerde temel olan tetkiklerin kısa sürede ve daha doğru olarak yapılması neticesinde hastanın doğru şekilde yönlendirilmesi ve tedavisinin mümkün olan en kısa sürede sağlanmasıdır. Yapay zekada temel olan yüksek sayıda verinin ise radyolojik tetkiklerde bu görüntünün toplanarak daha hızlı ve yüksek kapasiteli bilgisayarlarda işlenmesi neticesinde “insanın karar verebilme yeteneğine benzer bir yetinin” bilgisayar sistemlerinde ortaya çıkarılabilmesidir.
Radyolojide yapay zeka, temel olarak makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi tekniklere dayanır. Pratik anlamda, yapay zeka algoritmaları milyonlarca olmasa da binlerce tıbbi görüntü (Radyogramlar, MRG’ler, taramalar vb.) üzerinde eğitilir. Yapay zeka bu verileri analiz ederek tümör, kırık veya akciğer enfeksiyonu gibi belirli hastalıkların karakteristik özelliklerini tanımayı öğrenir. Yeterince eğitildikten sonra, bu anormallikleri yeni görüntüler üzerinde yüksek doğrulukla tespit edebilir.Geldiğimiz noktada son kararı veren ve hukuki sorumlulugu yüklenen halen radyologdur, yapay zeka temel olarak radyoloğun performansını artırmaktadır. Bunu yaparken erken ve hızlı teşhis ön plana çıkmakta tedavi ve tedavi planlanması kolaylaşmaktadır.
Yapay zekanın radyolojide akciğer grafilerinin değerlendirilmesinde, zatürre teşhisinde, kırıklarda, beyin kanamalarında, meme kanserinin teşhisinde, felçlerin teşhisinde, multipl skleroz hastalarında, prostat kanseri sınıflaması (PIRADS) gibi alanlarda ön plana çıktığı görülmektedir. Bunların dışında pek çok hastalık yapay zekanın radyoloji alanındaki ilgi alanları içerisindedir. Bu gibi hastalıkların belirlenmesi ve tetkiklerin değerlendirilmesinde yapay zeka yüksek doğruluk oranlarına ulaşarak radyoloğa destek sağlamakta ve tanı süreçlerini kısaltarak katkı sağlamaktadır.
Yapay zeka radyolojide iş akış süreçlerinde önemli bir yere sahip olan rapor yazılması ve rapor içeriğinin değerlendirilmesi ve anlaşılması konularında da gerek tetkikleri isteyen klinisyenlere ve hastalara yardımcı olmaktadır. Örneğin mamografi raporlarında veya bilgisayarlı tomografi raporlarında anahtar kelimeleri çözümleyerek hastalar için raporların daha anlaşılabilir hale gelmesini sağlamakta ve de klinisyenler için de tedavi planlamasının yapılmasında katkılar sağlamaktadır. İşte bu planlamayı yaparken anahtar kelimeler aracılığıyla hastanın hastalığı ile ilgili son literatür bilgilerini de taramakta ve tüm tedavinin planlanması ve yönlendirilmesi konusunda güncel bilgileri kullanarak destek sağlamaktadır. Bu da kısa sürede hastanın tedavisinin planlanması ve başlanması konusunda süreci olumlu yönde etkilemektedir. Yapay zeka radyoloji bölümlerinde iş akışlarında da acil hastaları önceliklendirerek ve gereksiz tetkik tekrarlarının önüne geçerek hastaların daha hızlı teşhis almalarına yardımcı olur. İş akışlarının optimizasyonu gereksiz beklemeleri ortadan kaldırır, randevu süreçlerini hızlandırır ve maliyetleri optimum sınırlara getirir.
Sonuç olarak, radyolojide yapay zeka radyologların iş yükünü hafifletiyor, hataları azaltıyor ve teşhis süreçlerini hızlandırarak daha kısa sürelerde tedavi planlamalarının yapılmasına imkan sağlıyor. Yapay zeka insan uzmanlığının yakın gelecekte yerini alacak gibi gözükmüyor ancak onu tamamlayıcı ve geliştirici olmaya başladığı bile çok açık. Radyolojide, herkes için daha hızlı, daha doğru ve daha erişilebilir bakım sağlamak için müthiş bir desteği temsil ediyor.