Sağlık teşhisi için görme yapay zeka araçları

Doktorlar uzun mesailerin ardından röntgen filmlerini incelerken veya yüzlerce tıbbi görüntüyü analiz ederken, önemli bulgular bazen gözden kaçabilir. Bu, sağlık hizmetleri teşhisinde sıkça karşılaşılan bir sorundur. 

Küçük gecikmeler veya gözden kaçan ayrıntılar bile hasta bakımını etkileyebilir. Bu tür sorunları çözmek için, klinisyenleri desteklemek amacıyla yapay zeka (AI) sistemleri kullanılmaktadır. 

Tıbbi görüntülemede erken hastalık teşhisinden tanı kararlarına yardımcı olmaya kadar, bu araçlar sağlık kuruluşlarının işleyişinin temel bir parçası haline geliyor. Aslında, AI araçları çeşitli sağlık teknolojilerine entegre ediliyor. 

Buna görsel verileri analiz eden görsel AI modelleri, klinisyenlere inceleme sırasında yardımcı olan teşhis yazılımları ve gerçek dünya sağlık hizmetleri ortamlarında çalışan klinik olarak kullanılan AI sistemleri dahildir. Her AI aracı farklı bir amaca hizmet etse de, hepsinin ortak hedefi daha doğru, tutarlı ve güvenilir teşhisler sağlamaktır.

Bu makalede, klinik ortamlarda sağlık teşhisi için kullanılan bazı popüler AI araçlarını daha yakından inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

AI teknolojisi ve sağlık teşhisine bir bakış

AI, sağlık hizmetleri teşhisini birçok aşamada desteklemek için kullanılabilir. Tıbbi verilerin ilk incelemesinden nihai kararlar sırasında içgörüler sağlamaya kadar birçok aşamada kullanılabilir.

Bu özellikler, AI'yı veri yoğun sağlık sistemlerinde değerli bir araç haline getiriyor. Bu nedenle birçok sağlık profesyoneli, çeşitli kullanım alanları için AI destekli araçları kullanmaya başlıyor. 

Örneğin, görsel yapay zeka algoritmaları, X-ışınları ve CT taramalarını analiz ederek, insan gözüyle manuel inceleme sırasında gözden kaçabilecek tıbbi görüntülerdeki kalıpları tespit edebilir. Bir bilgisayar görme çözümü, şüpheli alanları otomatik olarak işaretleyerek tanı sürecini hızlandırabilir. 

Böylelikle, mevcut klinik iş akışlarını yavaşlatmadan teşhis doğruluğunu artırır ve profesyonellerin diğer işlere odaklanmak için daha fazla zaman kazanmasını sağlar. Aslında, sağlık hizmetleri pazarındaki küresel bilgisayar görüşünün 2025 ile 2030 yılları arasında 10,97 milyar dolar büyüyeceği tahmin ediliyor, bu da bu teknolojilerin giderek daha fazla benimsenmekte olduğunu gösteriyor.

Vision AI araçları, mikroskobik ölçekte insan dokusunun analizinde bile yardımcı olabilir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri, saniyeler içinde hücre sayımı gibi mikroskobik veri analizi görevleri için kullanılabilir. Bu, tıp uzmanlarının en önemli konuya, yani hastaya odaklanabilmeleri anlamına gelir.

Buna ek olarak, bazı gelişmiş AI klinik sistemleri, tıbbi görüntüleme verilerini elektronik sağlık kayıtlarından (EHR) alınan hasta verileri ve klinik denemelerden elde edilen bilgilerle birleştirebilir. Tüm bu verileri AI kullanarak birlikte işleyerek, doktorlar her hasta için kişiselleştirilmiş bir tedavi planı oluşturabilir. Bu, özellikle meme kanseri veya kardiyovasküler hastalıklar gibi karmaşık durumlar için yararlıdır.

Sağlık hizmetleri sağlayıcıları tarafından kullanılan AI araçlarının türleri

Sağlık teşhisi, her biri belirli bir role sahip çeşitli AI araçları kullanılarak gerçekleştirilebilir. Bazıları tıbbi görüntü analizine odaklanırken, diğerleri sağlık ortamlarında klinik iş akışlarını, karar vermeyi veya sistem düzeyinde işlemleri destekler.

Sağlık hizmetleri teşhisinde kullanılan birkaç önemli AI aracı türü şunlardır:

• Görsel AI modelleri: Bunlar , tıbbi görüntüler ve patoloji slaytlarında algılama, yerelleştirme, segmentasyon ve nesne sayma gibi görsel anlama görevlerine odaklanan temel AI modelleridir. Kendi başlarına klinik kararlar almazlar, ancak görüntü tabanlı tanı uygulamalarına güç veren temel görüntü düzeyinde içgörüler sağlarlar.
• Teşhis amaçlı yapay zeka yazılımı: Bu tür araçlar temel modeller üzerine kuruludur ve klinik karar verme sürecini desteklemek üzere tasarlanmıştır. Tıbbi görüntüler, elektronik sağlık kayıtları (EHR), laboratuvar sonuçları ve klinik notlar gibi çok sayıda kaynaktan gelen verileri analiz edip birleştirerek kalıpları belirler, olası anormallikleri işaretler, vakaları öncelik sırasına koyar ve teşhis incelemesi sırasında klinisyenlere yardımcı olur.
• Klinik olarak kullanılan AI sistemleri: Gerçek dünya klinik kullanım için onaylanmış, tamamen entegre ve düzenlenmiş AI çözümleridir . Genellikle, tanımlanmış kullanım durumlarında güvenli bir şekilde çalışmak için birden fazla AI modeli, klinik kural, doğrulama katmanı ve izleme mekanizmasını bir araya getirirler. Düzenleyici onaylara bağlı olarak, bu sistemler performans, güvenlik ve veri gizliliği ile ilgili katı gereklilikleri karşılarken otonom veya yarı otonom tanı görevlerini yerine getirebilirler.

Sağlık teşhisi için popüler AI tabanlı araçlar

Farklı AI araçlarının tanı iş akışlarını nasıl destekleyebileceğini daha iyi anladığımıza göre, günümüzde sağlık hizmetleri tanısında kullanılan en iyi AI araçlarından bazılarını inceleyelim.

1. Ultralytics YOLO

Ultralytics YOLO , görüntüler ve videolar üzerinde çeşitli görsel yapay zeka görevlerini gerçekleştirmek için tasarlanmış bir dizi gerçek zamanlı bilgisayar görme modelidir. Sağlık hizmetleri alanında, bu modeller yapay zeka sistemlerinin tıbbi görüntüleri analiz etmesine ve anlamasına yardımcı olan temel bir yapı taşı olarak kullanılabilir.

Ultralytics YOLO ailesi şunları içerir Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11ve en son sürüm olan Ultralytics . Bu modeller, detect anomalileri hazır olarak detect . 

Tümörleri, lezyonları, kırıkları veya diğer anormallikleri tanımlamak için, tıbbi görüntülerde hangi nesneleri veya anormallikleri aramaları gerektiğini öğreten etiketli tıbbi görüntüleme veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılabilir veya özel olarak eğitilebilirler. 

YOLO26 gibi modeller, ince ayar yapıldıktan sonra tanı iş akışlarında görsel asistan görevi görebilir. Özellikle hızı, büyük hacimli görüntüleme verilerinin hızlı bir şekilde incelenmesi gereken yoğun klinik ortamlarda kullanışlıdır.

2. Viz.ai

Viz.ai, tıbbi görüntüleri analiz edebilen bir yapay zeka tanı aracıdır. Tıbbi görüntüleri analiz ederek, inme ve damar hastalıkları gibi acil klinik müdahale gerektiren durumları tespit etmek için kullanılır.

Bu yapay zeka aracı, hastane sistemlerine doğrudan entegre olarak manuel görüntü inceleme süreçlerine alternatif sunar. Viz.ai, tedavi zamanlamasının hasta sonuçlarını doğrudan etkilediği durumlarda tıbbi teşhis ekiplerinin daha hızlı yanıt vermesini sağlar. 

En önemli uygulamalarından biri, taramalarda büyük damar tıkanıklıklarını (LVO) otomatik olarak tespit etmektir. AI sistemi ayrıca, hızlı müdahaleyi desteklemek için mobil cihazlar aracılığıyla cerrahi ekibe anlık uyarılar göndermek için de kullanılır.

3. PathAI

Patoloji, doku örneklerini incelemek ve hastalık belirtilerini bulmak için çok önemli bir alandır. PathAI gibi yapay zeka araçları, yapay zeka algoritmalarını kullanarak yüksek kaliteli slaytları analiz eder ve ince desenleri tespit eder.

Patologlar biyopsileri incelerken bu aracı kullanırlar. Uygulamaları arasında hücreleri saymak ve slaytlarda kanser sınırlarını tespit etmek yer alır. Bu, tanı sürecini daha verimli hale getirir ve tıp uzmanlarının bulgularına daha fazla güven duymalarına yardımcı olur.

4. Aidoc

Aidoc, öncelikle radyoloji ve görüntüleme tabanlı teşhis için tasarlanmış bir yapay zeka aracıdır ve kardiyovasküler ve nörolojik rahatsızlıkları da kapsar. Aidoc, yazılı tıbbi raporları analiz etmek yerine, tıbbi görüntüleme verilerine odaklanarak en acil ve klinik açıdan önemli bulguları ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

Bu araç, tıbbi görüntüleme iş akışları için sürekli bir arka plan güvenlik monitörü olarak işlev görür. Taramaları otomatik olarak analiz eder ve yüksek riskli vakaları işaretler, böylece klinisyenler tarafından acil olarak incelenmeleri için önceliklendirilebilirler. Bu, teşhis gecikmelerini azaltmaya yardımcı olur ve yoğun hastane ortamlarında tutarlı hasta bakımını destekler.

Aidoc, hastane sistemlerine ve radyologların iş listelerine sorunsuz bir şekilde entegre olur ve pulmoner emboli ve intrakraniyal kanama gibi acil durumların tespit edilmesine yardımcı olur. Acil vakalara öncelik vererek Aidoc, mevcut iş akışlarını kesintiye uğratmadan daha hızlı klinik müdahaleyi destekler.

5. Tempus

Tempus, kanser tedavisinde doktorların daha bilinçli tedavi kararları almasına yardımcı olmak için kullanılan yapay zeka destekli bir araçtır. Hastaların tıbbi kayıtlarını genetik ve moleküler verilerle birlikte analiz eder.

Platform, hasta geçmişleri, test sonuçları ve genomik veriler gibi bilgileri bir araya getirerek yararlı klinik bilgiler sağlar. Tempus, bu bilgileri bir arada inceleyerek doktorların hastalığı daha iyi anlamalarına ve belirli bir hasta için en uygun tedavilerin hangileri olabileceğini değerlendirmelerine yardımcı olur.

Tempus, esas olarak onkologlar tarafından tedavi seçimini desteklemek için kullanılır. Hastanın genetik profilini büyük klinik ve moleküler veri setlerinde bulunan modellerle karşılaştırarak çalışır ve kişiselleştirilmiş kanser tedavisine rehberlik eder.

6. Cleerly

Cleerly, kalp BT taramalarını, özellikle koroner BT anjiyografiyi analiz etmek için kullanılan yapay zeka destekli bir tanı aracıdır. Doktorların, standart görsel incelemeyle tek başına tespit edilmesi zor olabilecek kalp görüntülerindeki ayrıntıları görmelerine yardımcı olur.

Bu araç, kalp hastalığının temel göstergeleri olan koroner arterlerdeki plak birikimini ve daralmayı değerlendirmek için CT taramalarını analiz eder. Cleerly, bu analizi kullanarak hastanın koroner arter hastalığı riskini gösteren ayrıntılı bir rapor oluşturur.

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın değişen rolü 

AI'nın sağlık hizmetlerinde kaydettiği ilerleme, tıbbi görüntülemenin yanı sıra diğer alanları da etkiliyor. AI, tıbbi görüntüleri daha verimli ve tutarlı bir şekilde analiz etmek için özellikle etkili hale gelmiş olsa da, yeni uygulamalar onun rolünü daha geniş bir tanı iş akışına yayıyor. 

Günümüzde, yapay zeka sistemleri otomatik analiz, vaka önceliklendirme ve klinik karar desteğini destekleyerek, klinisyenlerin daha hızlı ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olurken, tıbbi görüntülemenin tanı bakımının merkezinde kalmasını sağlar. Tıbbi yapay zekadaki bu geniş kapsamlı ilerlemenin iyi bilinen bir örneği, Google tarafından geliştirilen AlphaFold'dur. 

AlphaFold klinik teşhislerde doğrudan kullanılmasa da, yapay zekanın karmaşık biyomedikal verileri analiz ederek proteinlerin üç boyutlu yapısını doğru bir şekilde tahmin edebildiğini göstermektedir. Bu başarı, biyolojik araştırmaları ve ilaç keşfini önemli ölçüde hızlandırmıştır. Bu tür gelişmeler, yeni teşhis testleri ve hedefe yönelik tedaviler için bilimsel temeli oluşturmaya yardımcı olmaktadır.

Önemli çıkarımlar

AI, klinik iş akışlarında hız, doğruluk ve verimliliği artırarak sağlık hizmetleri teşhisini hızla yeniden tanımlamaktadır. Tıbbi görüntüleme ve patolojiden kişiselleştirilmiş tedavi planlamasına kadar, AI araçları klinisyenlerin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olurken manuel iş yükünü azaltır. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, zamanında, veriye dayalı ve hasta odaklı bakım sunmada giderek daha önemli bir rol oynamaya başlayacaktır.

Topluluğumuza katılın ve GitHub deposunu ziyaret ederek yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin. Çözüm sayfalarımızı inceleyerek, üretimde yapay zeka ve lojistikte bilgisayar görüşü uygulamaları hakkında bilgi edinin. Lisans seçeneklerimizi keşfedin ve görüş yapay zeka modelleri oluşturmaya başlayın.