Göz Taramaları ile Kalp Hastalığı Riski Tahmini
Makine öğrenimi teknolojileri kullanılarak geliştirilen yeni bir yazılım, gözlerdeki damarların ve atardamarların detaylı analizini yaparak bir bireyin kalp hastalığı riskini bir dakikadan kısa bir sürede tahmin edebilme yeteneğine sahiptir. British Journal of Ophthalmology dergisinde yayımlanan araştırma, bu bulguların gelecekteki klinik çalışmalarda doğrulanması durumunda, hızlı ve maliyet etkin kardiyovasküler tarama yöntemlerinin geliştirilmesine zemin hazırlayabilir. Bu tür taramalar, bireylerin kan testlerine ve kan basıncı ölçümlerine ihtiyaç duymadan felç ve kalp krizi risklerini öğrenmelerini sağlayabilir.
Çalışmanın baş yazarı Alicja Rudnicka, The Guardian’a yaptığı açıklamada, “Bu yapay zeka aracı, bir kişinin risk düzeylerini 60 saniye veya daha kısa sürede öğrenmesini mümkün kılabilir” dedi. İlk testler, yazılım tarafından yapılan tahminlerin mevcut testlerin doğruluğuna eşdeğer olduğunu göstermektedir. Araştırmacılar, QUARTZ (Retina damarları Topolojisi ve Boyutu) adlı yazılımlarından elde ettikleri sonuçları, standart Framingham Risk Skoru (FRS) testi ile karşılaştırdılar. Her iki yöntemin de “karşılaştırılabilir performansa” sahip olduğunu tespit ettiler.
Yazılım, gözün retinasındaki kan damarlarının ağını analiz ederek çalışmaktadır. Bu arterlerin ve damarların kapladığı toplam alan, genişlikleri ve “bükülmeleri” gibi çeşitli parametreler ölçülmektedir. Zira tüm bu faktörler, bir bireyin kalp sağlığını doğrudan etkileyebilir ve yazılım, bir kişinin kalp hastalığına yakalanma riskini yalnızca gözlerinin invaziv olmayan bir anlık görüntüsüne bakarak tahmin edebilme yeteneğine sahiptir.
Oftalmoloji ve yapay zeka analizi araştırmacısı Pearse Keane, The Verge ile yaptığı görüşmede, “Bu çalışma, gözün vücudun geri kalanına bir pencere olarak kullanılabileceğine dair artan bir bilgi birikimine katkıda bulunmaktadır” dedi ve ekledi: “Doktorlar, bir yüzyıldan fazla bir süredir göz muayenesi yaparak diyabet ve yüksek tansiyon gibi belirtileri tespit edebiliyorlar. Ancak sorun, manuel değerlendirme yapmanın zorluğuydu.” Keane, makine öğreniminin bu zorluğun üstesinden gelme potansiyeline sahip olduğunu vurgulamaktadır.
Göz taramalarında hastalık teşhisinde yapay zeka kullanımı, makine öğreniminin tıp alanında en hızlı gelişen ve en umut verici alanlarından biri olarak öne çıkmaktadır. FDA tarafından onaylanan ilk yapay zeka teşhis cihazı, göz hastalıklarını taramak için kullanılmaya başlanmıştır. Araştırmalar, yapay zekanın diyabetik retinopatiden Alzheimer’a (Keane’in kendi araştırma alanı) kadar pek çok hastalığı bu yöntemle tespit edebileceğini ortaya koymaktadır. Bu bulguları uygulayan çeşitli araçlar şu anda farklı geliştirme aşamalarında bulunmaktadır; ancak bu araçların teşhis güvenilirliği ve evrenselliği konusundaki tartışmalar hala devam etmektedir.
