Yandex B2B Tech ve St. Petersburg Devlet Pediatrik Tıp Üniversitesi iş birliğiyle, 12 aydan küçük bebeklerin beyin gelişimini değerlendiren yapay zeka tabanlı yeni bir çözüm geliştirildi. Bu sinir ağı, günler süren beyin MR analizlerini otomatikleştirerek sadece birkaç dakikada tamamlayabiliyor. Özellikle serebral palsi gibi merkezi sinir sistemi hastalıklarının erken teşhisinde ve etkili rehabilitasyon stratejilerinin belirlenmesinde doktorlara hızlı karar desteği sunması hedefleniyor.

Serebral palsi, ya da kısaca SP, genellikle anne karnında veya doğumdan kısa bir süre sonra ortaya çıkan ve hareket yeteneğini kalıcı olarak etkileyen bir rahatsızlık. Dünya genelinde her 1.000 doğumda 2-3 çocuğu etkilediği tahmin edilen SP’nin Türkiye’deki görülme sıklığı da yüksek seyrediyor. Bu durum, güvenilir ve özellikle erken tanı araçlarına olan ihtiyacı ön plana çıkarıyor.

Erken tanıdaki zorluk

Serebral palsinin tedavisi ve hastalığın seyrini yönetmek için erken teşhis hayati önem taşıyor. Ancak yaşamın ilk 12 ayında serebral palsiyi saptamak, modern tıbbın en zorlu alanlarından biri kabul ediliyor. Bunun iki ana nedeni var:

Hızlı Beyin Gelişimi: Bebek beyni bu dönemde olağanüstü hızlı bir gelişim sürecindedir.

Düşük Kontrast: Beyin MR görüntülerinde gri ve beyaz madde arasındaki kontrastın düşük olması, yani beynin temel dokularını birbirinden ayırt etmenin zorluğu, tanı sürecini oldukça güçleştiriyor.

Tecrübeli bir radyolog için bile bir beyin MR görüntüsünü yorumlayıp raporlamak birkaç saatten günlerce sürebiliyor. Özellikle hastalığın uzun süreli takibinde yüzlerce görüntünün incelenmesi gerektiğinde, hekimlerin iş yükü ve sonuç bekleme süresi katlanarak artıyordu.

Araştırmacılar, bu zorlukları aşmak için yapay zekadan yararlanma yoluna gitti. Ancak bu alandaki yapay zeka modellerini eğitmek için gerekli olan klinik veri seti, yani gri ve beyaz maddenin ana hatlarının işaretlendiği görüntüler (segmentasyon maskeleri) oldukça kısıtlıydı.

Yandex araştırmacıları bu eksikliği gidermek için üniversitenin klinik uzmanlarıyla yakın iş birliği yaparak yeni açıklamalar oluşturdu. Geliştirilen özel sinir ağı mimarisi, iç değerlendirmelerde bebek beyinlerinde gri ve beyaz maddeyi ayırt etmede yüzde 90’ın üzerinde bir doğruluk oranına ulaştı.

Bu gelişme, rutin taramaların segmentasyonunun otomatikleştirilmesiyle radyologların daha karmaşık vakalara odaklanmasına olanak tanıyarak klinik verimliliği önemli ölçüde artırıyor. Ayrıca bu araç, analiz etmesi zor olan bebek beyin görüntülerini yorumlamada daha az deneyimli uzmanlara da destek sağlıyor.

Uygulamanın pratik faydaları

Yandex’in bu yeni yapay zeka çözümü, klinik süreçlere entegre edildiğinde önemli avantajlar sunuyor:

Hız: MRI analizi ve segmentasyonu, günler süren manuel işlemler yerine dakikalar içinde tamamlanarak zamanında tedaviye başlama imkanı sunuyor.

Doğruluk: Yüzde 90’ın üzerindeki doğruluk oranıyla bebek beynindeki gri ve beyaz maddeyi objektif biçimde ayırarak ölçümler yapıyor.

Küresel Erişim: Sinir ağı kodu açık kaynaklı ve ücretsiz olarak GitHub’da yayımlandı. Bu, dünyanın dört bir yanındaki sağlık kurumlarının bu sistemi kolayca kullanabilmesine ve serebral palsinin erken tanısında küresel uygulamalara katkı sağlayabilmesine olanak tanıyor.

Bu teknoloji, doktorların daha doğru ve zamanında teşhis koymalarına ve en uygun tedavi stratejilerini belirlemelerine destek olmayı amaçlıyor.