BT TARAMALARINA YAPAY ZEKA DOKUNUŞU GELİYOR

Vücuttaki anatomik değişikliklerin belirlenmesini sağlayan Bilgisayarlı Tomografi (BT)  çekimlerinde görüntülerden net şekilde sonuç elde etmek için teknisyenlerin üst üste birden fazla çekim yapması gerekiyordu.  Alınan görüntülerin anlamlı şekilde yorumlanması konusunda radyologlara çok büyük iş düşüyordu.

Yeni oluşturulan bir platform olan SOMATOM go. tarayıcıları yapay zekayı Bilgisayarlı Tomografi (BT)  işlemlerine taşıyor. Bu platformda uygulanan teknolojinin adına ALPHA  (İnsan Anatomisinde Otomatik Yer İşareti İnceleme) deniyor. Bu teknoloji sayesinde, elde edilen görüntülerdeki anatomik yer işaretlerini otomatik olarak tanıyan sistem, farklı eklemler ve vücut bölgeleri için okunmaya hazır standartlaştırılmış şablonlar oluşturuyor.

Zamandan tasarruf sağlıyor

Yapay zeka destekli ALPHA, başından sonuna kadar tüm çekim süresince teknisyene yardım ediyor. Böylece, oluşabilecek önemli gecikmeleri ve hataları önlüyor. Örneğin, algoritma omurganın anatomisini algılarken, daha sonra omur gövdelerini etiketliyor. Araştırmalar, şu anki sistem ile yapay zeka algoritması ile yapılan uygulamalarda zamandan yüzde 78’e kadar tasarruf sağlanabileceğini gösteriyor. Bu da hasta ile hekim iletişimi için daha fazla süre kalacağını ve sonuçların güvenilirliğinde daha iyi sonuç elde edileceğini gösteriyor.

Yapay zekanın sağladığı diğer avantajlardan biri de radyoloğun, tarayıcıyı sadece kablosuz bir tablet ile çalıştırmasına olanak sağlıyor. Bu da hasta deneyimi ve memnuniyetini yüzde 15-29 oranında olumlu şekilde etkiliyor.

Yapay zeka radyologların önemini azaltacak mı?

Yapay zekanın radyologların önemini azaltacağı söyleniyor. Uzun yıllardır yapay zeka üzerine çalışmalar yürüten İstanbul Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Mehmet Ertürk, radyologların önemini azaltmayacağını ancak yapay zekayı kullanmayan radyologların yarışta geride kalacağını belirtiyor. Yapay zeka ile yapılan bu işlemlerin iş akışını hızlandırdığını söyleyen Ertürk, çekim planlamasını da kolaylaştırdığına dikkat çekiyor.

Kaynaklar

1) https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26849859

2) https://www.dieurope.com/site/wp-content/uploads/2019/03/CT-Mobile-Workflow-Wetzl-May-FebMarch2019.pdf

3) Vigo, İspanya Povisa Hospital’in yardımıyla. SOMATOM go.Up. ile yapılan bir çalışmanın ön sonuçları

Şunları da beğenebilirsiniz:

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir