Cambridge Üniversitesi’nde geliştirilen yeni bir yapay zeka aracı, çölyak hastalığının teşhisini hızlandırabilir ve patolojistlerin zamanını daha karmaşık vakalara ayırmasını sağlayabilir. Çölyak hastalığı, İngiltere’de yaklaşık 700 bin kişiyi etkileyen otoimmün bir durum olup, doğru teşhisin konulması yıllar alabilmektedir.
Çölyak hastalığı, buğday, çavdar ve arpa gibi tahıllarda bulunan glutene karşı bağışıklık sistemi tepkisiyle ortaya çıkar. Belirtiler arasında mide krampları, ishal, cilt döküntüleri, kilo kaybı, yorgunluk ve kansızlık bulunur. Tedavi edilmediğinde beslenme bozukluğu, osteoporoz, kısırlık ve belirli kanser türleri gibi ciddi komplikasyonlara yol açabilir.
Günümüzde yetişkinler genellikle kan testi ve ardından on iki parmak bağırsağından (duodenum) alınan biyopsi ile teşhis edilir. Patolojistler, biyopsi örneklerini inceleyerek ince bağırsağın iç yüzeyinde bulunan villus adı verilen küçük çıkıntılardaki hasarı değerlendirir.
Cambridge Üniversitesi’ndeki bilim insanları tarafından geliştirilen bu yeni yapay zeka aracı, çölyak hastalığını tespit etmede bir patolojist kadar etkili olduğu gibi, bunu çok daha hızlı bir şekilde gerçekleştirebiliyor. Araştırma, beş farklı hastaneden alınan beş farklı tarayıcıdan elde edilen 4 binden fazla görüntü üzerinde test edildi.
Guardian2da yer lana habere göre; araştırmanın ortak yazarı Dr. Florian Jaeckle, patolojistlerin her biyopsiyi analiz etmesinin beş ila on dakika sürdüğünü belirtirken, yapay zeka aracının bunu tarama yapıldıktan hemen sonra bir dakikadan daha kısa sürede gerçekleştirebildiğini vurguladı. Böylece, yapay zeka sayesinde hiçbir zaman bekleme listesi olmayacağı ifade ediliyor.
Cambridge Üniversitesi’nden Prof. Elizabeth Soilleux, yapay zekanın teşhis sürecini hızlandırarak hastaların daha hızlı bir şekilde doğru tanı almasını sağlayabileceğini ve bu süreçte İngiltere Ulusal Sağlık Servisi’nin (NHS) üzerindeki yükü de azaltabileceğini belirtti.
İngiltere Kraliyet Patologlar Koleji Başkanı Dr. Bernie Croal, bu yeni yapay zeka aracının çölyak hastalığı teşhisinde köklü değişimler yaratabileceğini söyledi. Ancak, NHS’in bu teknolojiyi güvenli bir şekilde kullanabilmesi için daha fazla yatırım, dijital patoloji sistemlerinin iyileştirilmesi ve patolojistlerin yapay zekayı kullanmayı öğrenmesi gerektiğine dikkat çekti.
