Göz hastalıklarının bir bölümü belirgin bir şikâyete yol açmadan ilerleyebiliyor. Bu nedenle kapsamlı bir göz muayenesinin yalnızca görme derecesinin ölçülmesiyle sınırlı kalmaması; korneadan retinaya, sarı noktadan görme sinirine kadar gözün farklı yapılarının birlikte değerlendirilmesi gerekiyor. Dünyagöz Hastaneler Grubu Medikal Direktörü ve Göz Hastalıkları Uzmanı Prof. Dr. Bozkurt Şener, yapay zekâ destekli sistemlerin muayene sırasında elde edilen çok sayıdaki veriyi kısa sürede analiz ederek uzman hekime ayrıntılı bir değerlendirme alanı sunduğunu belirtiyor.
Kapsamlı Göz Muayenesi Tek Bir Ölçümle Sınırlı Değil
Göz muayenesinde her hasta kendi anatomik özellikleriyle değerlendiriliyor. Gözün ön ve arka segmentine ait görüntüler, kornea kalınlığı, retina ve sarı noktanın durumu ile biyometrik ölçümler muayenenin farklı aşamalarında inceleniyor. Yapay zekâ destekli sistemler, farklı cihazlardan elde edilen bu verileri bir araya getirerek hekimin gözün bütününe ilişkin daha kapsamlı bir değerlendirme yapmasına yardımcı oluyor.
Prof. Dr. Şener, yeni nesil muayene sistemlerinin işleyişini şöyle anlatıyor:
“Geleneksel muayene yöntemlerinin ötesine geçen bu yeni nesil teknoloji; hastanın göz yapısını, retina ve sarı noktanın durumunu, kornea kalınlığını ve biyometrik parametrelerini kısa sürelerde analiz ediyor. Yapay zekâ algoritmaları sayesinde bu hastalıklar, ‘tehlikeli’ evreye gelmeden çok önce tespit edilebiliyor.”
6 Dakikada Gözün Farklı Yapıları Taranıyor
Yapay zekâ destekli muayenede amaç, tek bir hastalığa ya da gözün yalnızca belirli bir bölümüne odaklanmak değil; muayene sırasında elde edilen bütün bulguları birlikte değerlendirmek. Sistem, gözün farklı katmanlarından gelen veriler arasındaki ilişkileri inceleyerek dikkatle değerlendirilmesi gereken alanları hekime gösteriyor. Böylece henüz hastanın günlük yaşamını etkilemeyen veya rutin değerlendirmede fark edilmesi güç olabilecek bulgular da ayrıntılı biçimde ele alınabiliyor.
“Yapay zekâ 6 dakika içerisinde hasta hakkında bin 200 – bin 500 dataya bakıyor. Gözle ilgili hastanın korneasından retinasına, sarı noktadan glokoma kadar birçok hastalığı 6 dakika içinde tarıyor ve yorumluyor.”
Prof. Dr. Şener, çok sayıdaki verinin birlikte değerlendirilmesinin yalnızca mevcut bulguların görülmesini değil, ilerleyen dönemde risk oluşturabilecek değişimlerin öngörülmesini de desteklediğini ifade ediyor. Dünyanın farklı bölgelerinden elde edilen hasta profilleriyle çalışan sistemler, gözün hangi bölümündeki bulgunun daha yakından incelenmesi gerektiğine ilişkin hekime veri sunuyor.
Tanıyı Yapay Zekâ Değil Uzman Hekim Koyuyor
Yapay zekâ, muayene sırasında elde edilen verileri tarayıp sınıflandırarak olası risklere dikkat çekiyor; ancak hastaya ilişkin nihai tanı uzman hekim tarafından konuluyor. Hekim, sistemin işaretlediği verileri hastanın şikâyetleri, sağlık öyküsü ve klinik muayene bulgularıyla birlikte değerlendiriyor. Bu nedenle ileri teknolojik altyapı ile hekim deneyiminin birbirinin alternatifi değil, kapsamlı muayenenin birbirini tamamlayan iki unsuru olarak ele alınması gerekiyor.
Prof. Dr. Şener, teknolojinin sınırını ve hekim değerlendirmesinin önemini şu sözlerle vurguluyor:
“Yapay zeka ne kadar çok veriyi tarasa da hekim tecrübesinin önüne geçemez.”
Doğru Tanı Ayrıntılı Veri Ve Hekim Deneyimiyle Konuluyor
Kapsamlı göz muayenesi, gözün farklı yapılarına ait ölçümlerin tek tek alınmasının ötesinde, tüm sonuçların aynı klinik tablo içinde yorumlanmasını gerektiriyor. Yapay zekâ yüksek hacimli veriyi kısa sürede işleyerek muayenenin kapsamını genişletirken; uzman hekim hangi bulgunun klinik açıdan anlamlı olduğunu, ek inceleme gerekip gerekmediğini ve hastanın nasıl takip edilmesi gerektiğini belirliyor. Böylece doğru tanıya, ileri teknolojiyle elde edilen ayrıntılı verilerin hekim bilgisi ve klinik deneyimle birleştirilmesi sonucunda ulaşılıyor.
