Epilepsiye birçok farklı neden yol açsa da vakaların yaklaşık yüzde 30’unun beyindeki yapısal bozukluklardan kaynaklandığı biliniyor. Ancak bu anormallikler, özellikle beynin kıvrımlarının derinliklerinde saklı olan çok küçük lezyonlar olduğunda, standart MR görüntülerinde çoğu zaman fark edilmiyor.
Melbourne Kraliyet Çocuk Hastanesi’nden pediatrik nörolog Emma Macdonald-Laurs liderliğindeki araştırma ekibi, çocuk beyin görüntüleri üzerinde bir yapay zekâ modeli eğiterek, “yaban mersini büyüklüğünde ya da daha küçük” lezyonları saptamayı başardı.
Macdonald-Laurs, çalışmaya ilişkin yaptığı açıklamada şunları söyledi:
“Bu lezyonlar sıkça gözden kaçıyor ve birçok çocuk cerrahi adayları arasına alınmıyor. Araç radyologların ya da epilepsi uzmanlarının yerini almıyor ama adeta bir dedektif gibi ipuçlarını hızla birleştirerek tedavi sürecini hızlandırıyor.”
TESTLERDE YÜKSEK BAŞARI ORANI
Araştırmada, kortikal displazi ve fokal epilepsi hastaları üzerinde testler gerçekleştirildi. Daha önce MR sonuçları “normal” raporlanan çocukların yüzde 80’inde aslında gizli lezyonların bulunduğu belirlendi.
Yapay zekâ aracı hem MR hem de PET taramalarını analiz ettiğinde, bir test grubunda yüzde 94, diğerinde yüzde 91 başarı oranı elde etti. İlk grupta yer alan 17 çocuktan 12’si, tespit edilen lezyonların çıkarılması için ameliyat edildi ve 11’inin artık nöbetsiz yaşadığı bildirildi.
KLİNİK KULLANIM İÇİN SIRADAKİ ADIM
Macdonald-Laurs, hedeflerinin bu sistemi yeni teşhis almış hastalarda ve gerçek hastane ortamlarında uygulamaya koymak olduğunu belirtti.
Dünya genelinde epilepsi, her 200 çocuktan birini etkiliyor. Vakaların üçte biri ise ilaç tedavisine yanıt vermiyor. King’s College London’dan biyomedikal bilişim uzmanı Konrad Wagstyl, çalışmayı “çok etkileyici bir kavram kanıtı” olarak değerlendirdi.
Bununla birlikte uzmanlar, PET taramalarının pahalı olduğunu, MR kadar yaygın bulunmadığını ve belli bir radyasyon dozu içerdiğini de hatırlatıyor.
Bu gelişme, yapay zekânın sağlık alanında teşhis süreçlerini hızlandırma ve daha önce gözden kaçan detayları açığa çıkarma potansiyelinin bir başka örneği olarak görülüyor.
