Yapay zeka destekli cilt tarama sistemi diyabet tanı ve takibinde devrim yaratabilir

Yeni geliştirilen yapay zeka destekli cilt tarama sistemi diyabet tanı ve takibinde oyunun kurallarını tamamen değiştirebilir. Bu invaziv olmayan teknoloji çok kısa süre içinde diyabet teşhis koyabiliyor, hastalığın düzeyini ve seyrini takip edebiliyor. Hastaların cildindeki mikrovasküler değişiklikleri tespit için RSOM mezoskopisi kullanan araştırmacılar sonuçları AI destekli bir uygulama ile analiz ederek çok yüksek hassasiyet ve doğruluk oranlarına ulaştı.

Münih Teknik Üniversitesi’nden bir grup bilim insanı tarafından geliştirilen AI destekli yeni uygulama, diyabet şiddetinin değerlendirilmesinde önemli bir ilerleme kaydetti. Raster Taramalı Optoakustik Mezoskopi (RSOM) adı verilen yeni bir görüntüleme yöntemini Yapay Zeka (AI) ile birleştiren araştırmacılar diyabetin yaygın bir sonucu olan ciltteki mikrovasküler değişiklikleri analiz edebiliyor. Bu yenilikçi yaklaşım, diyabetin tanı ve takibini önemli oranda değiştirebilir, hastalığın yol açtığı ölümcül komplikasyonları çok erken aşalarda tespit ederek önleyebilir.

Yapay zeka kanser tanı ve tedavisinin kaderini değiştirebilir mi?

Araştırmacılar, 75 diyabet hastasını ve bir kontrol grubunu kapsayan bu çalışmada, bacak kan damarlarının görüntülerini saptamak için RSOM cihazı kullanıldı. Elde edilen veriler daha sonra yapay zeka algoritmaları tarafından analiz edildi. Derinin mikro damar yapısında damar dalları ve çapındaki değişiklikler gibi 32 önemli değişken saptayan araştırmacılar bu verilerle hastalığın ilerleyişi hakkında önemli bilgiler sağladılar.

Optoakustik görüntüleme, ışık darbelerinin doku içinde ultrason dalgaları oluşturduğu son teknoloji bir tekniktir. Hemoglobin gibi ışığı emen moleküllerin etrafındaki dokunun genişleyip büzülmesiyle oluşturulan bu dalgalar, daha sonra kan damarlarının ayrıntılı görüntülerine dönüştürülüyor. Profesör Vasilis Ntziachristos ve Münih Teknik Üniversitesi’ndeki ekibi tarafından yürütülen çalışma, RSOM’un diğer invaziv olan yöntemlerden farklı olarak benzersiz derinlik ve ayrıntıya ulaştığını gösterdiler.

Diyabet İzlemede Yeni Bir Döneme Doğru

Geliştirdikleri yöntem ile diyabetin etkilerini artık niceliksel olarak ta tanımlayabildiklerini söyleyen Profesör Ntziachristos, “RSOM ile birlikte çalışan bu tanı ve takip yöntemini taşınabilir ve uygun maliyetli hale getirme imkanınna sahibiz. Bu gelişmenin çok önemli sonuçları olacaktır. Dünya çapında 400 milyondan fazla diyabet hastasının sağlık durumunu invaziv olmayan bir yöntemle takip edip yönetmek mümkün olacak. Bu hızlı ve ağrısız inceleme yöntemi mobil cihazlarla birlikte evde bile kullanılabilir olacak” diyor.

RSOM’un Geleneksel Yöntemlere Göre Avantajları

Geleneksel biyopsi yöntemleri bilgilendirici olmasına rağmen invazivdir ve kan damarlarının gerçek durumunu bozabilir. Pahalıdır, sonuçların alınması zaman alır ve yaygın olarak kullanımı zordur. RSOM ise radyasyon veya kontrast madde gerektirmeyen hızlı, invazif olmayan bir alternatif sunuyor. Tek ve hızlı bir ölçümle farklı cilt katmanları hakkında kapsamlı veriler sağlıyor. Bu yöntem, ilk kez diyabetin çeşitli cilt katmanlarındaki damarları farklı şekilde etkilediğini ortaya çıkardı. Bu bulgular ayrıca hastalığı anlamak için de çok önemli bilgiler sağlıyor.

Yapay zeka cerrahide tüm operasyon ve bakım süreçlerini değiştirebilir

Araştırma, makine öğrenmesi kullanılarak cilt katmanlarının ve mikro damar yapısının segmentasyonunu oldukça detaylı analiz ediyor. Dermal tabaka özelliklerinin diyabetin çeşitli aşamalarına duyarlılığını saptayabiliyor. En alakalı 32 özellikten türetilen ‘mikroanjiyopati skoru’, diyabetin varlığını yüksek derecede hassasiyetle doğru bir şekilde tahmin edebiliyor. Ayrıca ilk veriler RSOM’un yeni diyabet biyo-belirteçlerini keşfetme ve durumu izlemedeki potansiyelini de gösteriyor.

Diyabetin değerlendirilmesinde gelişmiş optoakustik görüntüleme ve yapay zekanın işbirliği, tıp biliminde önemli bir ilerlemeye işaret ediyor. RSOM, dünya çapında milyonlarca kişiyi etkileyen diyabeti anlamak ve yönetmek için invazif olmayan, doğru ve hızlı bir yöntem sunuyor. Bu gelişme hastalığın erken tanısı ve komplikasyonlarının doğru şekilde yönetilip tedavi edilmesinde çok önemli bir işleve sahip olabilir.

YORUMUNUZ VAR MI?

Label

İsim*

Email*

Δ

Label

İsim*

Email*

Δ

0 Yorum

Inline Feedbacks

Tüm yorumları gör