Yapay Zeka ve Radyasyon Onkolojisi

Yeni çağın bütün sektör ve mesleklerinde olduğu gibi, yapay zeka bizim mesleğimizin de sınırlarında. Yapay zeka en basit anlamıyla, bir bilgisayarın veya bilgisiyar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri, zeki canlılara benzer şekilde, önceden edinilmiş maximum veriyle yerine getirme kabiliyetidir.

Sevimliliğiyle ilgili yorucu tartışmalara girebileceğimiz bu kavramın hayatımıza girmesi ise Apple logosuna bile ilham verdiği söylenen İngiliz matematik dehası Mathison Turing’in 1950’lerde sorduğu ve üzerinde dikkat çekici olumlamalar gerçekleştirdiği o ünlü soruya dayanır. “Makineler düşünebilir mi?”

Yapay zekanın insanlık adına bir kayıp ya da kazanç olabileceği tartışıla dursun, bizler Radyasyon Onkolojisine ne getirecek bir bakalım. Radyoterapi ve yapay zeka uzun bir süredir zaman kazandıran bir işbirliği içinde. Özellikle 2000’li yılların başından bugüne kliniklerde kullandığımız otomatik atlas bazlı konturlama (Hedef hacmi ve korunması gereken normal dokuları bilgisayarlı tomografi kesitleri üzerinde belirleme işlemi) sistemleri yapay zekanın en iyi örneklerinden biri olarak kabul edilebilir.

Otomatik konturlama konsepti; daha önce de konturlaması yapılmış hastaların tomografi datalarından elde edilen bilgiler ile belli aralıklarda bir şablon oluşturma ve bu oluşturulan şablonu yeni hastaların tomografi datalarına aktarmaktır.

Birmingham Queen Elizabeth Hospital (QEB)’da yapılan bir çalışmada kullanılan otomatik konturlama sistemi ile 90 dakika olan ortalama volüm belirleme süresinin 54 dakikaya indiği rapor edilmiştir. Dolayısıyla otomatik konturlama ile zaman kazanıldığı gibi, kişilere bağlı gelişebilecek hataları da en aza indirgemek mümkün olabilmektedir. Burada söylem olarak çok da tedirgin etmeyen -kişilere bağlı hataların- radyoterapide hassasiyetle önemsediğimiz başlıklardan birincisi olduğunu belirtmeden geçemeyeceğim…

Günümüzde ticari çok sayıda otomatik konturlama sistemi bulunmakta, mevcut durum gözardı edilemeyecek bir yan sanayi gelişimini de beraberinde getiriyor. Yanısıra 2015 yılında Bethesda’da American Society for Radiation Oncology, National Cancer Institute veAmerican Association of Physicist in Medicine ortak toplantısında vurgulanan bir nokta oldukça dikkat çekici;“Radyasyon Onkolojisi, kanser araştırmalarından, kalite kontrol ve klinik uygulamalara kadar bir çok konuda “big data” denilen büyük veri kullanımının öncü platformlarından biri olacaktır”.

Yine Radyoterapide özellikle son yıllarda yapay zekanın kullanıldığı iki alana daha rastlıyoruz “radiogenemics” ve “radiomics”. Radiogenemics ile radyoterapiye girecek hastaların tedaviye yanıtını ve gelişecek doku toksisitesini önceden tahmin etmek mümkün olabilecek ve böylece gerçekten fayda görecek hastaların bu tedaviye yönlendirilmesi sağlanacak.

Otomatik konturlama sistemleri, “radiogenemic” çalışmaları ise bizlerin işini elimizden mi alacak yoksa asıl işimize daha çok zaman ayırmamızı mı sağlayacak? Bunu hep birlikte deneyimleyeceğiz.

“Fişi çekebilme özgürlüğü” bazı kesimleri şakayla karışık rahatlatsa da, ben önümüze çıkan fırsatları değerlendirebilme kapasitemize ve zaman kazancının yaşamsal gelişim olarak çalışmalarımıza yep yeni ufuklar açacağına inanan iyimser taraftayım.