Epilepsiye farklı nedenler yol açsa da, vakaların yaklaşık yüzde 30’u beyindeki yapısal anormalliklerden kaynaklanıyor. Ancak bu lezyonlar, özellikle de beynin kıvrımlarının derinliklerinde saklı olan en küçük olanlar, çoğu zaman MR görüntülerinde fark edilmiyor.
Melbourne Kraliyet Çocuk Hastanesi’nden pediatrik nörolog Emma Macdonald-Laurs liderliğindeki ekip, çocuk beyin görüntüleri üzerinde yapay zekâ modeli eğiterek yaban mersini büyüklüğünde ya da daha küçük lezyonları ortaya çıkarmayı başardı.
“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,” dedi Macdonald-Laurs.
Yüksek başarı oranı
Araştırmada kortikal displazi ve fokal epilepsi hastaları üzerinde testler yapıldı. Daha önce MR sonuçları “normal” raporlanan bu çocukların yüzde 80’inde aslında gizli lezyonlar olduğu belirlendi.
Yapay zekâ aracı hem MR hem de PET taramalarını analiz ettiğinde, bir test grubunda yüzde 94, diğerinde yüzde 91 başarı oranı yakaladı. İlk gruptaki 17 çocuktan 12’si beyin lezyonlarının çıkarılması için ameliyat edildi ve 11’i artık nöbetsiz yaşıyor.
Önümüzdeki adımlar
Macdonald-Laurs, bir sonraki hedeflerinin bu sistemi yeni teşhis almamış hastalarda, gerçek hastane ortamlarında denemek olduğunu söyledi.
Epilepsi dünya genelinde her 200 çocuktan birini etkiliyor ve vakaların yaklaşık üçte biri ilaç tedavisine yanıt vermiyor. King’s College London’dan biyomedikal bilişim uzmanı Konrad Wagstyl, çalışmayı “çok etkileyici bir kavram kanıtı” olarak nitelendirdi.
Ancak uzmanlar, PET taramalarının pahalı olduğunu, MR kadar yaygın bulunmadığını ve tıpkı röntgen ya da BT’de olduğu gibi bir miktar radyasyon dozu içerdiğini de hatırlattı.
Bu gelişme, yapay zekânın sağlık alanında teşhis süreçlerini hızlandırma ve daha önce gözden kaçan detayları ortaya çıkarma potansiyelinin bir başka örneği olarak değerlendiriliyor.