Yapay Zeka ile Nadir Endokrin Hastalığı Eller Üzerinden Tespit Ediliyor
Japonya’da Kobe Üniversitesi araştırmacıları, bir yapay zeka sisteminin sadece elin arkası ve sıkılmış yumruk fotoğraflarını inceleyerek nadir görülen bir endokrin hastalığı tespit edebildiğini duyurdu. Bu yöntem, yüz fotoğraflarını kullanmaktan kaçınarak hastaların mahremiyetini korurken yüksek teşhis doğruluğu sağlıyor. Araştırmacılar, bu teknolojinin ileride doktorların hastaları daha hızlı uzmanlara yönlendirmesine ve sağlık hizmetlerinin az erişilen bölgelerde geliştirilmesine katkı sağlayacağını belirtiyorlar.
Yapay zekanın hedef aldığı hastalık akromegalidir. Orta yaşlarda ortaya çıkan ve büyüme hormonunun aşırı üretiminden kaynaklanan bu hastalık, ellerin ve ayakların büyümesine, yüz görünümünde değişikliklere, kemik ve iç organlarda anormal büyümelere yol açmaktadır. Akromegali yıllar içinde yavaş yavaş geliştiği için erken teşhisi oldukça zor olabiliyor. Tedavi edilmezse hastalık ciddi sağlık sorunlarına neden olmakta ve yaşam süresini yaklaşık 10 yıl kısaltmaktadır. Kobe Üniversitesi endokrinoloji uzmanı Hidenori Fukuoka, hastalığın ilerlemesinin yavaş ve hastalığın nadir görülmesi nedeniyle teşhisin genellikle on yıl kadar sürebildiğini ifade ediyor. Ayrıca yapay zeka araçlarıyla fotoğraflardan erken teşhis girişimleri olsa da bunların klinik uygulamalara tam anlamıyla giremediğini belirtiyor.
Araştırma ekibi, mevcut yapay zeka çalışmalarını incelediklerinde çoğunun hastalık tespitinde yüz fotoğraflarına dayandığını fark etti. Ancak yüz tanıma yönteminin hasta mahremiyeti açısından riskler taşıdığını belirten bilim insanları, farklı bir yol izlemeyi tercih etti. Kobe Üniversitesi yüksek lisans öğrencisi Yuka Ohmachi, “Bu endişeleri gidermek amacıyla, klinik uygulamalarda da sıkça yüz ile birlikte incelenen eller üzerine odaklanmaya karar verdik. Özellikle akromegali hastalığında ellerde görülen değişiklikler belirgin olduğu için bu bölgeyi tercih ettik,” diyor.
Mahremiyetin güçlendirilmesi amacıyla araştırmacılar, sadece elin arkası ve sıkılmış yumruk pozisyonundaki fotoğrafları kullandılar. Avuç içi fotoğraflarından kaçındılar çünkü avuç çizgilerinin kimlik tespiti yapmaya olanak tanıyan oldukça kişisel ve benzersiz desenler barındırdığını belirttiler. Bu özenli yaklaşım, Japonya’nın 15 farklı sağlık kuruluşundan toplamda 725 hasta ve 11.000’den fazla fotoğrafın araştırmaya dahil edilmesini sağladı. Fotoğraflar modelin eğitimi ve testi için kullanıldı.
Araştırma sonuçları Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism dergisinde yayımlandı. Yapay zeka modeli, ellerden elde edilen fotoğraflardan akromegaliyi teşhis etmede çok yüksek duyarlılık ve özgüllük gösterdi. Ayrıca deneyimli endokrinologların aynı fotoğraflar üzerinden yaptığı değerlendirmelerle karşılaştırıldığında, yapay zekanın teşhis başarısının daha üstün olduğu gözlendi. Ohmachi, “Sadece elin arkası ve sıkılmış yumruğun fotoğraflarıyla bu kadar yüksek teşhis doğruluğuna ulaşılması beni gerçekten şaşırttı. Yüz özelliklerinin olmaması, yöntemin hastalık taraması açısından çok daha pratik olmasını sağlıyor ki bu da kritik bir avantaj,” ifadelerini kullandı.
Araştırmacılar, geliştirilen yapay zeka sistemini el üzerinde görünür değişikliklere neden olan diğer tıbbi durumların tespitinde de kullanmayı amaçlıyor. Potansiyel hedefler arasında romatoid artrit, anemi ve parmak çomaklaşması gibi hastalıklar yer alıyor. Ohmachi, “Bu sonuçlar tıbbi yapay zekanın potansiyelini genişletmek için bir başlangıç noktası olabilir,” diyor.
Klinik uygulamalarda ise hekimlerin teşhis koyarken sadece el fotoğraflarına dayanmadıkları; hasta öyküsü, laboratuvar testleri ve fizik muayene gibi birçok veriyi değerlendirdikleri biliniyor. Kobe Üniversitesi araştırmacıları, geliştirdikleri yapay zeka aracını doktorların yerini almak yerine onlara destek olacak bir sistem olarak görüyorlar. Çalışmalarında bu teknolojinin “klinik uzmanlığı tamamlayarak teşhis atlamalarını azaltmak ve daha erken müdahalelere imkan vermek” için bir araç olduğunu belirtiyorlar.
Çalışmanın başındaki Fukuoka, “Bu teknolojinin daha da geliştirilmesiyle, kapsamlı sağlık taramalarında el ile ilgili şüpheli vakaların hızlıca uzmanlara yönlendirilmesini sağlayan bir tıbbi altyapı oluşturulabilir. Ayrıca bu, bölgesel sağlık hizmetlerinde uzman olmayan hekimlere destek sağlayarak sağlık eşitsizliklerinin azaltılmasına katkıda bulunabilir,” şeklinde görüşlerini paylaşıyor.
Araştırma, Hyogo Bilim ve Teknoloji Vakfı tarafından finanse edildi. Projede Kobe Üniversitesi’nin yanında Fukuoka Üniversitesi, Hyogo Tıp Üniversitesi, Nagoya Üniversitesi, Hiroshima Üniversitesi, Toranomon Hastanesi, Nippon Tıp Okulu, Kagoshima Üniversitesi, Tottori Üniversitesi, Yamagata Üniversitesi, Okayama Üniversitesi, Hyogo Prefektörlüğü Kakogawa Tıp Merkezi, Hokkaido Üniversitesi, Uluslararası Sağlık ve Refah Üniversitesi, Moriyama Anma Hastanesi ve Konan Kadın Üniversitesi’nden işbirlikçilerin katılımı sağlandı.
Kaynak: https://www.sciencedaily.com/releases/2026/03/260303201807.htm
