Yapay Zeka ile Göz Hastalıklarının Teşhisi

Dünya genelinde 2,2 milyar insan görme problemleri ile karşı karşıyadır ve bu hastalıkların yaklaşık yarısı tedavi edilebilir niteliktedir. Katarakt, glokom ve refraksiyon kusurları gibi durumlar hem bireysel yaşam kalitesini hem de toplumların ekonomik ve sosyal yapısını olumsuz etkilemektedir. Görme bozukluklarının %80’inin önlenebilir veya tedavi edilebilir olması, erken teşhisin ne denli kritik olduğunu ortaya koymaktadır. Özellikle düşük ve orta gelirli ülkelerde sağlık hizmetlerine erişimde yaşanan sorunlar, kalıcı görme kayıplarına yol açmakta; bu nedenle tarama programlarının güçlendirilmesi ve teknoloji destekli çözümler ön plana çıkmaktadır. Yapay zeka (YZ), verilerden öğrenme ve bunları insan zekasına benzer şekilde uygulama kapasitesine sahip sistemlerdir. Görsel verilerin sınıflandırılması ve analizinde yüksek başarı oranları sergileyen YZ, tıbbi görüntüleme alanında önemli bir dönüşüm yaratmaktadır. Radyoloji, patoloji, dermatoloji ve göz hastalıkları gibi görsel yoğunluklu alanlarda, doktorlarla eş düzeyde hatta bazı durumlarda daha üstün performans göstermektedir. Meme kanseri taramaları ve dermatolojik malignite tanısında yapılan çalışmalar, yapay zekanın potansiyelini açıkça ortaya koymuştur. Göz hastalıklarında YZ uygulamaları özellikle diyabetik retinopati, yaşa bağlı makula dejenerasyonu, vitreus hemorajisi ve glokom üzerinde yoğunlaşmaktadır. Diyabetik retinopati, dünya çapında görme kaybının en sık sebeplerindendir ve yapay zeka destekli analizler %97–98 duyarlılık ve özgüllükle uzman hekimlere eş değer performans göstermektedir. Yaşa bağlı makula dejenerasyonu ve makula ödeminde OCT görüntülerinin değerlendirilmesinde %98’in üzerinde doğruluk oranları elde edilmiştir. Vitreus hemorajisi gibi ultrasonla tanısı güç hastalıklarda ise YZ, %95,5 doğruluk oranı ile dikkat çekmektedir. Glokom alanında yapılan çalışmalar da, görme alanı testlerinde yapay zekanın hekimlerden daha yüksek doğruluk sergilediğini göstermektedir. Bununla birlikte, YZ kullanımının önünde bazı kısıtlılıklar vardır. Yüksek kaliteli ve kapsamlı veri setlerine duyulan ihtiyaç, hasta verilerinin gizliliği ve etik boyutlar, hekimlerin sahip olduğu terapötik insiyatifin algoritmalarda bulunmaması ve yanlış teşhis durumunda yasal sorumluluğun kimde olacağına dair belirsizlikler, bu teknolojinin önündeki başlıca engellerdir. Sonuç olarak yapay zeka, göz hastalıklarının erken teşhisi ve tedavi süreçlerinin hızlandırılmasında güçlü bir yardımcı araç olarak ortaya çıkmaktadır. Özellikle hekim yetersizliğinin bulunduğu bölgelerde, kişisel deneyim ve yorgunluk gibi insani faktörlerden kaynaklanan hataları azaltarak objektif, hızlı ve erişilebilir teşhis imkânı sunmaktadır. Gelecekte yapay zeka destekli tarama programlarının sağlık sistemlerine entegrasyonu, halk sağlığını korumada ve kalıcı görme kayıplarını önlemede temel stratejilerden biri olacaktır.