Nörolojik Acillerde Yapay Zeka Kullanımı
Özet
Nörolojik aciller, hızlı ve doğru müdahalenin prognozu doğrudan etkilediği, zaman kritik klinik durumlardır. İnme, travmatik beyin yaralanmaları ve status epileptikus gibi tablolar acil serviste yüksek morbidite ve mortalite riski taşır. Bu süreçlerde yapay zekâ uygulamaları tanı ve tedavi kararlarını destekleyerek önemli katkılar sunmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları, büyük damar tıkanıklıklarının otomatik tespiti, ASPECTS skorlamalarının objektifleştirilmesi ve difüzyon MR’daki küçük lezyonların saptanması gibi alanlarda hız ve doğruluk kazandırmıştır. Ayrıca oftalmik arter Doppler ultrasonu gibi non-invaziv yöntemler, yapay zekâ ile entegre edildiğinde iskemik ve hemorajik inmeyi ayırt etmede yüksek sensitivite ve spesifite sağlamaktadır. Travmatik beyin yaralanmalarında yapay zekâ modelleri, mortalite ve klinik kötüleşmeyi öngörmede güçlü performans göstermekte, görüntülemede gözden kaçan patolojileri yakalayabilmektedir. Rehabilitasyonda da bireye özgü programlar sunarak uzun dönem sonuçları iyileştirme potansiyeli taşımaktadır. Status epileptikus ve nöbet değerlendirmelerinde EEG verilerinin yapay zekâ ile analizi, nöbet başlangıcı ve tipini hızlı ayırt ederek antiepileptik tedavi kararlarını optimize etmektedir. Görüntüleme dışı uygulamalar arasında klinik karar destek sistemleri, doğal dil işleme ve triyaj algoritmaları öne çıkmaktadır. Bu teknolojiler yoğun iş yükü altındaki hekimlere risk sınıflaması ve önceliklendirme konusunda yardımcı olmakta, kaynak kullanımını optimize etmektedir. Sonuç olarak, yapay zekâ yalnızca teknolojik bir yenilik değil, acil tıp pratiğinde karar süreçlerine entegre edilen güçlü bir araçtır.
Referanslar
AbuAlrob M, Mesraoua B. Harnessing artificial intelligence for the diagnosis and treatment of neurological emergencies: a comprehensive review of recent advances and future directions. Front Neurol. 2024;15:1485799. doi:10.3389/fneur.2024.1485799
Akras Z, Jing J, Westover M, Zafar S. Using artificial intelligence to optimize anti-seizure treatment and EEG-guided decisions in severe brain injury. Neurotherapeutics. 2025;22. doi:10.1016/j.neurot.2025.e00524
Murray NM, Unberath M, Hager GD, Hui FK. Artificial intelligence to diagnose ischemic stroke and identify large vessel occlusions: a systematic review. J Neurointerv Surg. 2019;12(4):e22. doi:10.1136/neurintsurg-2019-015135
Matsoukas S, Morey J, Lock G, et al. AI software detection of large vessel occlusion stroke on CT angiography: a real-world prospective diagnostic test accuracy study. J Neurointerv Surg. 2022;15. doi:10.1136/neurintsurg-2021-018391
Huang T, Chong C, Lin H, Chen T, Chang Y, Lin M. A pre-trained language model for emergency department intervention prediction using routine physiological data and clinical narratives. Int J Med Inform. 2024;191:105564. doi:10.1016/j.ijmedinf.2024.105564
Kanter E, Payza U, Karakaya Z, et al. A new diagnostic method in ischemic and hemorrhagic stroke: Doppler ultrasound of ophthalmic artery. Clin Neurol Neurosurg. 2025;254:108959. doi:10.1016/j.clineuro.2025.108959
Jeong Y, Ha SY, Ryu W, Kim BJ, Sunwoo L. Artificial intelligence improves detection sensitivity for challenging acute ischemic stroke lesions on diffusion-weighted imaging. Stroke. 2025;56(Suppl_1):TMP59. doi:10.1161/str.56.suppl_1.TMP59
Soun JE, Chow DS, Nagamine M, et al. Artificial intelligence and acute stroke imaging. AJNR Am J Neuroradiol. 2020;41(12):2100-2106. doi:10.3174/ajnr.A6883
Zhou ZH, Cheng XR, Guan JX, et al. A nomogram based on ocular hemodynamics for predicting ischemic stroke. Am J Ophthalmol. 2025;274:91-100. doi:10.1016/j.ajo.2025.02.034
Lee EJ, Kim YH, Kim N, Kang DW. Deep into the brain: artificial intelligence in stroke imaging. J Stroke. 2017;19(3):277-285. doi:10.5853/jos.2017.02054
Ribeiro R, Neves I, Oliveira H, Pereira T. AI-based models to predict decompensation on traumatic brain injury patients. Comput Biol Med. 2025;186:109634. doi:10.1016/j.compbiomed.2024.109634
Andishgar A, Rismani M, Bazmi S, et al. Developing practical machine learning survival models to identify high-risk patients for in-hospital mortality following traumatic brain injury. Sci Rep. 2025;15:89574. doi:10.1038/s41598-025-89574-0
Orenuga S, Jordache P, Mirzai D, et al. Traumatic Brain Injury and Artificial Intelligence: Shaping the Future of Neurorehabilitation—A Review. Life. 2025;15:424. doi:10.3390/life15030424
Bouslimi R, Trabelsi H, Karaa W, Hedhli H. AI-driven radiology report generation for traumatic brain injuries. J Imaging Inform Med. 2025. doi:10.1007/s10278-025-01411-y
Rajaei F, Cheng S, Williamson C, Wittrup E, Najarian K. AI-based decision support system for traumatic brain injury: a survey. Diagnostics. 2023;13:91640. doi:10.3390/diagnostics13091640
Kim K, Kim H, Ha E, Yoon B, Kim D. Artificial intelligence-enhanced neurocritical care for traumatic brain injury: past, present and future. J Korean Neurosurg Soc. 2024;67:195. doi:10.3340/jkns.2023.0195
Hayes T. AI-assisted diagnosis and management of traumatic brain injury and tinnitus. Hear J. 2023. doi:10.1097/01.hj.0000922296.59525.16
Beard K, Pennington A, Gauff A, Mitchell K, Smith J, Marion D. Potential Applications and Ethical Considerations for Artificial Intelligence in Traumatic Brain Injury Management. Biomedicines. 2024;12:12459. doi:10.3390/biomedicines12112459
Uparela-Reyes M, Villegas-Trujillo L, Cespedes J, Velásquez-Vera M, Rubiano A. Usefulness of artificial intelligence in traumatic brain injury: a bibliometric analysis and minireview. World Neurosurg. 2024. doi:10.1016/j.wneu.2024.05.065
Lampros M, Symeou S, Vlachos N, et al. Applications of machine learning in pediatric traumatic brain injury (pTBI): a systematic review of the literature. Neurosurg Rev. 2024;47(1):2955. doi:10.1007/s10143-024-02955-3
Tveit J, Aurlien H, Plis S, et al. Automated interpretation of clinical electroencephalograms using artificial intelligence. JAMA Neurol. 2023;80:730-738. doi:10.1001/jamaneurol.2023.1645
Tung C, Liang S, Chang S, Young C. A hybrid artificial intelligence system for automated EEG background analysis and report generation. IEEE J Biomed Health Inform. 2024;29. doi:10.1109/JBHI.2024.3496996
Li J, Lee C, Zhou Y, et al. A novel AI-driven EEG generalized classification model for cross-subject and cross-scene analysis. Adv Eng Inform. 2025;63. doi:10.1016/j.aei.2024.102971
Patel U, Anwar A, Saleem S, Malik P, Rasul B, Patel K, et al. Artificial intelligence as an emerging technology in the current care of neurological disorders. J of Neurol. 2019; 268: 1622–1632. doi:10.1007/s00415-019-09518-3.
Gong B, Khalvati F, Ertl-Wagner B, Patlas M. Artificial intelligence in emergency neuroradiology: Current applications and perspectives. Diagn Interv Imaging. 2024. doi:10.1016/j.diii.2024.11.002.
Araouchi Z, Adda M. TriageIntelli: AI-Assisted Multimodal Triage System for Health Centers. Procedia Computer Science. 2024. doi:10.1016/j.procs.2024.11.130.
Paslı S, Sahin A, Beser M, Topçuoğlu H, Yadigaroğlu M, Imamoğlu M. Assessing the precision of artificial intelligence in emergency department triage decisions: Insights from a study with ChatGPT. Am J Emerg Med. 2024; 78: 67–73. doi:10.1016/j.ajem.2024.01.037.
