Yapay Zekâ (AI) teknolojisi, tıp sektörü de dâhil olmak üzere hayatın neredeyse her alanında devrim yaratıyor. Tıbbi görüntülemenin analiz edilme ve yorumlanma şeklini değiştirme potansiyeline sahip olan AI, daha hızlı ve daha doğru teşhislere, daha iyi tedavi sürecine ve daha düşük sağlık maliyetlerine ortam hazırlayabilir.

Tıbbi görüntüleme, doktorların sağlık sorunlarını teşhis etmesine, tedavi etmesine veya izlemesine yardımcı olmak için iç organların görüntülerini oluşturmaya odaklanan bir tıp alanıdır. Tıbbi görüntüleme gerçekleştirmek için radyologlar aşağıdakiler gibi bir dizi teknoloji kullanır:

Röntgen, BT taramaları, MR, Ultrasonlar ,Mamografi.

Radyologlar daha sonra görüntüleri değerlendirir. Daha özellikli olarak, görüntü sınıflandırması ve segmentasyonu gerçekleştirirler.

Görüntü sınıflandırması, radyografi olarak da bilinen elde edilmiş olan görüntüyü tanımlamaya yardımcı olur. En basit sınıflandırma, dokuları normal veya anormal olarak tanımlar, ancak teste ve bulgulara bağlı olarak, sınıflandırmalar çok daha karmaşık olabilir. Segmentasyon, anormal bulguların şekli, yapısı, dokusu ve diğer özellikleri ve ilgilenilen bölgenin konumunu tanımlar.

Görüntüleri yorumlamak zordur çünkü her bir görüntü, bir radyoloğun az sayıda şüpheli veya anormal bulguyu saptamak için yorumlaması gereken binlerce ayrıntı içerir.

Dijital bilgisayarlar ve bilgisayar kontrollü robotlar, normalde insanlar tarafından yapılan görevleri gerçekleştirmek için yapay zekayı kullanır. Başka bir deyişle, "akıllı" bir bilgisayar, insan gibi düşünmek ve görevleri kendi başına gerçekleştirmek için AI teknolojisini kullanır. Bilgisayarların kullandığı bu teknolojiye de derin öğrenme adı verilir.

Derin öğrenme, minimum insan müdahalesi ile yeni beceriler "öğrenmek" için AI sisteminin insan beyninin çalışma şeklini taklit ettiği bir teknolojidir. Bilgisayar, derin öğrenmeye katılmak için binlerce görüntüyü incelediği (ve "öğrendiği") eğitim oturumlarından geçer. Bu, tıp fakültesinde yüzlerce görüntüyü ve mezun olduktan sonra binlerce görüntüyü izledikten sonra radyografileri okumakta ustalaşan bir öğrenciye benzer.

 Radyolojide AI Zorlukları ve Sınırlamaları

Yapay zekâ teknolojisini radyoloji alanını dönüştürme potansiyeline sahip olsa da geliştiricilerin aşağıdakileri içeren bir dizi sınırlama ve zorluğun üstesinden gelmesi gerekir:

Veri kalitesi; etkili bir şekilde eğitilmek için AI algoritmaları büyük miktarda yüksek kaliteli veri gerektirir ancak yapay zekâ eğitiminde kullanılan görüntülerin kalitesi değişken olabilir ve bu durum doğruluk ve güvenilirlikle ilgili sorunlara neden olabilir.

Mevzuata uygunluk, hasta gizliliğini ve güvenliğini sağlamak için yapay zekâ kullanan radyoloji departmanları yasal gerekliliklere uymalıdır. İnsan gözetimi son derece doğru yöntem olmasına rağmen AI algoritmaları hata yapabilir. Bu nedenle radyologlar, AI tarafından üretilen sonuçların doğru ve güvenilir olmasını sağlamak için insan gözetimi sağlamalıdır.