Haberler

Nörolog, dev hücreli arterit nedeniyle körlüğün önlenmesine yardımcı olmak için yapay zeka ve ultrasonu savunuyor

Yakın zamanda yayınlanan bir makale Romatoloji Dergisi Yazan Birleşik Krallık Sağlık Hizmetleri’nden nöroloji profesörü Jagannadha (Jay) Avasarala, MD, Ph.D., Dev Hücreli Arterit (GCA) tanısında bakım noktası ultrasonunun (POCUS) vaatlerini özetlemektedir.

Yanlış teşhis veya gözden kaçan GCA tanısı, önlenebilir körlüğe neden olabilir. Avasarala, hastalığın neden olduğu körlüğü önlemenin tek yolu olarak hızlı, “yerinde” teşhis ve tedavi çağrısında bulunuyor. DHA aort hastalıklarıyla bağlantılı olduğundan, GCA tanısı sessiz olabilecek aort hastalıklarının araştırılmasına yol açabilir.

GCA, arterlerin astarının iltihaplanmasıdır. En sık olarak kafadaki atardamarları, özellikle de şakaklardaki atardamarları etkiler. Bu nedenle GCA’ya bazen temporal arterit denir. Bu durum sıklıkla baş ağrılarına, saç derisinde hassasiyete, çene ağrısına ve görme sorunlarına neden olur, ancak teşhisin anahtarı, 50 yaş veya üzerindeki herhangi bir yeni göz semptomunun GCA’nın başlangıcına işaret edebilmesidir.

Tedavide gecikme körlüğe neden olabilir ve IV kortikosteroidlerle hızlı tedavi genellikle semptomları hafifletir ve görme kaybını önlemeye yardımcı olabilir. Ne yazık ki, hasar oluştuktan ve görme kaybı meydana geldikten sonra bu genellikle kalıcıdır.

GCA, yaşlı yetişkinlerde en sık görülen otoimmün sistemik vaskülittir ve erkeklerden daha çok kadınları etkiler. Hastaların yaklaşık %20’si yanlış tanı/gecikmiş tanı nedeniyle kör olur veya görme engelli hale gelir. 2050 yılına kadar dünya çapında 3 milyon kişiye GCA teşhisi konulacağı ve bunların yarım milyonunun görme engelli veya kör olacağı tahmin edilmektedir.

Şu anda, sağlık hizmeti sağlayıcıları için, DHA’yı düşündüren semptomları olan hastalar için ultrasonun bir tarama aracı olarak kullanılmasına yönelik spesifik bir yol öneren standartlaştırılmış bir kılavuz bulunmamaktadır. Ayrıca şu anda Avrupa veya Kuzey Amerika’da GCA’da körlüğün önlenmesine yönelik bir protokol bulunmamaktadır.

Avasarala, körlüğün önlenmesi için, POCUS veri toplamadan modellenen merkezi bulut tabanlı veri toplama sistemine ve bir klinisyene anında sonuçlar sağlayan yapay zeka (AI) odaklı bir teşhis platformuna dayanan evrensel bir uygulamaya acilen ihtiyaç duyulduğuna inanıyor.

Birleşik Krallık Sağlık Hizmetleri Kentucky Nörobilim Enstitüsü bünyesindeki Multipl Skleroz ve Nöroimmünoloji Merkezi’nin yöneticisi Avasarala’nın, bu yeni kavramın ana hatlarını çizen ilk araştırmacı ve doktor olduğuna inanılıyor. POCUS’u yapay zeka algoritmalarıyla birleştirmenin hastalar ve sağlayıcılar için hızlı tanıya yol açabileceğine inanıyor.

Avasarala, “Hastalık yeni değil; POCUS kullanarak anında tanı koyma yaklaşımı diğer hastalıklarda da uygulandı, ancak GCA’da ve kesinlikle küresel ölçekte değil” dedi. “POCUS ve yapay zeka destekli teşhislerin halihazırda var olduğu ve kullanımda olduğu göz önüne alındığında, gecikmenin sonuçlarının körlük veya felç/aort hastalığından ölüm olması nedeniyle bunu GCA için yapmıyor olmamız şok edici. GCA teşhisini standartlaştırma ihtiyacı acildir. “

Dünya Sağlık Örgütü’ne (WHO) göre görme bozukluğu yetişkin popülasyonun yaşam kalitesini ciddi şekilde etkiliyor. Görme bozukluğu olan yetişkinler daha düşük istihdam oranları ve daha yüksek oranda depresyon ve anksiyete yaşayabilir. Yaşlı yetişkinlerde görme bozukluğu, sosyal izolasyona, yürüme zorluğuna, daha yüksek düşme riskine ve bakım veya bakım evlerine erken girme olasılığının artmasına neden olabilir.

Avasarala, bazı yönlerden Viz.AI’nin yaptığına benzer şekilde POCUS’u yapay zeka ile birleştirmenin büyük faydalar sağlayabileceğine inanıyor. Viz.AI, felç tedavisinde kullanılan, ABD Gıda ve İlaç İdaresi (FDA) onaylı, yapay zeka tabanlı, son teknoloji ürünü bir teknolojidir. Teknoloji, büyük damar tıkanma vuruşlarını otomatik olarak algılayabiliyor. Platformu, teşhis ve tedaviyi hızlandırmak amacıyla tıbbi görüntüleri ve verileri, ekokardiyogramı ve elektrokardiyogramları analiz etmek için FDA onaylı algoritmalardan yararlanıyor.

Avasarala, “Gecikmiş tedavi veya teşhis nedeniyle GCA’yı ‘göz felci’ kategorisine taşımanın veya hastaların önemli bir yüzdesinde körlük riskini taşımanın zamanı geldi” diye yazıyor. Bu çağda bunun kabul edilemez olduğunu söylüyor.

Makalesinde, el tipi probların ve cep ultrason dönüştürücülerinin ticari olarak yaygın şekilde bulunmasının, birçok klinik senaryoda yatak başında görüntü almayı nasıl mümkün kıldığını açıklıyor. Cihazlar, görüntüleri HIPAA uyumlu web tabanlı bulut sunuculara senkronize etme ve yükleme yeteneğine sahip olduğundan, gerçek zamanlı geri bildirim mümkündür.

Avasarala, bu nedenle aracın ambulanstan sahaya kadar her yerde kullanılabileceğini ve özellikle yetersiz hizmet verilen alanlarda görüntü yorumlamanın yapay zeka algoritmalarına dayalı olarak anında yapılabileceğini söylüyor.

Avasarala, “POCUS’un yapay zeka algoritmalarıyla birleştirilmesinin GCA için işe yaramaması için hiçbir neden yok” dedi. “Amaç hastaları kör olmaktan kurtarmak. Körlüğü önlemenin tek yolu GCA’nın anında teşhis edilmesidir.”

Avasarala, bu konsepti gerçeğe dönüştürmek için hem ultrason hem de yapay zeka alanında liderlerle çalışıyor. “Daha gidilecek uzun bir yol var ama umut verici” dedi.



Kaynak ve İleri Okuma: https://medicalxpress.com/news/2024-06-neurologist-advocates-ai-ultrasound-giant.html

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu