Somerset NHS, Kanser Teşhisinde AI Dönemini Başlattı

Somerset NHS Foundation Trust, yemek borusu kanserini belirti ortaya çıkmadan yakalamayı hedefleyen yapay zeka destekli bir hasta bulma projesi yürütüyor. Somerset Leveller'da yayınlanan habere göre C the Signs adlı platform, aile hekimliği kayıtlarını tarayarak yemek borusu kanseri açısından belirli klinik risk faktörlerini taşıyan hastaları belirliyor. Belirlenen kişilere kısa mesaj gönderiliyor, mesajdaki bağlantı üzerinden kısa bir değerlendirme formu dolduruluyor ve uygun bulunanlar kapsül sünger testine çağrılıyor. Bölgede yaklaşık 3.000 kişinin teste uygun olduğu tahmin ediliyor.

Yapay zeka, sağlık sektöründe giderek daha fazla yer buluyor. Kanser gibi teşhisi ve tedavisi zor hastalıklarda erken tespit, tedavi başarısını doğrudan etkiliyor. Somerset örneğinde sistemin görevi teşhis koymak değil; risk grubundaki hastayı bulup klinik ekibin önüne getirmek. Proje Bridgwater'daki Taunton Road Tıp Merkezi'nde başladı, ardından Chard ve Langport'a genişledi ve şimdi Somerset genelindeki aile hekimliği merkezlerine yayılıyor.

AI Kanser Taraması Nasıl Çalışıyor?

Somerset NHS'in kullandığı sistem, tıbbi görüntü değil hasta kaydı analiz ediyor. Projenin altyapısı, yapay zeka platformu C the Signs şirketiyle işbirliği içinde kuruldu. Healthcare Management UK'de aktarıldığı biçimiyle platform, aile hekimliği kayıtlarını tarayarak yemek borusu kanseri açısından belirli klinik risk faktörlerini taşıyan hastaları veri tabanından otomatik olarak belirliyor.

Sürecin işleyişi kademeli. Sistemin belirlediği hastalara kısa mesaj gönderiliyor, mesajdaki bağlantı üzerinden kısa bir değerlendirme formu dolduruluyor. Ekip gelen yanıtları inceliyor ve uygun bulunan hastalar kapsül sünger testine davet ediliyor. Hastanın şikayetle başvurması beklenmiyor.

Geleneksel yolda hastalar genellikle semptomlar ortaya çıktıktan sonra doktora başvuruyor. Yemek borusu kanserinde belirtilerin geç ortaya çıkması, teşhisin de geç konmasına yol açıyor. Somerset modelinde amaç doku örneğini incelemek değil, henüz hiç test edilmemiş risk grubunu bulmak. Sistemin çalıştığı veri türü de bunu gerektiriyor: tıbbi görüntü yerine hasta kaydı, yani yapay zeka güvenliği tarafında en hassas kabul edilen veri kümelerinden biri.

Kapsül Sünger Testi Nasıl İşliyor?

Yahoo News UK'de aktarılan habere göre testte ipe bağlı küçük bir kapsül yutuluyor. Kapsül mideye ulaştıktan yaklaşık yedi dakika sonra genişleyerek sünger halini alıyor. Sünger, ip yukarı çekilirken yemek borusundan hücre örnekleri topluyor ve örnekler laboratuvara gönderiliyor. Yöntem ameliyat ya da endoskopi gerektirmiyor.

Testin doğrudan aradığı şey tümör değil. Kapsül sünger, Barrett özofagusu adı verilen öncül durumu tespit ediyor; bu durum yemek borusunda kanser gelişme riskini artırıyor. Cambridge NIHR'nin aktardığı klinik çalışmalarda yöntemin standart uygulamaya kıyasla çok daha fazla Barrett özofagusu vakası yakalayabildiği ve endoskopiden hızlı ve ucuz olduğu belirtiliyor. Bazı hastalarda kanser öncesi hücresel değişiklikler bu aşamada yakalanıp tedavi edilebiliyor.

Somerset NHS Foundation Trust'ın konsültan gastroenteroloğu ve projenin klinik lideri Dr. Emma Wesley, yemek borusu kanserinin görülme sıklığının arttığını ve hastalığın çoğu zaman geç evrede fark edildiğini belirtiyor. Burnham-on-Sea'de yayınlanan habere göre Somerset'te hastaların yalnızca dörtte biri 1. veya 2. evrede teşhis ediliyor. Semptomlar ortaya çıktığında hastalık genellikle 3. veya 4. evreye ulaşmış oluyor, tedavi seçenekleri de daralıyor. Wesley testi bir filtreye benzetiyor: sonuç negatifse hasta takipten çıkarılıyor, pozitifse endoskopiye yönlendiriliyor ve endoskopinin aciliyeti bulguya göre belirleniyor.

Kanser Teşhisi Neden Hızlanacak?

Kanserde erken teşhis, tedavinin başarı şansını doğrudan belirliyor. Klasik yolda süreç hastanın şikayetiyle başlıyor ve yemek borusu kanserinde bu çoğu zaman geç bir başlangıç anlamına geliyor. Yapay zeka destekli tarama sırayı tersine çeviriyor: riskli hasta, henüz hiçbir şikayeti yokken bulunup davet ediliyor.

Bu teknolojinin sağladığı başlıca avantajlar şunlar:

Belirtisiz teşhis imkanı: Hastalık, semptom ortaya çıkmadan önce, yani en tedavi edilebilir aşamada tespit edilebiliyor.

Otomatik risk taraması: Yapay zeka, aile hekimliği kayıtlarını tarayarak risk faktörü taşıyan hastaları kendiliğinden belirliyor; hastanın doktora başvurmasını beklemiyor.

Konforlu ve hızlı test süreci: Kapsül sünger testi, ameliyat veya endoskopi gerektirmeden, yaklaşık yedi dakika içinde uygulanabiliyor.

Kanser öncesi müdahale şansı: Bazı hastalarda kanser oluşmadan önceki hücresel değişiklikler yakalanarak, hastalık henüz başlamadan tedavi edilebiliyor.

Daha yüksek iyileşme oranı: Erken evrede teşhis edilen hastalarda tedavi seçenekleri artıyor ve hayatta kalma olasılığı yükseliyor.

Somerset'teki girişim, İngiltere'nin Ulusal Kanser Planı'nı destekleyen uygulamalardan biri. Yahoo News UK'de belirtildiği üzere planın hedefi, 2035'ten itibaren teşhis konan hastaların yüzde 75'inin kanserden kurtulmuş ya da beş yıl sonrasında iyi durumda olması. Yüzde 75'lik oran ulusal ölçekte tanımlanmış bir hedef; Somerset projesi bu hedefe katkı sunan yerel uygulamalardan sadece biri.

Sahadaki ilk veriler de paylaşıldı. Vakfın açıkladığı rakamlara göre şu ana kadar 1.900'den fazla kişiye mesaj gönderildi, yanıt oranı yüzde 18 olarak kaydedildi ve yaklaşık 350 kişi testi yaptırdı. Süreç bazı hastalarda erken evre yemek borusu kanserinin, bazılarında ise Barrett özofagusunun tespit edilmesini sağladı.

Tıbbi Yapay Zeka Doktorların Yerini Alacak mı? 

Bu soruya bugünkü uygulama üzerinden net bir yanıt verilebilir: hayır. Somerset'te kullanılan sistem bağımsız teşhis koymuyor, tedavi kararı almıyor. Yaptığı iş, aile hekimliği kayıtlarındaki risk faktörlerini tarayıp hangi hastanın davet edilmesi gerektiğini belirlemek. Teşhis; laboratuvar sonucu ve gerekirse endoskopi üzerinden klinik ekip tarafından konuyor.

Yapay zekanın sağlıkta hangi işleri devralabileceği tartışması, daha geniş bir düzenleme tartışmasının parçası. Yapay zeka regülasyonları gündeminde de öne çıkan soru aynı: karar yetkisinin nerede duracağı. Tıpta bu sınır şimdilik net biçimde hekimde.

Etik tarafta tablo benzer. Tıpta insan denetimi olmadan yapay zeka kullanımı şu an gündemde değil. İleride yapılacak çalışmalar ve klinik testler bu dengeyi değiştirebilir, fakat mevcut uygulamalarda karar mercii hekimde kalıyor.

Somerset NHS'in özofagus kanseri projesindeki temel faydaları ise;

Sağlıkta Dijital Dönüşüm Hız Kazanıyor

Somerset NHS'in girişimi, İngiltere'deki sağlık kurumlarının kanser teşhisinde yapay zekaya daha fazla yer verdiğini gösteriyor. Aynı vakıfta prostat kanseri tarafında da bir yapay zeka uygulaması yürütülüyor. Lucida Medical'ın duyurusuna göre Musgrove Park ve Yeovil hastanelerinde prostat MR görüntülerini değerlendiren Pi adlı yazılım radyologlara destek veriyor; vakıf, bu aracın etkinliğini ölçen PAIR-1 adlı çok merkezli ulusal çalışmaya da katılmıştı.

İki uygulama arasındaki fark, yapay zekanın sağlıkta iki ayrı işi üstlenebildiğini gösteriyor. Prostat tarafında yazılım görüntü değerlendiriyor; yemek borusu projesinde ise hasta kaydı tarayıp kimin test edilmesi gerektiğini belirliyor.

Sağlık alanındaki yapay zeka uygulamaları her zaman sorunsuz ilerlemiyor. Doğruluk, veri gizliliği ve denetlenebilirlik tarafında soru işaretleri sürüyor. Somerset modelinin ayırt edici yanı, yapay zekaya teşhis değil yönlendirme görevi vermesi.

Projenin gerçek testi önümüzdeki aylarda görülecek. Somerset genelindeki aile hekimliği merkezlerine yayılım tamamlandığında, erken evre teşhis oranındaki değişim ölçülebilir hale gelecek.