Kulak Burun Boğaz Alanında Yapay Zeka

Yapay zeka (YZ), tıp alanında en dinamik inovasyon alanlarından biri haline gelmiştir. YZ, doktorların devasa veri yığınları içindeki kalıpları tespit etmelerine, teşhisleri daha kesin hale getirmelerine, tedavileri daha kişiselleştirilmiş bir şekilde planlamalarına ve ameliyatları daha güvenli hale getirmelerine yardımcı olmaktadır. Radyolojiden onkolojiye ve cerrahiye kadar, AI hastalıkların anlaşılma ve tedavi edilme şeklini değiştiriyor – genellikle arka planda sessizce, ancak hastalar için hissedilir bir fayda sağlayarak. Özellikle heyecan verici olan, bu teknolojilerin artık kulak-burun-boğaz (KBB) tıbbına da ne kadar güçlü bir şekilde girmiş olmasıdır; burada teknolojiler, teşhis, navigasyon ve ameliyat hassasiyetini yepyeni bir düzeye taşıyor.

Bu konuda Leading Medicine Guide editörleri, KBB uzmanı Profesör Dr. med. Marco Domenico Caversaccio ile bir röportaj gerçekleştirdi.

Telif hakkı "Gianni Pauciello, Inselspital KBB Kliniği"

Yapay zeka teknolojisi özellikle araştırma, metin düzenleme ve benzeri görevler için kullanılıyor. Yapay zeka çoktan bir iş haline geldi, artık bir deney değil ve büyük sağlayıcılar bu alandan önemli ölçüde kazanç elde ediyor. Aynı zamanda yapay zeka, gerçeklik ve sanal içerikler arasındaki sınırlar giderek daha da bulanıklaşıyor.

“Tüm olanaklara rağmen, yapay zeka ile çalışmak hâlâ zorlu bir iştir. Kişisel unsur eksik olduğu için ona körü körüne güvenmemek gerekir. Doğrudan konuşma sırasında farklı içgörüler, nüanslar ve geri sorular ortaya çıkar – bunlar makinelerin yerini alamayacağı unsurlardır. Ayrıca internette çok fazla saçma sapan bilgi dolaşıyor, bu da eleştirel bir yaklaşım sergilemeyi daha da önemli hale getiriyor. İlginç olan, önceki tahminlerin nasıl göreceleştiğidir. Yaklaşık yirmi yıl önce, radyolojinin yapay zeka sayesinde büyük ölçüde otomatikleşeceği iddia ediliyordu. Oysa ABD’de radyolog sayısı yüzde dört oranında artmıştır. Orada yapay zeka, iş yerlerini ortadan kaldırmak yerine daha çok yeni iş alanları yaratmıştır. Yine de teknik gelişmeler, özellikle tıp alanında, büyüleyici olmaya devam ediyor. KBB tıbbında da yapay zekanın gelecekte nasıl yardımcı olabileceği sorusu gündeme geliyor – örneğin, görüntüleme veya patolojideki örüntü tanıma yoluyla baş-boyun bölgesindeki tümörlerin daha erken veya daha kesin bir şekilde tespit edilmesinde. “İlk adımlar çoktan atıldı ve araştırmalar bu konuda yoğun bir şekilde devam ediyor,” diyor Prof. Dr. Caversaccio, sohbetimizin başında.

AI, baş-boyun bölgesindeki tümörleri daha erken ve daha kesin bir şekilde tespit etmeyi sağlayabilir; çünkü teşhis sürecinin birçok aşamasında, insan gözünün veya geleneksel değerlendirme yöntemlerinin yapabileceklerinin çok ötesine geçen yeteneklere sahiptir. Görüntülemede yapay zeka modelleri, BT, MRG veya PET görüntülerini sadece yüzeysel olarak değil, matematiksel olarak nokta nokta analiz eder. 

“Bu verilerde, her yıl daha da gelişen dijital biyopsiler ve örüntü tanıma için muazzam bir potansiyel yatıyor. Amaç, tümörleri daha erken ve daha kesin bir şekilde tespit etmek için radyolojik bilgileri patolojik verilerle birleştirmektir. Yüzeysel veya küçük tümörler görüntüleme yöntemleriyle güvenilir bir şekilde tespit edilebilseydi, panendoskopi gibi invaziv prosedürlere gelecekte daha nadiren ihtiyaç duyulabilirdi. Bu henüz gerçeğe dönüşmemiştir, ancak Würzburg veya Heidelberg’deki çeşitli araştırma grupları, radyomik, patomik ve büyük veri analizlerini bir araya getirmek için yoğun bir şekilde çalışmaktadır. Bunun arkasındaki fikir açıktır: Bir sistem ne kadar çok veri görürse, kalıpları o kadar iyi tanıyabilir. Büyük veri platformlarına benzer şekilde, yapay zeka modelleri her yeni incelemeyle birlikte öğrenmeye devam eder. Yine de pratikteki uygulama henüz başlangıç aşamasındadır. Birçok konsept teknik açıdan etkileyici olsa da, geniş çaplı klinik uygulamaya geçiş süreci karmaşıktır. Tümörler birbirinden büyük ölçüde farklılık gösterir ve bu da evrensel modellerin geliştirilmesini zorlaştırır. Prof. Dr. Caversaccio, “Koklear implantların planlanması ve uyarlanması gibi bazı alanlarda ise daha ilerideyiz; bu alanlarda tanı verileri ile ameliyat sırasındaki stratejiler bugün bile daha sıkı bir şekilde birbirine entegre edilebiliyor” diye açıklıyor.

---

Radyomik, patomik ve büyük veri analizleri, modern tıpta yeni bir yaklaşımı temsil ediyor: Görüntü ve doku verilerini son derece hassas, değerlendirilebilir bilgilere dönüştürüyorlar. Radyomik, BT, MRG veya PET görüntülerinden binlerce özelliği çıkarır ve tümör biyolojisi, agresiflik veya tedaviye yanıt hakkında çıkarımlara olanak tanıyan kalıpları görünür kılar. Patomik de aynı prensibe göre çalışır, ancak bu sefer dijitalleştirilmiş doku örnekleri temel alınır; burada yapay zeka, en ince hücre yapılarını ve değişiklikleri tespit eder. Büyük veri analizleri ise bu bilgileri genetik veriler, laboratuvar sonuçları ve klinik seyirlerle birleştirir. Böylece, tanıları daha kesin hale getiren, tedavilerin daha kişiye özel planlanmasını sağlayan ve uzun vadede gereksiz müdahalelerin önlenmesine katkıda bulunabilecek kapsamlı bir veri tablosu ortaya çıkar.

---

Yapay zeka, KBB cerrahisinde ameliyat öncesi planlamayı kökten değiştiriyor; çünkü karmaşık görüntü verilerinden, salt insan yorumuyla elde edilebilecek olandan çok daha fazla bilgiyi süzüp çıkarabiliyor.

Telif hakkı "Gianni Pauciello, Inselspital KBB Kliniği"

Kafatası tabanında veya orta kulakta yapılan ve milimetrelerin güvenlik ile fonksiyonun korunmasını belirlediği müdahalelerde, yapay zeka radyolojik görüntüleri o kadar hassas bir şekilde analiz eder ki, en ince anatomik varyantlar, riskli yapılar veya potansiyel daralmalar bile görünür hale gelir. Böylelikle sinirlerin, damarların veya hava dolu boşlukların bireysel seyrini tam olarak yansıtan ve planlamayı önemli ölçüde daha güvenilir hale getiren sanal modeller ortaya çıkar. Özellikle kulak kemikçikleri, yüz siniri ve iç kulağın birbirine son derece yakın olduğu orta kulakta bu durum, ameliyat güvenliğini önemli ölçüde artırır.

Prof. Dr. Caversaccio bu konuda şunları söylüyor: “Günümüzde cerrahi planlamada, özellikle hassas segmentasyona dayanan çeşitli dijital yöntemler kullanılmaktadır. Vestibüler sinir, yüz siniri veya işitme siniri gibi yapılar bu sayede ayrıntılı olarak görüntülenebilir – sisteme bağlı olarak kısmen yarı otomatik, kısmen de tam otomatik olarak. Bu bilgiler ya zihinsel olarak ameliyat stratejisine dahil edilebilir ya da doğrudan bir navigasyon sistemine aktarılabilir. Ameliyat sırasında, hassas yapılara ne kadar yakın olduğunuzu milimetre hassasiyetinde tespit edebilirsiniz. Bunun için yüksek hassasiyetli navigasyon sistemleri gereklidir; çünkü kemikten çıkıp beyin omurilik sıvısı boşluğu gibi hareketli bölgelere girildiğinde, hassasiyet yaklaşık iki milimetreye düşer – bu, her zaman dikkate alınması gereken bir faktördür. Bu tür navigasyon ve segmentasyon yöntemleri, klinik uygulamada düzenli olarak kullanılmaktadır; genellikle beyin cerrahisi ile yakın işbirliği içinde. Bunun yanı sıra, karmaşık kafatası tabanı durumlarını üç boyutlu olarak görselleştiren ve en uygun erişim yolunun seçilmesine yardımcı olan hızlı prototipleme modelleri gibi başka yardımcı araçlar da mevcuttur. Bu modeller yapay zeka olarak kabul edilmese de, uzamsal oryantasyonu önemli ölçüde kolaylaştırır. Buna paralel olarak, simülasyonlar, sanal eğitim sistemleri veya “Dijital İkizler” olarak adlandırılan dijital konseptler de gelişmeye devam etmektedir. Bunlar, ameliyat yollarını önceden planlamayı, riskleri işaretlemeyi veya robotik sistemleri daha hassas bir şekilde kontrol etmeyi mümkün kılar. Artırılmış gerçeklik teknolojileri, gelecekte modern kokpitlerde olduğu gibi ek bilgileri doğrudan cerrahın görüş alanına yansıtabilir. Ameliyat ortamının giderek dijitalleşmesi, görüntüleme, navigasyon, fizyolojik ölçüm değerleri veya AR katmanları gibi anlamlı bir şekilde entegre edilmesi gereken verilerin sayısının artmasına yol açmaktadır. Tüm bu gelişmelere rağmen şurası açıktır: Sorumluluk her zaman cerraha aittir. Dijital sistemler destek sağlayabilir, görselleştirebilir ve uyarıda bulunabilir – ancak ameliyathanedeki cerrahi deneyimi, anatomik anlayışı ve duruma göre alınan kararların yerini alamazlar.”

Birçok cerrah için ameliyathanedeki artan teknolojik gelişmeler gerçekten de aşırı bir yük oluşturabilir. Özellikle eski nesil, anatomik preparatlar, pratik deneyim ve sezgisel uzamsal kavrayış yoluyla “yaparak öğrenme” ilkesinden derinden etkilenmiştir. Dijital sistemler, simülasyonlar ve yapay zeka destekli araçlar bu dünyayı kökten değiştiriyor. Yine de şurası açık: İyi bir cerrahi, hâlâ anatomik bilgiye, uzamsal algıya ve ince motor becerilere dayanıyor. Bazı kişiler, gelişmiş bir 3D görüşe ve yüksek dokunsal duyarlılığa sahiptir; bu yetenekler, en modern teknoloji bile yerini alamaz.

“Navigasyon sistemleri günümüzde birçok ameliyata destek sağlıyor, ancak pasif araçlar olarak kalıyor. Tıpkı bir arabadaki navigasyon cihazı gibi konumları gösteriyorlar, ancak aktif kontrolü üstlenmiyorlar. Bir sonraki adım, dokuları tanıyabilen, kuvvetleri ölçebilen ve geri bildirim verebilen sensör-aktüatörlü sistemler olacaktır – ancak bu teknoloji henüz emekleme aşamasındadır. Buna paralel olarak, ameliyathaneye giderek daha fazla bilgi getiren artırılmış gerçeklik çözümleri, intraoperatif görüntüleme ve dijital kokpit yapıları da gelişmektedir. Buradaki zorluk, cerrahı aşırı yüklemeden bu verileri anlamlı bir şekilde entegre etmektir. Aynı zamanda, teknolojiye bağımlılık da riskler barındırır. Navigasyon cihazı olmadan yönünü bulmakta zorlanan birçok insanın olduğu araba sürmede olduğu gibi, tıpta da cihazlara aşırı güvenmek kişinin kendi yetkinliğinin zayıflamasına neden olabilir. Bu nedenle cerrahi temel eğitim hâlâ aynı derecede önemlidir: Anatomi bilgisi, modeller veya preparatlar üzerinde yapılan pratik alıştırmalar ve manuel becerilerin öğrenilmesi, temelini oluşturmaya devam etmektedir. Genç nesil elbette dijital dünyalarla büyüyor, ancak bu, kendi beynini eğitme ve bağımsız kararlar alabilme gerekliliğinin yerini tutmaz. AI sistemleri kalıpları tanıyabilir, verileri karşılaştırabilir ve destek olabilir – ancak nadiren yeni şeyler yaratırlar. Duygusal zeka, sezgi ve yaratıcı problem çözme, insanlığın güçlü yanları olmaya devam ediyor. Bu durum, kulak çınlaması araştırmaları gibi alanlarda da görülmektedir; burada, bireysel algıların çok farklı olması nedeniyle, makine öğrenimi modelleri yıllarca süren çalışmalara rağmen EEG verilerinden neredeyse hiç güvenilir kalıp çıkaramamaktadır. Aynı zamanda, dijital desteğin halihazırda büyük ilerlemeler sağladığı alanlar da var: örneğin koklear implantlarda, burada teşhis, ameliyat sırasındaki ölçümler ve ameliyat sonrası uyum stratejileri birbiriyle giderek daha hassas bir şekilde uyumlu hale getirilebiliyor. İşte burada gerçek anlamda kişiselleştirilmiş tıp ortaya çıkıyor. Genel olarak dijital sistemler, yapay zeka ve robotik değerli ek unsurlar olarak hizmet eder – bir destek olarak, bir yedek olarak değil. Sorumluluk, karar veren, yorumlayan ve harekete geçen cerrahın üzerindedir,” diyor Prof. Dr. Caversaccio ve şöyle ekliyor:

“Empedans analizleri (dokuların veya elektrotların elektrik direncini ölçen yöntemler) ve nöral yanıt ölçümleri (işitme sinirinin elektriksel uyaranlara tepki verip vermediğini kontrol eden yöntemler) sayesinde, koklea implantasyonlarında ameliyat sırasında bile ileride hangi işitme düzeyine ulaşılabileceğinin tahmini yapılabilir. Koklea tonotopik bir yapıya sahiptir; bu da frekansların sınıflandırılmasını kolaylaştırır – 125 Hertz’lik düşük frekanslardan 8 Kilohertz’e kadar. Bu yapı, ameliyat sırasındaki verilere dayanarak ilerideki işlevselliğe dair erken ipuçları elde etmeyi mümkün kılar. AI’nın genel olarak daha az komplikasyona yol açıp açmayacağı, büyük ölçüde ilgili uygulama alanına bağlıdır. Bazı alanlarda, AI destekli örüntü tanıma yöntemlerinin tanıları daha kesin hale getirmeye veya gereksiz müdahaleleri önlemeye yardımcı olabileceğini gösteren çalışmalar halihazırda mevcuttur. Örneğin kronik rinosinüzitte, radyolojik örüntüler gelecekte mukoviskidoz gibi belirli nedenlere dair ipuçları sağlayabilir ve böylece tanı sürecini kısaltabilir. Yapay zeka, biyopsinin gerekli olup olmadığı, hangi tedavinin uygun göründüğü veya ameliyatın önlenip önlenemeyeceği konusunda destek sağlayabilir. Bu tür sistemler, büyük veri kümelerinden öneriler türetme yeteneğine sahiptir – örneğin hangi ilaçların uygun olacağı veya hangi tedavi stratejisinin en fazla faydayı vaat ettiği gibi. Böylelikle, tıbbi sorumluluğun yerini almadan klinik günlük uygulamayı destekleyebilecek ek bir karar çerçevesi ortaya çıkar.”

AI destekli navigasyon sistemleri, endoskopik sinüs ameliyatları sırasında önemli bir katma değer sunar; çünkü sadece statik görüntü verilerini göstermekle kalmaz, bunları aktif olarak yorumlar ve gerçek zamanlı olarak hastanın bireysel anatomisiyle karşılaştırır. 

“Modern ameliyat tekniklerinin kullanımıyla ilgili pratik eğitim, geleneksel olarak anatomik preparatlar ve modeller üzerinde başlar. Sinüsler gibi müdahaleler için, örneğin FACON modeli veya FMH (Foederatio Medicorum Helveticorum, İsviçre Hekimler Meslek Birliği) tarafından zorunlu kılınan anatomik preparatlar gibi özel eğitim sistemleri mevcuttur. Ancak bu temel bilgiler güvenli bir şekilde öğrenildikten sonra, ameliyathaneye kademeli olarak geçiş yapılır. Navigasyon sistemleri, yirmi yılı aşkın süredir bu alanda standart olarak kullanılmaktadır; ancak teknik bilgi gerektirirler: Doğruluk düzenli olarak kontrol edilmeli ve sistemin güvenilir bir şekilde çalışıp çalışmadığını değerlendirebilmek gerekir. Deneyim arttıkça, 3D görüntüler, tümörlerin veya optik sinir gibi kritik yapıların işaretlenmesi ya da belirli alanları koruyan “Navigator-Control” gibi işlevler gibi başka dijital araçlar da devreye girer. Bu seviyeye genellikle ancak üç ila dört yıl sonra ulaşılır. Karmaşık tümörlerde, özellikle kafatası tabanında, beyin cerrahisi veya çene cerrahisi gibi çeşitli uzmanlık alanları birlikte çalışır. Burada da dijital planlama büyük bir rol oynar: Alt çene rekonstrüksiyonlarında gerekli kemik yapısı – genellikle fibula – önceden dijital olarak ölçülür, planlanır ve daha sonra ameliyat sırasında tam olarak uyarlanır. Bu tür planlama ve navigasyon yardımcıları, yön bulmayı kolaylaştırır ve hassasiyeti artırır; ancak her hastada kullanılmaz. Fibula greftleri için dijital planlama gibi bazı yöntemler, sağlık sigortaları tarafından karşılanmaktadır ve bu sayede yaygınlaşmıştır. Diğer teknolojiler ise yalnızca karmaşık vakalarda kullanılmaktadır. Ancak genel olarak, görüntüleme, simülasyonlar ve dijital planlama yardımcılarının giderek daha fazla önem kazandığı ve cerrahi çalışmayı anlamlı bir şekilde tamamladığı açıkça görülmektedir,” diye açıklıyor Prof. Dr. Caversaccio.

---

Yapay zeka, BT ve MRG verilerinden hassas 3B modeller oluşturabilir, anatomik varyantları işaretleyebilir ve riskli yapıları otomatik olarak vurgulayabilir. Bu sayede ameliyathanede çok daha sezgisel ve güvenli bir yönlendirme sağlanır. Ameliyat sırasında sistem, planlanan alet yolundan en ufak sapmaları bile algılar ve kritik bölgeler konusunda erken uyarıda bulunur; bu da komplikasyonları azaltır. Aynı zamanda yapay zeka, büyük veri kümelerinden tipik tehlike bölgelerini tahmin etmeyi öğrenir ve navigasyon modelini kanama veya mukoza şişlikleri gibi değişikliklere dinamik olarak uyarlar – bu, geleneksel statik görüntü veri setlerinin sunamadığı bir avantajdır.

---

Yapay zeka, KBB cerrahisinde ameliyat sırasındaki riskleri çok daha erken ve daha kesin bir şekilde ortaya çıkarabilir; çünkü işlem sırasında çok sayıda veri kaynağını sürekli olarak analiz eder ve bunlardan, insan gözüyle genellikle ancak daha sonra fark edilebilecek potansiyel tehlikelere dair ipuçları çıkarır.

Telif Hakkı "Gianni Pauciello, Inselspital KBB Kliniği"

Kafatası tabanında veya facial sinir, koklear sinir veya iç karotis arteri gibi hassas yapıların hemen yakınında yapılan ameliyatlarda, yapay zeka mevcut alet konumunu ameliyat öncesi oluşturulan 3D modelle gerçek zamanlı olarak karşılaştırır ve planlanan yoldan en ufak sapmaları bile algılar. Bir alet kritik bir yapıya yaklaşır yaklaşmaz, sistem bu yapı endoskopik görüntüde henüz görünmeden önce uyarı verebilir. Aynı zamanda yapay zeka, kanama, mukoza şişmesi veya doku kaymaları nedeniyle yön bulmayı zorlaştıran durumlarda bile ameliyat sırasında anatomik işaret noktalarını otomatik olarak tanımlayabilmektedir.

“AI’nın gerçekten komplikasyonları önleyip önleyemeyeceği şu anda henüz belirsizdir. Bazı alanlarda dijital yöntemler, riskleri daha iyi değerlendirmemize zaten yardımcı oluyor – örneğin sinirleri, damarları veya diğer hassas yapıları görünür kılan otomatik veya yarı otomatik segmentasyonlar yoluyla. Bu işaretlemeler planlamayı destekler ve ameliyathanede yön bulmayı kolaylaştırır, ancak cerrahi deneyimin yerini almaz. Plastik cerrahide olası sonuçları görselleştirmek için ameliyat öncesi fotoğrafların kullanıldığına benzer şekilde, yapay zeka destekli modeller de tahminler sunabilir. Ancak burun estetiğinde olduğu gibi gerçeklik karmaşıktır: Yumuşak dokular, yüz mimikleri ve kişiye özgü iyileşme süreçleri tam olarak öngörülemez. Bir planlama yüzde 70 veya 80 oranında doğru olabilir – mutlak hassasiyete ulaşmak neredeyse imkansızdır. Ayrıca yapay zeka, uygun ilaçların seçimi veya risklerin değerlendirilmesi gibi konularda perioperatif yönetimi destekleyebilir. Bu tür sistemler gelecekte, benzer vakalara ve büyük veri setlerine dayalı olarak önerilerde bulunabilir. Ancak bu yaklaşımların çoğu hâlâ “kavram kanıtı” aşamasındadır. En önemli engel, bunların onaylı tıbbi cihazlara dönüştürülmesidir. Düzenleyici açıdan gereklilikler yüksektir: Sistemler, onaylanmadan önce çok yüksek bir duyarlılık ve özgüllük sergilemeleri gerekir. AI ile robotik birleştirildiğinde durum özellikle karmaşık hale gelir – burada Sınıf III’e ait katı MDR düzenlemeleri devreye girer. Bu tür uygulamalar için, onay almak üzere gerekli olan büyük veri setleri genellikle eksiktir. Bu nedenle birçok AI prototipi araştırma aşamasında kalırken, sadece çok azı klinik uygulamaya geçebilmektedir. Buna karşılık, düşük eşikli dijital araçlar, simülasyonlar veya eğitim uygulamaları, yüksek düzenleyici engellerle karşılaşmadıkları için yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak cerrahi kararları etkileyen veya ameliyat adımlarını yönlendiren gerçek yapay zeka destekli sistemler hâlâ nadirdir. Prof. Dr. Caversaccio, “Teknoloji hızla gelişiyor, ancak uygulamaya geçme süreci zorludur – özellikle de maksimum doğruluğun vazgeçilmez olduğu kafa tabanı cerrahisi gibi son derece hassas alanlarda,” diyor.

---

KBB tıbbında yapay zeka destekli sistemlerin aşırı bağımlılığa yol açmaması için, klinik uygulamada hangi rolü üstleneceklerinin en başından itibaren net bir şekilde tanımlanması gerekir: Destek evet, karar verme yetkisi hayır. Teknik ve içerik açısından şeffaflık bu konuda kilit öneme sahiptir.

---

AI, koklear implantasyonlarda giderek daha merkezi bir rol oynamaktadır; çünkü hem işlemin teknik hassasiyetini hem de bireysel işitme prognozunu iyileştirmektedir.

Telif Hakkı "Gianni Pauciello, Inselspital KBB Kliniği"

„İşitme cihazları alanında yapay zeka, günümüzde zaten hissedilir bir rol oynamaktadır. Modern sistemler, arka plan seslerini hedefli bir şekilde filtreleyebilir, konuşma sinyallerini öne çıkarabilir ve sinir ağları yardımıyla bireysel ses profilleri oluşturabilir. Cihazlar, belirli frekansların güçlendirilmesinden müzik veya konuşma algısının optimize edilmesine kadar, ses tonlarına, ortamlara ve kişisel işitme tercihlerine uyum sağlar. Gelişim hızla ilerliyor ve sektör, işitme cihazlarını ve konuşma işlemcilerini giderek daha fazla kişiselleştirmek için yoğun bir şekilde çalışıyor. Bu teknoloji invaziv olmadığı için pazara nispeten hızlı bir şekilde sunulmakta ve birçok insana yaşam kalitesinde belirgin bir iyileşme sağlamaktadır. Aynı zamanda, tek taraflı işitme kaybı veya kulak çınlaması araştırmaları gibi alanlarda zorluklar devam etmektedir. Kulak çınlaması son derece bireyseldir ve bu da güvenilir yapay zeka destekli çözümlerin geliştirilmesini zorlaştırmaktadır. Tek taraflı işitme kaybında, gerekli koşullar sağlandığı sürece günümüzde sıklıkla çapraz sistemler veya koklear implantlar kullanılmaktadır. Ancak burada da görüldüğü gibi: Pek çok fikir mevcut, pek çok çalışma devam ediyor – ancak bunların hayata geçirilmesi karmaşıktır. Özellikle ses, oldukça aktif bir araştırma alanıdır. Ses telleri ve fonetik, diyabet, nörodejeneratif hastalıklar veya erken evre tümör değişiklikleri gibi durumlara ilişkin değerli ipuçları sağlar. Stroboskopi, video analizleri ve yapay zeka destekli örüntü tanıma sayesinde yeni tanı olanakları ortaya çıkmaktadır ve bunlar şu anda yoğun bir şekilde araştırılmaktadır. Görüntüleme, akustik veriler ve yapay zeka analizinin birleşimi heyecan verici perspektifler sunuyor. Buna paralel olarak, CT ve MRG verilerinin birleştirilmesi, genomik ve patomik gibi başka teknolojiler de gelişiyor. Robotik de önemli bir konu olmaya devam ediyor – ancak henüz kritik adım atılmadı: en uygun cerrahi yolu kendi başına öneren, riskleri değerlendiren ve komplikasyonları güvenilir bir şekilde önleyen bir yapay zeka. Prof. Dr. Caversaccio, “Tıpta bu, endüstriyel uygulamalara kıyasla çok daha zordur, çünkü insana yapılan her müdahale kendine özgü değişkenler barındırır” diye vurguluyor ve görüşmemizin sonunda şunları ekliyor:

“Bu nedenle robotik sistemler, otonom aktörler olarak değil, yardımcı olarak hizmet vermeye devam ediyor. Destek sağlıyor, riskleri sınırlıyor ve hassasiyeti artırıyorlar, ancak ameliyatların tamamını üstlenmiyorlar. Sorumluluk insanda kalıyor. Aynı zamanda, artan dijitalleşme günlük iş hayatını değiştiriyor: Bilgi sistemleri, standart süreçler ve yazılım çözümleri, işleyişin nasıl olacağını giderek daha fazla belirliyor. Bu, birçok şeyi kolaylaştırıyor, ancak aynı zamanda insanların sistemlerin mantığına uyum sağlaması gerektiği anlamına da geliyor. Giderek daha fazla standartlaşan bir dünyada, kendimizin de bir ölçüde ‘robotik’ hale gelme tehlikesi artıyor. Yine de şurası açıktır: Tıpta insan merkezde yer alır – hem hasta olarak hem de ameliyathanede karar verici olarak. Teknoloji destek olabilir, yapılandırabilir ve hassasiyet sağlayabilir, ancak cerrahın deneyimini, sezgisini ve sorumluluğunu yerini alamaz.”

KBB alanında yapay zeka konusunda paylaştığınız bu bilgilendirici görüşler için çok teşekkür ederiz, Profesör Dr. Caversaccio!