Afrika’da Yapay Zeka Yardımı ile Diyabetik Retinopati Taraması

Diyabetik retinopatiden kaynaklanan körlük, fakir ülkelerde göz sağlığı sistemlerine olan taleplerin üstüne yenilerini eklemektedir. Bu artış bütün dünyada diyabetle yaşayan insanların sayısındaki artıştan kaynaklanıyor olsa da Asya ve Afrika'da bu konu ile ilgili en büyük artışların görülmesi beklenmektedir.

Diyabetli popülasyonda diyabetik retinopati taramasının, görme kaybına ilerlemenin azaltılmasında etkili bir halk sağlığı müdahalesi olduğu gösterilmesine rağmen, sağlık sistemine ayrılan kısıtlı kaynaklar genellikle diyabetik retinopati tarama programlarının oluşturulması için gerekli altyapı ve eğitimli personel eksikliğine neden olmaktadır. Bu tür ülkelerde aynı kişiden, diyabetik retinopatili hastaları taraması, izlemesi, tedavi etmesi ve bir de bunların üstüne diğer göz hizmetlerini yürütmesi beklenir.

Her ne kadar Afrika'da tele-oftalmoloji denense de, bu sistemde çekilen görüntülerin hala bir okuma merkezine gönderilmesi gerekiyordu. Bu nedenle de hastaların sonuçlarını almak için daha sonraki bir tarihte geri çağrılması gerekiyordu. Hastalara anında geri bildirim sağlayan diğer tarama programları, normalde göz departmanlarında kilit hizmetler sunan bir kişiyi almak ve onları göz bebeklerini dilate ederek, fundoskopi yaparak veya kameralar hazır olduğunda dijital görüntüleri okuyabilmeleri için eğitmeyi kapsamaktaydı. Öte yandan böylesine yetenekli bir kişiyi zaten eğitimli göz çalışanlarının kıtlığı ile mücadele eden bir kurumdan çekip almak, sisteme daha fazla zorlamaktan başka bir işe yaramamaktaydı. Bu nedenle bu tür tarama programları ya sporadiktir ya da sık sık kullandığı araçları saha taraması yeri ile ana hastane arasında taşınmalıdır.

Klinisyen Olmayan Kişilerle Tarama Yapmak Mümkün

Yapay zekanın (YZ) bu tarama sorunlarını hafifletmek ve diyabetik retinopati kaynaklı körlüğü azaltmak için kullanılması olası bir çözümdür. Dijital retinopati taraması için YZ kullanımı, klinisyen olmayan kişilerin retina görüntüleme konusunda eğitilmesine, görüntülerin dakikalar içerisinde yorumlanmasına ve böylece hastalara anında geri bildirim verilmesine olanak sağlayacaktır. Afrika'da, klinisyen olmayan personele geçiş yapan bu görev, oftalmologlara değerli zaman yaratır ve ayrıca uzun mesafelerde tarama merkezlerine seyahat eden hastaların evlerine dönmelerini veya diyabetik retinopati durumlarını beklemeden bir cevap vererek göz klinikleriyle ilerlemelerini sağlar. Okuma merkezlerinden gelen geri bildirimler, genellikle onlar için ek bir yolculuk gerektirmektedir. Geliştirilen YZ programı ile geleneksel taramalar karşılaştırıldığında refere edilebilir diyabetik retinopati için YZ sisteminin eğrisi altındaki alan, %92.25 (90.10–94.12) duyarlılık ve özgüllüğü ise sırasıyla 0.973 (% 95 CI 0.969–0.978) ve %89.04 (87.85– 90.28) idi. Bu sonuçlar, Nakuru, Kenya'da yapılan Afrika popülasyonları ve diyabetik retinopati için YZ ile ilgili yayınlanmış diğer çalışmalarla uyumluydu.

Her halükarda, bu araştırma ile Afrika'daki diyabetik retinopatiyi derecelendirmek için yapay zeka çözümlerinin kullanılabileceğini doğrulamaktadır. Araştırmacılar şimdi, veri koruma gibi konuları kapsayan yasal çerçevelerin geliştirilmesi de dahil olmak üzere, Afrika'da yapay zeka uzmanlığının geliştirilmesinin düşünülmesi gerektiğini belirtiyorlar. Daha da önemlisi, diyabetik retinopati için pozitif bulunanlar için tarama sonrası hizmetler için de gerekli yatırımların yapılması gereklidir. Günümüzde ne yazık ki fotokoagülasyon ve antivasküler endotel büyüme faktörü enjeksiyonları gibi tedaviler Afrika'nın birçok yerinde mevcut değildir.