BIOPREVENT adlı yeni bir yapay zekâ aracı, kök hücre ve kemik iliği nakli sonrası ortaya çıkabilecek önemli sıhhat meselelerini belirtiler başlamadan aylar önce varsayım edebiliyor. MUSC Hollings Kanser Merkezi araştırmacıları tarafından geliştirilen sistemin sonuçları, Journal of Clinical Investigation mecmuasında yayımlandı. Araç, nakilden yaklaşık 90 ila 100 gün sonra toplanan hasta bilgilerini tahlil ederek, bağışıklık sisteminin yetersiz kalması üzere nedenlerden ortaya çıkan kronik greft-konakçı hastalığı ve nakille irtibatlı vefat riski hakkında erken ihtar veriyor. Bu sayede tabiplerin, problemler belirginleşmeden evvel riskli hastaları tespit edebilmesi hedefleniyor.

BIOPREVENT isimli yapay zekâ aracı organ nakli sonrası riskleri aylar öncesinden görüyor

Araştırma takımı, dört büyük çalışmadan elde edilen toplam 1.310 nakil hastasının bilgilerini inceledi. Kan testlerinde ölçülen birtakım bağışıklıkla ilgili proteinler ile hastaların yaşı, nakil tipi ve temel hastalığı üzere klinik bilgiler bir ortaya getirildi. Yapay zekâ sistemi, bu bilgiler ortasındaki münasebetleri tahlil ederek hangi hastaların ilerleyen periyotta daha yüksek risk taşıdığını hesapladı. Günlük hayatta kredi notu sisteminin geçmiş harcama ve ödeme alışkanlıklarına bakarak risk tahlili yapmasına benzeri halde, BIOPREVENT de geçmiş ve mevcut sıhhat datalarından geleceğe dair bir mümkünlük çıkarımı yapıyor.

Farklı yapay zekâ usulleri test edildi ve en güzel sonucu veren model, bir yıl içinde kronik greft-konakçı hastalığı gelişme riskini manalı bir doğruluk oranıyla kestirim edebildi. Nakille irtibatlı mevt riskinde ise daha da yüksek doğruluk bedellerine ulaşıldı. Araştırmacılar ayrıyeten hangi kan bedellerinin iddia açısından daha belirleyici olduğunu da ortaya koydu. Bu sayede sistem sadece bir risk var uyarısı vermekle kalmıyor, tıpkı vakitte riskin gerisindeki biyolojik işaretleri de dikkate alıyor.

BIOPREVENT daha sonra bağımsız bir hasta kümesinde da test edilerek doğrulandı. Araştırma takımı, sistemi fiyatsız bir web uygulamasına dönüştürdü. Tabipler bu platforma hasta bilgilerini girerek şahsa özel risk değerlendirmesi alabiliyor. Araç, hastaları 18 aya kadar olan süreçte düşük ve yüksek risk kümelerine ayırmada başarılı oldu. Bu ayrım, bilhassa hangi hastaların daha sık takip edilmesi gerektiği konusunda yol gösterici olabilir.

Şu kademede BIOPREVENT’in direkt tedavi kararlarını belirlemesi amaçlanmıyor. Araştırmacılar, erken risk ikazlarına nazaran hareket etmenin hasta sonuçlarını nitekim düzgünleştirip iyileştirmediğinin klinik çalışmalarla netleştirilmesi gerektiğini vurguluyor. Yani sistem bir karar verici değil, hekimlere ek bir bilgi katmanı sunan dijital bir takviye aracı olarak konumlanıyor.