Sağlık teknolojileri alanındaki son gelişmeler, manyetik rezonans görüntüleme (MRI) verilerinden yararlanarak kişinin gelecekteki sağlık risklerini daha kesin ve kişiselleştirilmiş bir şekilde öngörme imkânı sunuyor. Almanya ve ABD’deki araştırmacıların “eBioMedicine” dergisinde yayımladıkları kapsamlı bir çalışma, yapay zeka (YZ) tabanlı bir modeli kullanarak vücut yapısındaki kas ve yağ dağılımını otomatik olarak analiz etti. Sonuçlar, bu detaylı değerlendirmelerin tüm nedenlere bağlı ölüm riskini tahmin etmede dikkate değer bir üstünlük sağladığını gösteriyor.
Vücut Kompozisyonuna Derinlemesine Bakış
Vücuttaki farklı doku türlerinin (özellikle kas ve yağın) miktarı ve dağılımı, kişinin genel sağlık durumuna ve yaşam süresine dair önemli ipuçları sunuyor. Geleneksel değerlendirmeler genellikle belirli bir anatomik kesit (örneğin tek bir omur düzeyi) üzerinden yapılıyor. Bu yöntem, pratik olsa da vücudun tamamını yansıtma konusunda sınırlı kalabiliyor. Söz konusu araştırmada ise uzmanlar, tüm vücudu kapsayan hacimsel (volümetrik) veri analizine yöneldi. Bu yaklaşım, hem vücut genelinde yağ-kas oranını hem de yağ türleri ve kas içi yağlanma gibi daha ince ayrıntıları değerlendirerek kişinin sağlık riskini daha keskin bir şekilde ortaya koyuyor.
Büyük Ölçekli Veriler ve Otomatik Analiz
Araştırma ekibi, Birleşik Krallık merkezli UK Biobank (UKBB) ve Almanya’daki NAKO gibi geniş katılımcı havuzlarına sahip iki ayrı çalışmanın verilerini inceledi. On binlerce orta yaş ve üstü gönüllünün tüm vücut MRI verileri, yapay zeka temelli derin öğrenme modelleriyle analiz edildi. Bu yapay zekanın otomatik yaklaşımı sayesinde, geleneksel el ile yapılan ölçümlerin zaman alıcı ve yorucu süreci bertaraf edildi. Model, subkutan (deri altı) ve visceral (organ çevresi) yağ dokusu gibi farklı yağ türlerini, iskelet kas miktarını ve kas içindeki yağlanmayı (intramüsküler yağ) hassasiyetle belirledi.
Yapay Zeka İle Kişiye Özel Risk Değerlendirmesi
Analizler, bazı vücut kompozisyon unsurlarının gelecekteki ölüm riskini öngörmede kritik öneme sahip olduğunu ortaya koydu. Özellikle iskelet kas hacmi, kas içi yağ oranı ve intramüsküler yağ dokusu gibi ölçütler, klasik risk faktörleri ile birleştirildiğinde daha isabetli tahminler sağladı. İncelenen verilerde, kas hacmi yüksek, kas içi yağlanma ve intramüsküler yağ oranları düşük olan bireylerin uzun vadede daha iyi sağlık sonuçlarına sahip olduğu gözlemlendi. Bu hacimsel yaklaşımın, tek bir kesit görüntüsü üzerinden yapılan değerlendirmelere kıyasla daha güçlü bir öngörü kapasitesine sahip olduğu vurgulandı.
Cinsiyet ve Vücut Kitle İndeksi Ayrımı
Çalışmada dikkat çeken bir diğer nokta ise cinsiyet ve vücut kitle indeksi (VKİ) farklılıklarının, vücut kompozisyonunun prognostik değerini etkilediği oldu. Farklı VKİ düzeyleri ya da cinsiyet grupları arasında, yağ-kas dağılımının ve bunun sağlık riski tahmin gücünün değişkenlik gösterdiği saptandı. Bu bulgu, kişiye özel analiz ve değerlendirmelerin daha da önem kazandığını ortaya koyuyor.
Bu araştırma, yapay zeka destekli tüm vücut MRI analizi ile daha kapsamlı ve bütüncül bir sağlık değerlendirmesi yapılabileceğinin altını çiziyor. Uzmanlar, bu tür teknolojilerin klinik pratiğe entegre edilmesinin, gelecekte kronik hastalıkların daha erken teşhis edilmesi, hasta takibinin optimize edilmesi ve önleyici stratejilerin kişiselleştirilmesinde önemli bir rol oynayabileceğini belirtiyor. Yine de çalışma, katılımcıların çoğunlukla Batı toplumlarını temsil etmesi ve takip sürelerinin kısıtlı olması gibi bazı sınırlılıklara işaret ediyor. Bu nedenle, ileriye dönük araştırmaların farklı coğrafyalarda ve daha uzun takip süreleriyle tekrarlanması öneriliyor.
Sonuç olarak, bu yeni nesil yapay zeka analiz yöntemleri, sağlık hizmetlerinde “tek beden herkese uymaz” yaklaşımından uzaklaşıp her bireyin genetik, çevresel ve yaşam tarzı faktörlerini de içeren gerçekten kişiselleştirilmiş bir değerlendirme yapma yolunda önemli bir adım olarak öne çıkıyor.
Kaynak: İndir
