AI ile Tıbbi Görüntü Analizi

Yapay zeka destekli tıbbi görüntü analizi, radyoloji, patoloji ve oftalmoloji gibi alanlarda tanı doğruluğunu artıran ve hekimlerin iş yükünü azaltan devrim niteliğinde bir teknolojidir.

Kullanım Alanları

Radyoloji

• Göğüs X-Ray: Pnömoni, tüberküloz, nodül tespiti
• Mamografi: Meme kanseri taraması
• CT Tarama: Akciğer nodülü, karaciğer lezyonları
• MRI: Beyin tümörü, diz yaralanmaları

Patoloji

• Dijital patoloji slide analizi
• Kanser hücre tespiti ve grading
• Mitoz sayımı
• İmmünohistokimya değerlendirme

Oftalmoloji

• Diyabetik retinopati taraması
• Yaşa bağlı makula dejenerasyonu
• Glokom tespiti

Dermatoloji

• Melanom vs benign lezyon
• Deri kanseri taraması

Deep Learning Mimariler

Convolutional Neural Networks (CNN)

import torch.nn as nn

class MedicalImageClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            # ... more layers
        )
        self.classifier = nn.Linear(512, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        return self.classifier(x)

Yaygın Mimariler

• ResNet: Skip connection ile derin ağlar
• DenseNet: Dense bağlantılar
• EfficientNet: Optimal ölçekleme
• U-Net: Segmentasyon için
• Vision Transformer (ViT): Attention mekanizması

Veri Hazırlığı

Veri Artırma (Augmentation)

• Rotation, flip, crop
• Brightness, contrast adjustment
• Elastic deformation
• Mixup, CutMix

Annotation

• Uzman hekim tarafından etiketleme
• Bounding box, segmentasyon maskesi
• Multi-reader consensus

Model Değerlendirme

• Sensitivity (Recall): Hastalıklı vakaları yakalama
• Specificity: Sağlıklı vakaları doğru tanımlama
• AUC-ROC: Sınıflandırma performansı
• Dice Score: Segmentasyon doğruluğu

Regülasyon ve Sertifikasyon

• FDA (ABD): 510(k), De Novo, PMA yolları
• CE Mark (AB): MDR 2017/745 uyumu
• Türkiye: TİTCK tıbbi cihaz mevzuatı

Etik Konular

• Bias ve fairness (demografik gruplar arası)
• Explainability (kararların açıklanabilirliği)
• Liability (hata durumunda sorumluluk)
• Human-in-the-loop yaklaşımı

Başarılı Ürünler

• Google DeepMind: Retinal imaging
• Viz.ai: Stroke detection
• Paige AI: Digital pathology
• Zebra Medical: Multi-organ AI

Implementasyon

1. Klinik ihtiyaç tanımlama
2. Veri toplama ve annotation
3. Model geliştirme ve validation
4. Retrospektif klinik çalışma
5. Prospektif pilot
6. Regülatör onay
7. PACS/HIS entegrasyonu
8. Sürekli izleme ve güncelleme

AI tıbbi görüntüleme, hekimlerin tanı koyma sürecini destekleyen güçlü bir araçtır. İnsan uzman ile AI'ın işbirliği, en iyi sonuçları verir.