Radyoloji, dijital görüntüler üzerinden tanı koymayı temel alan ve ölçülebilir kriterlere dayalı bir alan olarak yapay zekâ otomasyonu için en uygun tıp dallarından biri olarak görülüyor. Ancak son yayınlanan raporlara göre, AI teknolojileri geliştirilse bile insan radyologlara olan talep tarihinin en yüksek seviyesinde bulunuyor.
AI Sistemleri ve Performansları
2017 yılında tanıtılan CheXNet modeli, 100.000’den fazla akciğer röntgeni üzerinde eğitildi ve zatürreyi sertifikalı radyologlardan daha yüksek doğrulukla tespit etti. Günümüzde Annalise.ai, Lunit, Aidoc ve Qure.ai gibi şirketler, çok sayıda hastalık için tarama modelleri geliştiriyor. Bazı sistemler, kritik vakaları önceliklendirebiliyor, bakım ekiplerine öneriler sunabiliyor ve hatta taslak raporlar oluşturabiliyor. FDA onaylı 700’den fazla radyoloji modeli bulunuyor ve bunlar tıbbi yapay zekânın dörtte üçünü oluşturuyor.
İnsan Radyologlara Talep Artıyor
Teorik olarak radyoloji AI için ideal görünse de, 2025’te ABD’de radyoloji uzmanlık programları 1.208 kontenjanla rekor kırdı. Yıllık ortalama gelir 520.000 dolar ile en yüksek maaşlı ikinci tıp dalı konumunda. Bunun nedeni, AI modellerinin laboratuvar koşullarında başarılı olsa da hastane ortamında performanslarının düşmesi ve tam otomasyonun hukuki engellere takılması. Ayrıca radyologlar zamanlarının büyük kısmını tanı dışı görevlerde kullanıyor.
Klinik Ortamda AI Sınırlılıkları
Eğitim verileri genellikle net ve standart açılardan çekilmiş vakalardan oluşuyor, bu yüzden modeller nadir ve karmaşık durumlarda zorlanıyor. Örnek olarak meme kanseri taramaları gösteriliyor; bilgisayar destekli tanı sistemleri klinik uygulamalarda ikinci bir uzmanın yerini alamıyor, hatta bazen geri çağırma oranlarını artırıyor.
AI ve İnsan İşbirliği
Radyolojide AI, taramaları hızlandırsa da radyologların iş yükünü azaltmıyor. Aksine daha fazla MRI ve görüntüleme talebine yol açıyor. Dijitalleşme öncesi dönemde radyografiler için rapor bekleme süresi 76–84 saatken, dijitalleştikten sonra bu süre 35–38 saate düştü. Ancak radyolog sayısı ve maaşlar artmaya devam etti; AI vaatlerinin abartıldığı ortaya çıktı.
Geleceğe Bakış
Multi-task (çok görevli) modeller, kapsama alanını genişletebilir ve veri seti eksikliklerini azaltabilir. Fakat hasta danışmanlığı, malpraktis riskleri ve yasal düzenlemeler, tam otomasyonun önünde hâlâ büyük engeller olarak duruyor. Günümüzde AI, radyolojide yalnızca insan uzmanlara destek veren bir araç konumunda; benchmark testlerinden öteye geçemiyor.
Sonuç olarak, yapay zekâ radyolojide hızlı ve doğru teşhis için önemli bir araç olsa da, insan radyologlar hâlâ vazgeçilmez ve talep artışı devam ediyor. Klinik pratik, AI ile insanın birlikte çalışmasını zorunlu kılıyor.
HABER MERKEZİ