Cerrahlar, yapay zekânın anlık desteğiyle 11 mm’lik beyin tümörünü çıkardı

Londra’daki National Hospital for Neurology and Neurosurgery’de cerrahlar, beyin tümörü çıkarma ameliyatı sırasında ilk kez gerçek zamanlı yapay zekâ desteği kullandı. UCL ve University College London Hospitals (UCLH) tarafından bildirilen operasyonda sistem, hipofiz bezinin çevresindeki damar ve sinirleri görselleştirmeye yardımcı oldu. Her karardan ve cerrahi uygulamadan sorumlu olan ekipti. 1

Hasta kimdi ve ne oldu?

Bedfordshire’da yaşayan 48 yaşındaki müşteri hizmetleri yöneticisi ve gönüllü Rhys Hibbert’te 11 milimetrelik iyi huylu bir hipofiz tümörü tespit edildi. Tümör, Aralık 2024’te yürüyüş sırasında yere yığılması ve nöbet geçirmesinin ardından yapılan incelemelerde ortaya çıktı. Görme sinirlerinin bulunduğu bölgeyi etkilediği için görme yetisini tehdit ediyordu; tedavi edilmeden bırakılması ileride körlüğe yol açabilirdi. 1

Tümör başarıyla çıkarıldı ve Hibbert’in görme yetisi korundu. Sağlanan klinik rapor, uzun vadeli iyileşme sürecine ilişkin ayrıntılı bir değerlendirme sunmuyor. Bu nedenle mevcut kanıtlar, ameliyatın ve görme yetisinin korunmasının kısa vadeli sonucunu destekliyor; daha geniş bir iyileşme tablosu ortaya koymuyor. 1

Hipofiz tümörü ameliyatı neden bu kadar hassas?

Kafatasının tabanında bulunan hipofiz bezi, şah damarları olarak da bilinen karotis arterlerine ve görme sinirlerine çok yakın konumda. Bu nedenle cerrahın hareket alanı son derece sınırlı: Tümör dokusunun bir bölümünü bırakmak tedaviyi eksik kılabilirken, çevredeki yapılara zarar vermek ciddi kanama, inme veya görme kaybı gibi sonuçlara yol açabilir. 14

Operasyonda endoskopik yöntem kullanıldı. Cerrahlar yalnızca ameliyat öncesinde çekilen görüntülere bağlı kalmak yerine, işlem sırasında ameliyat bölgesinden gelen canlı video akışını da yapay zekâya analiz ettirdi. Böylece ekip, operasyon ilerlerken kritik anatomik yapıları değerlendirmek için ek bir görsel araca sahip oldu. 1

Yapay zekâ tam olarak ne yaptı?

Sistem, bağımsız çalışan bir cerrah olarak değil, karar desteği sağlayan bir teknoloji olarak tasarlandı. Endoskopik görüntüleri işleyerek şu unsurların belirlenmesine veya vurgulanmasına yardımcı oldu:

• tümörün yakınındaki kritik damarlar ve sinirler;
• ameliyatta kullanılan cerrahi aletler;
• aletlerle dokular arasındaki etkileşimler. 111

Pratikte yapay zekâ, yüksek riskli bölgeleri ve kaçınılması gereken alanları işaretleyen “ek bir göz” görevi gördü. Cerrahi aletleri kendisi hareket ettirmedi, operasyonu bağımsız yürütmedi ve doktorların kararlarının önüne geçmedi. 1

Bu ayrım önemli. İlk başarılı vaka, gerçek zamanlı yapay zekâ desteğinin canlı bir ameliyatta kullanılabileceğini gösteriyor. Ancak bu sonuç, yapay zekânın beyin cerrahisini tek başına güvenle yapabildiğini veya genel olarak hasta sonuçlarını iyileştirdiğini kanıtlamıyor.

Operasyonu kim gerçekleştirdi, teknoloji kim tarafından geliştirildi?

Ameliyatı, UCL Queen Square Nöroloji Enstitüsü’nde profesör ve National Hospital for Neurology and Neurosurgery’de danışman beyin cerrahı olan Profesör Hani Marcus gerçekleştirdi. Operasyonda, çalışmaya liderlik eden UCL doktora öğrencisi ve UCL/UCLH beyin cerrahisi asistanı Danyal Khan da görev aldı. 1

Teknoloji, UCL Hawkes Enstitüsü bünyesindeki disiplinler arası ekip tarafından geliştirildi. Teknik lider olarak Dr Sophia Bano gösterildi. UCL’nin Surgical Robot Vision grubu; anatominin, cerrahi kameranın ve aletlerin gerçek zamanlı analizinin yanı sıra ameliyat ve görüntüleme verilerinin bir araya getirilmesi üzerine çalışıyor. 2

Sistem nasıl eğitildi?

Yapay zekâ, daha önce gerçekleştirilmiş endoskopik hipofiz ameliyatlarının etiketlenmiş video kayıtlarından oluşan geniş bir veri koleksiyonu kullanılarak eğitildi ve değerlendirildi. Ekip koleksiyonda yüzlerce video bulunduğunu belirtti; UCL’nin 2023 yıllık raporuna göre sistem, 200’den fazla videoyu analiz etti. Raporda, yapay zekânın 10 ayda, tek bir cerrahın yıllar içinde edinebileceği bir deneyim düzeyine ulaştığı ifade edildi. 14

Eğitim süreci, modelin ameliyatın aşamalarını, kullanılan aletleri ve alet-doku etkileşimlerini tanımasına odaklandı. Araştırma kapsamında ayrıca olası ameliyat içi komplikasyon nedenlerinin tespit edilmesi ve hipofiz cerrahisinin kritik aşamalarında önemli anatomik yapıların belirlenmesi hedefleniyor. 11

Hangi donanım ve finansman kullanıldı?

Sistem, tıbbi cihaz ortamlarında gerçek zamanlı yapay zekâ uygulamaları için tasarlanan NVIDIA Clara IGX platformu üzerinde çalıştı. Klinik çalışma, National Institute for Health and Care Research (NIHR) ve Google tarafından finanse edildi. NIHR UCLH Biyomedikal Araştırma Merkezi, Royal College of Surgeons, EPSRC ve Wellcome da projeye ek destek sağladı. 1

“Cerrahlar için ChatGPT” hedefi ne anlama geliyor?

Ekibin uzun vadeli hedefi, ameliyatta neler olduğunu gerçek zamanlı anlayabilen, anatomik yapıları ve cerrahi işlemleri tanıyabilen, gerektiğinde cerraha zamanında geri bildirim sunabilen bir “cerrahi yardımcı pilot” geliştirmek. UCL araştırmacıları bu hedefi kısaca “cerrahlar için ChatGPT” ifadesiyle tanımlıyor. 12

Ancak bu ifade mevcut yetenekleri değil, geleceğe yönelik bir hedefi anlatıyor. Bu operasyondan elde edilen kanıtlar, hipofiz cerrahisine odaklanan görsel bir karar destek sistemini gösteriyor; aracın genel amaçlı sohbet yeteneklerine sahip olduğunu veya ameliyatı bağımsız biçimde planlayıp gerçekleştirebildiğini ortaya koymuyor.

Sırada ne var?

Operasyon, erken aşamadaki bir klinik çalışmanın parçasıydı. Bu nedenle önemli bir uygulanabilirlik gösterimi olsa da tek bir hasta; sistemin farklı cerrahlar, hastaneler, tümör konumları veya hasta grupları karşısındaki performansı hakkında kesin sonuç vermeye yetmiyor. UCL ve ortakları daha geniş klinik testler planlıyor, ancak sağlanan kaynaklarda bu çalışmanın kesin katılımcı sayısı, merkezleri veya takvimi belirtilmiyor. 1

Birleşik Krallık Sağlık İnovasyonu Bakanı James Frith, vakayı yapay zekânın yeni bakım biçimlerinin önünü açabileceğine örnek olarak gösterirken uygun güvenlik önlemlerinin gerekliliğini vurguladı. NIHR’den Mike Lewis de çalışmayı sağlık hizmetlerinde teknoloji ve inovasyonun daha geniş kullanımına bağladı. 1

Bu nedenle ortaya çıkan tablo umut verici, ancak sınırlı: Yapay zekâ, yüksek riskli bir beyin ameliyatına cerrahların yanında çalışan ek bir görsel destek olarak dahil edildi ve kontrol eğitimli beyin cerrahlarında kaldı. Bundan sonraki asıl sınav, bu desteğin güvenlikten ödün vermeden çok daha fazla operasyonda istikrarlı bir fayda sağlayıp sağlayamayacağı olacak.