The Guardian haberine göre ameliyat sırasında yapay zeka, cerrahlara yalnızca önceden hazırlanmış görüntüler üzerinden değil, doğrudan canlı video akışını analiz ederek destek verdi. Sistem cerrahi aletlerin konumunu takip ederken, gizli damar ve sinirlerin bulunabileceği bölgeleri işaretledi ve tümörün çıkarılması için daha güvenli alanların belirlenmesine yardımcı oldu. Nihai kararların tamamı ise cerrahlarda kaldı.
GÖRME KAYBI RİSKİYLE KARŞI KARŞIYAYDI
Hibbert, yaklaşık 18 ay öncesine kadar sağlıklı ve aktif bir yaşam sürüyordu. Öğle aralarında düzenli olarak iki kilometre yürüyen Hibbert, bir gün yürüyüş sırasında bilincini kaybederek nöbet geçirdi. Yapılan tetkiklerde kafatasının tabanında, hipofiz bezinde 11 milimetrelik bir tümör tespit edildi.
İyi huylu olan tümör, görmeyi sağlayan optik sinirlerin yanı sıra beyne kan taşıyan önemli arterlerin hemen yakınında bulunuyordu. Zamanla tümörün optik sinirlere baskı yapması, Hibbert'ın çevresel görüşünün daralmasına neden oldu.
Bununla birlikte hastada ciddi yorgunluk, baş dönmesi ve günlük yaşamını etkileyen denge sorunları da ortaya çıktı. Eşyaların üzerine takılmaya başlayan Hibbert için tümörün ilerlemesi halinde görme yetisinin daha da kötüleşmesi endişe konusu oldu.
(Görsel: Sağda görülen Rhys Hibbert (solda nörocerrah Hani Marcus ile birlikte), yapay zeka destekli bir ameliyatla beyin tümörünün başarıyla çıkarıldığı ilk hasta oldu. Londra'daki Ulusal Nöroloji ve Nöroşirürji Hastanesi'nde ameliyat edildi. UCLH/PA)
CANLI GÖRÜNTÜYÜ SANİYE SANİYE ANALİZ ETTİ
Araştırmacıların geliştirdiği sistem, ameliyat sırasında kameradan gelen görüntüleri gerçek zamanlı olarak analiz etti. Yapay zeka; cerrahi aletleri takip ederken damar ve sinirlerin bulunabileceği bölgeleri de belirledi.
Sistem, cep telefonlarındaki yüz tanıma teknolojisine benzer bir prensiple çalışıyor. Ancak yüzleri tanımak yerine, cerrahi açıdan hayati önem taşıyan ve çoğu zaman doğrudan görülemeyen anatomik yapıları ayırt ediyor.
Bu amaçla yapay zeka, yüzlerce hipofiz tümörü ameliyatının görüntüleri kullanılarak eğitildi. Araştırmacılar videolarda damar ve sinirleri tek tek işaretleyerek sistemin bu kritik yapıları öğrenmesini sağladı.