Gerçek ilerleme gelecekte çalışma düzeninin bedenen zorlanmaya gerek kalmadan yürütülmesini sağlayan bir şekilde düzenlenmesini sağlamak olacaktır.
Tıbbın pek çok alanında olduğu gibi beyin ve sinir cerrahisinde de (BSC) bilgi işlem teknolojilerinin kullanımı, klinik ve araştırma alanlarında gündelik pratiğin içinde uzun süredir yerini almıştır. Bilişim teknolojilerinin giderek kullanımının yaygınlaşması yeni kavramların ve yöntemlerin tanımlanması ile olanaklı hale gelmektedir. Bunlardan en belirgini olan Yapay Zekâ (YZ) kavramı, bilgisayar sistemlerini kullanarak, bilişsel yeteneklerin simülasyonu (taklidi) ile belirlenen amaca ulaşmayı kapsar. Çeşitli biyomedikal sistemlerde giderek artan kullanım alanı bulmaktadır. Yapay Zekâ’nın içerdiği alanlardan biri olan Makine Öğrenmesi (MÖ) yöntemleri, geçmişteki veriyi kullanarak yeni veri için en uygun modeli bulmaya çalışır. Makine Öğrenmesinin yapay sinir ağları kullanan ve büyük miktarda veri ile eğitildikten sonra yeni verileri işleyen bileşeni ise Derin Öğrenme (DÖ) olarak tanımlanmaktadır. Derin Öğrenme, Yapay Sinir Ağları kullanarak karmaşık olay örgülerini öğrenmek amacı ile bilişsel beyin işlevlerini taklit eder.
Beyin ve sinir cerrahisi pratiğinde temel olarak beyin tümörü cerrahisi, omurga cerrahisi, epilepsi cerrahisi ve beyin damar hastalıkları cerrahisinde YZ halen çeşitli derecelerde kullanılmaktadır. Çeşitli beyin tümörlerinin başta radyolojik yöntemler kullanılması yolu ile tanısı, ameliyat sırasında kalıntı tümörlerin saptanması ve ameliyat sonrası bakım amacı ile halen kullanılmaktadır. Örneğin beyin lenfoması ile glial tümör ayrımının DÖ’nin bir alt uygulaması olan evrişimli sinir ağları ile yapılması kullanımının giderek artması beklenebilir. Bu yöntemlerin gelişmesi ve görüntülemede elde edilen değerlerin tanıya giden yolda YZ üzerinden yorumlanması gelecekte ayrıntılı algoritmalar ile tanısal doğruluk oranını artıracaktır. Bu durum ameliyat sırasında kalıntı tümörlerin belirlenmesi için de geçerlidir. Makine Öğrenmesi beyin tümörü tanısı almış insanlarda tümörleri davranışlarına etki eden yapısal ve genetik etkenlerin tümünü içeren bir değerlendirmeye olanak sağlar ve bu giderek gelişerek güvenilir algoritmalar oluşturulabilecektir.
Makine Öğrenmesi beyin tümörü tanısı almış insanlarda tümörleri davranışlarına etki eden yapısal ve genetik etkenlerin tümünü içeren bir değerlendirmeye olanak sağlar.
Yoğun bakımda ister kanama veya travma, isterse tümöre bağlı sorunlar nedeni ile izlenen bir hasta ayrıntılı olarak monitörize edildiğinde 200’ün üzerinde parametre (değişken) karşımıza çıkmaktadır. Beyin ısısı, beynin oksijen ve karbondioksit düzeyleri, kafa içi basıncı gibi birçok parametre izlenebilmekle birlikte bunların tamamının bütünsel yorumlanması YZ kullanarak yapılabilir. Sonuçta hangi değişkenlerin tedavi edileceği ve hangilerinin yalnızca izleneceğine karar vermek çok karmaşık bir süreçtir. Uygulanan tedavilerin bunlar üzerine ve giderek hasta iyileşmesine etkisi sağlık çalışanlarının yardım olamadan üstesinden gelebileceği bir olgu değildir.
Omurga cerrahisinde yine görüntülemeden başlanarak tanı konulması ve tedavi sonuçlarının tahmin edilmesi MÖ yöntemlerinin yardımı ile gelişiyor. Hastaların uygulanan cerrahi girişimlerden yarar sağlayıp sağlamayacağı, ameliyat sonrası karşılaşılabilecek olası sorunlar ve tahmini iş görememe süreleri YZ ile daha hassas öngörülebilmektedir. Bu durumda YZ uygulamasının yaygınlaşması ve gelişmesi tedaviye karar verme sürecinde hekimler ve hastalar için ufuk açıcı olacaktır.
Epilepsi hastalarının tanınmasında ve tedavisinde YZ giderek artan oranda kullanılmaktadır. Özellikle karmaşık olgularda tedavi sonuçlarının öngörülmesinde giderek daha çok yarar sağlamaktadır. Benzer bir durum beyin damar hastalıkları için de geçerlidir. Beyin damarında kanama riski taşıyan bir baloncuk (anevrizma) olan hastada bu baloncuğun kanama riski nedir? Hastada var olan ek hastalıklar da (örneğin hipertansiyon) ele alındığında, baloncuğun yerleşimi, büyüklüğü ve geometrisi, anjiyografik bulguları kanama riski ve zamanı açısından yol gösterici olacaktır. Yine damar anormalliklerinden olan AVM (arteriyovenöz malformasyon ) için YZ aynı sorulara daha kesin yanıtlar bulmamıza ve tedaviyi yönlendirmemize yardımcı olacaktır. Kanama geçiren özellikle anevrizma hastalarında beyin dolaşım bozukluğu gelişmesinin tahmin edilmesi ve erken tedavisinde YZ uygulamalarından yararlanılması giderek artmaktadır.
Yapay Zekânın, aynı zamanda cerrahi işlemlerin önceden planlanması ve ameliyat sırasında karar verme süreçlerinde de kullanımı giderek artmaktadır. Hastaya ameliyat için uygun pozisyon verilmesinden cerrahi komplikasyonların azaltılmasına kadar yarar sağlamaktadır. Hastalar için kişiselleştirilmiş anatomik modeller ameliyat sırasında yol göstericidir. Ameliyat öncesi yapılan radyolojik incelemelerin hastalara özel anatomik modellere uygulanması ile gerçek ameliyat öncesi sanal gerçeklik teknolojisi kullanılarak ameliyatın provası yapılabilir. Tümörlerin çıkarılma oranlarının arttırılması, ameliyat süresinin kısaltılması ve komplikasyonların en aza indirgenmesi söz konusudur. Aynı durum hassas cerrahi gerektiren beyin damar ameliyatlarında da geçerlidir.
Yapay Zekâ beyin cerrahisi pratiğinde cerrahi planlama, müdahale edilecek alana ulaşma ve görüntü işlenmesi alanlarında yararını şimdiden göstermiştir. Gelecekte beyin cerrahisi alanında daha önemli bir rol oynaması beklenir. Öncelikle, kişiselleştirilmiş tedavi planlarının oluşturulmasında kullanılabilmesi, hastaların kişisel bilgilerinin, tıbbi kayıtlarının, görüntüleme bilgilerinin ve genetik yapılarının MÖ aracılığı ile değerlendirilmesi ile giderek artacaktır. Cerrahi planlama ve hedefe ulaşmadaki kullanımı cerrahi hataları azaltacaktır. Ayrıca büyük verilerin işlenmesine olanak sağlaması tanı doğruluğunu arttırmakta ve yeni tedavilerin kullanılmasını sağlayacaktır. Bütün bunlara ek olarak cerrahi videolar gibi olanakların kullanılması giderek artan oranda tıp eğitimine katkı yapacaktır.
Beyin cerrahisinde robot kullanımı
Sanal gerçeklik teknolojisi deneme aşamasında da olsa ameliyathanelerde kullanılmaya başlanmıştır. Cerrahın doğrudan hasta ile teması olmadan bir cerrahi amaçlı robota kumanda etmesi pek çok cerrahi alanda kullanımdadır ancak beyin cerrahisi bu alanda en son uygulamaya geçilen ve henüz gelişmekte olan bir disiplindir. Robotik cerrahide yapılan, işlem robotu kullanan bir cerrahın bulunmasıdır yoksa robotun planlı olarak belirlenmiş bir cerrahi işlemi otonom olarak gerçekleştirmesi henüz söz konusu değildir. Halen epilepsi cerrahisinde beyne elektrot yerleştirmekte robot kullanan merkezler vardır. Özellikle omurga cerrahisinde robot kullanımında büyük artış yaşanmıştır. Omurgalara vida ve diğer materyallerin yerleştirilmesinde kullanılmaktadırlar. İnsan eline göre hata paylarının daha az olduğunu bildiren yayınlar vardır. Cerrahi sırasında tekrarlanan ve standart olarak uygulanan uygulamalarda robotların kullanılması kıymetlidir. Ancak beyin cerrahi girişimlerinin çeşitlilikleri ve karmaşık olmaları robot kullanımını sınırlamaktadır. Robotların asıl yararı insanların yapamadığı girişimleri yaptıkları zaman ortaya çıkacaktır. Örneğin birkaç mikrometre çapındaki sinir liflerinin uç uca dikilmesi gibi şimdi teknik olarak olanaksız olan cerrahi işlemleri…
İnsan elinin işlemesini sağlayan görme ve dokunma duyularının birlikteliği şimdilik ve kısmen robotik işlemlere göre üstünlük sağlar. İki elli bir robot kullanarak yapılan cerrahi girişimlerin, insan eline göre daha hızlı sonuçlandığı görülmüştür. İnsan elinde bulunan ince tremorlar (el titremesi) robotlarda yoktur. Ameliyat esnasında kullanılan robotların yapısal olarak MR uyumlu olmaları gerçek zamanlı görüntüleme ile cerrahi yapılmasına olanak vermektedir. Robot kullanımı daha küçük cerrahi kesilerin yeterli olmasına, işlem sırasında artmış hassasiyete, cerrahi zamandan tasarrufa olanak sağlar. Ameliyat öncesi planlama ve işlemi daha maharetle yapmaya da yarar.
Robotik cerrahi alanında gelecekte uygulamaya girmesi beklenen bir kavram nanometre boyutundaki robotların cerrahi olarak kullanılmasıdır ki bu konuda devrim yaratacak gelişme bu olacak gibi görünüyor.
Teknik olmayan perspektif
Beyin ve sinir cerrahisinde aciller dışında en çok rastlanan rahatsızlık bel ağrıları ve bel fıtıklarıdır. Daha az oranda olmakla birlikte boyun ağıları ve boyun fıtıkları da görülmektedir. Bu yakınma ve tanılar çoğunlukla bedenen çalışarak hayatını kazanan emekçi kesimde görülmektedir. İşte gerçek ilerleme gelecekte çalışma düzeninin bedenen zorlanmaya gerek kalmadan yürütülmesini sağlayan bir şekilde düzenlenmesini sağlamak olacaktır. Benzer bir şekilde, ev içi mimarisinden ulaşımın dönüştürülmesine kadar yapılacak düzenlemeler merkezi sinir sistemi travması oranlarını en aza indirgediğinde gerçek bir gelecek beklentimiz olabilir diye düşünüyorum. Kanserojen olmayan bir çevre ve beslenme rejimi beyin tümörü sayısını son derece düşük oranlara azalttığında teknik ilerlemelerin bu tıp disiplinine etkisi çok da önemli olmayacaktır. Tıp alanında sağlanacak ilerlemenin de özünü insanı merkezine koyan toplumsal bir sisteme ulaşmak oluşturuyor.
