Yapay Zeka Destekli Göz Muayenesi: Erken Tanı ve Kişiye Özel Tedavi Mümkün

Göz sağlığı alanında yapay zeka destekli muayene sistemleri, hekimlere erken tanı ve tedavi planlamasında güçlü bir veri desteği sağlıyor. Yeni nesil bu sistemler, yaklaşık 6-7 dakika içinde gözün optik ve anatomik yapısına ait 900'ün üzerinde parametreyi ölçebiliyor. Elde edilen veriler, 30 yapay zeka algoritması tarafından analiz edilerek detaylı ve görsel bir rapora dönüştürülüyor.

Glokom, retina hastalıkları, diyabetik göz hastalıkları, kornea problemleri ve görme sinirini etkileyen rahatsızlıklar genellikle hasta fark etmeden ilerliyor. Bu nedenle erken tanı, görme kayıplarının önlenmesinde belirleyici önem taşıyor. Yapay zeka destekli sistemler, 120'nin üzerinde göz rahatsızlığının semptomlarını, risk faktörlerini ve görsel testlerle değerlendirilmesini sağlıyor.

Küresel literatür de bu gelişmeleri doğruluyor. 2018-2025 arasında yayımlanan oftalmolojik yapay zeka çalışmalarını tarayan kapsamlı bir derleme, sistemlerin tanısal doğruluğunu ROC eğrisi altında kalan alan, sensitivite, spesifite ve kalibrasyon ölçütleriyle değerlendiriyor. Diyabetik retinopati ve diyabetik maküla ödemi üzerine 2025'te yayımlanan bir derleme, fundus fotoğraflarında referans gerektiren diyabetik retinopatinin saptanmasında sensitivitenin yüzde 96'ya, spesifitenin yüzde 98'e kadar çıktığını ortaya koyuyor. OCT tabanlı algoritmalarda ise AUC değerleri sıklıkla 0.90'ın üzerinde seyrediyor.

Kornea ve ön segment tarafında yapay zeka modelleri, subklinik vakalar dahil olmak üzere keratokonusu Scheimpflug tomografisi ve korneal biyomekanik verileri analiz ederek yüzde 98'in üzerinde sensitivite ve yüzde 99.6'nın üzerinde doğrulukla tespit edebiliyor. Görme sinirine ilişkin acil bulgularda da benzer bir tablo var: 2025'te 15 bini aşkın fundus görüntüsünü kapsayan bir meta-analiz, papil ödeminin yapay zeka ile saptanmasında toplam sensitivitenin %94.6 olduğunu bildiriyor.

Bu doğruluk sadece tanıyla sınırlı kalmıyor, hekim-yapay zeka işbirliğinde de karşılığını buluyor. OCT görüntülerinde retina patolojilerinin nicelendirilmesini inceleyen bir sistematik derleme, insan-yapay zeka işbirlikli iş akışlarının 13 retinal biyobelirteçten 11'inde uzman düzeyinde güvenilirliğe ulaştığını gösteriyor. Uzmanlar, "Yapay zeka hekimin yerine geçmiyor, kararını güçlendiriyor" yaklaşımını vurguluyor.

Teknolojinin hasta kolaylığı açısından etkisi de önemli. 2025 tarihli bir çalışmada, sevk edilen 2 bin 774 hastanın yüzde 89.3'ünün randevusuna gelip değerlendirildiği bildiriliyor. Hızlı ve kapsamlı tek seansta yapılan değerlendirme, hasta uyumunu destekliyor.

Erişim açısından, kırsal ve hizmete erişimde güçlük çekilen bölgelerde yürütülen çalışmalar dikkat çekici. Hindistan'da kamu sağlığı merkezlerinde gerçekleştirilen 2025 tarihli bir uygulama çalışması, yapay zeka tabanlı diyabetik retinopati taramasının düşük maliyetli fundus kameralarıyla kaynak kısıtlı ortamlarda sağlık hizmetine erişimi artırma potansiyeli taşıdığını ortaya koyuyor. Taramaya erişimin kısıtlı olduğu bölgelere odaklanan bir derleme ise, erişimde en çok güçlük çeken kırsal ve dezavantajlı toplulukların aynı zamanda bu teknolojiden en çok fayda görme potansiyeline sahip olduğunu vurguluyor.

Uzmanlar, yapay zeka destekli sistemlerin tam donanımlı merkezlerde kullanılmasının önemine dikkat çekiyor. Bu teknoloji, hastalara hızlı, güvenilir ve kapsamlı bir hizmet sunarken hekimlerin de bilgiye erişimini ve gelişimini destekliyor. Özellikle lazer göz cerrahisi veya premium lens cerrahisi öncesinde kornea kalınlığı, göz yapısı ve biyometrik parametrelerin yapay zeka ile analiz edilmesi, hem hasta güvenliğini artırıyor hem de doğru tedavi eşleşmesini güçlendiriyor.