BIOPREVENT: Nakil Sonrası Riskleri Aylar Önce Tahmin Edebilen Yapay Zeka Aracı
BIOPREVENT adı verilen yeni bir yapay zekâ sistemi, kök hücre ve kemik iliği nakli sonrası karşılaşılabilecek kronik greft-konakçı hastalığı ve nakille ilişkili ölüm risklerini, belirtilerin kendini göstermesinden aylar önce öngörebiliyor. Bu bulgular, MUSC Hollings Kanser Merkezi ekibi tarafından gerçekleştirilen çalışmalarla desteklenmiş ve Journal of Clinical Investigation dergisinde yayımlanmıştır. Sistem, nakilden yaklaşık 90 ila 100 gün sonra elde edilen hasta verilerini inceleyerek risk taşıyan kişileri erken aşamada belirlemeyi hedefliyor.
Veriden elde edilen sonuçlar, bağışıklık sistemiyle ilgili bazı kan değerleri ile hastaların yaşı, nakil türü ve temel hastalığı gibi klinik bilgilerin bütünleştirilmesiyle ortaya çıktı. Yapay zekâ, bu değişkenler arasındaki ilişkileri analiz ederek, ileride hangi hastaların daha yüksek risk altında olacağını hesaplıyor. Günlük yaşamda kredi notu oluşturulmasında kullanılan benzeri bir yaklaşımla, geçmiş ve mevcut sağlık verilerinden geleceğe yönelik bir olasılık çıkarımı yapılıyor. Çalışmada kullanılan çeşitli yapay zekâ modelleri test edildi ve en iyi performansı veren model, bir yıl içinde kronik greft-konakçı hastalığı gelişme riskini anlamlı bir doğrulukla öngörebildi; nakille bağlantılı ölüm riskinde ise daha da yüksek doğruluk elde edildi.
Araştırmacılar, hangi kan değerlerinin karar süreçlerinde belirleyici olduğuna da dikkat çekti. Bu sayede sistem sadece “risk var” uyarısı vermekle kalmayıp, riskin arkasındaki biyomarkerları da işaret ediyor. BIOPREVENT daha sonra bağımsız bir hasta grubunda da doğrulandı ve ekip, sistemi ücretsiz bir web uygulamasına dönüştürdü. Doktorlar bu platforma hasta bilgilerini girerek kişiselleştirilmiş risk değerlendirmesi alabiliyor. Araç, hastaları 18 aya kadar olan süreçte düşük ve yüksek risk gruplarına ayırmada başarı gösterdi; bu ayrım, hangi hastaların daha sık takip edilmesi gerektiği konusunda klinisyenlere yol gösteriyor. Şu an için BIOPREVENT’in doğrudan tedavi kararlarını belirlemesi amaçlanmıyor. Araştırmacılar, erken risk uyarılarına dayanarak hareket etmenin hasta sonuçlarını gerçekten iyileştirip iyileştirmediğinin klinik çalışmalarla açıkça netleşmesi gerektiğini vurguluyor; sistem, doktorlara karar verici bir araç yerine ek bir bilgi katmanı sunan dijital bir destek olarak konumlandırılıyor.
