Lomber Spinal Stenozun Manyetik Rezonans Görüntüleme ile Değerlendirilmesinde Parametre Tabanlı Yapay Zeka Modellerinin Sınırlamaları: Klinik Bir Bakış Açısı

Abstract

maç: Lomber spinal stenoz (LSS), nöroşirürji pratiğinde sık görülen dejeneratif bir omurga hastalığı olup, tanı ve cerrahi planlamada manyetik rezonans görüntüleme (MRG) temel bir rol oynamaktadır. Son yıllarda yapay zeka (YZ), özellikle derin öğrenme tabanlı modeller, MRG’nin otomatik analizi, stenoz derecelendirilmesi ve segmentasyonu alanlarında umut verici sonuçlar göstermiştir. Ancak mevcut yapay zeka sistemlerinin büyük bir kısmı önceden tanımlanmış kantitatif parametrelere dayanmaktadır ve bu durum klinik uygulanabilirlik açısından bazı kısıtlılıklar doğurmaktadır. Bu çalışmanın amacı, LSS’nin MRG ile değerlendirilmesinde parametre tabanlı yapay zeka modellerinin sınırlamalarını eleştirel olarak değerlendirmek ve klinik ile uyumlu, açıklanabilir hibrit yapay zeka yaklaşımlarına yönelik kavramsal bir çerçeve sunmaktır. Gereç ve Yöntem: Bu çalışma, güncel literatür ve klinik deneyim temelinde gerçekleştirilen anlatımsal ve kavramsal bir analizdir. Parametre tabanlı yapay zeka modellerinin sınırlamaları; standardizasyon eksikliği, klinik karar verme sürecinin çok boyutlu yapısı, klinik-radyolojik uyumsuzluk, çok seviyeli hastalık değerlendirmesi, modele zorunlu parametre entegrasyonu ve etiketleme değişkenliği açısından incelenmiştir. Bulgular: Parametre tabanlı yapay zeka modellerinin gerçek yaşam klinik karar verme süreçlerini yansıtmada önemli sınırlamaları olduğu görülmüştür. Standart eşik değerlerin bulunmaması, çok boyutlu klinik faktörlerin modele entegre edilememesi ve çok seviyeli hastalıklarda semptomatik seviyenin belirlenmesindeki güçlükler, bu modellerin klinik kullanımını kısıtlamaktadır. Ayrıca, etiketleme sürecindeki gözlemciler arası farklılıklar, model performansı ve genellenebilirliği olumsuz yönde etkilemektedir. Sonuç: Parametre tabanlı yapay zeka modelleri LSS’nin kantitatif değerlendirilmesine katkı sağlamakla birlikte, kapsamlı klinik karar destek sistemleri için yetersiz kalmaktadır. Görüntüleme verilerini klinik değişkenler ve yapılandırılmış bilgi temsilleri ile entegre eden açıklanabilir hibrit yapay zeka yaklaşımları, gelecekte daha güvenilir ve klinik olarak anlamlı sonuçlar sunma potansiyeline sahiptir.