Yapay zeka otoloji ve odyoloji alanlarına ne yenilikler getirdi?

Artificial intelligence (AI) is set to bring significant innovations to both otology and otolaryngology (ENT), leading to significant improvements in examination, diagnosis, treatment and surgical planning. AI-enabled audiometry can perform objective hearing tests, reducing the need for human interpretation and improving the accuracy of results. AI algorithms can analyze drug regimens and predict the risk of hearing damage in patients with pre-existing hearing loss or in patients undergoing cochlear implants. AI-assisted image analysis can help diagnose conditions such as otosclerosis, ossicular chain defects, detection of endolymphatic hydrops, localization of tinnitus in the brain and cholesteatoma from CT or MRI scans with high accuracy rates. AI can optimize hearing aid settings according to individual characteristics. It can be effective in reducing the risk of complications during surgery of structures such as temporal bone by creating 3D images, creating treatment schemes based on personal characteristics, use in surgical navigation. Rapid diagnosis and accurate treatment planning can be made with AI-supported applications on complex issues such as hearing loss predictions and diagnosis and treatment of vestibular disorders. AI-enabled telemedicine platforms can provide remote consultation and monitoring, speeding up access to the health care system for patients in underserved areas and preventing lost time. Virtual assistants can help ENT specialists with tasks such as scheduling appointments, processing medical records and providing patient/student/resident education. As AI technology continues to evolve, even more exciting developments can be expected in these areas! In this review, these topics are discussed and current literature information is presented.

Yapay zekanın (YZ) hem otoloji hem de kulak burun boğaz (KBB) alanlarına önemli yenilikler getirerek tetkik, teşhis, tedavi ve cerrahi planlama gibi konularda önemli gelişmelere yol açacağı görülmektedir. YZ destekli odyometriler objektif işitme testleri gerçekleştirerek insan yorumuna olan ihtiyacı azaltabilir ve sonuçların doğruluğunu artırabilir. YZ algoritmaları ilaç rejimlerini analiz edebilir ve önceden işitme kaybı olan hastalarda veya koklear implant uygulanacak hastalarda işitme hasarı riskini tahmin edebilir. YZ destekli görüntü analizi, BT veya MRI taramalarından otoskleroz, kemikçik zincir defektleri, endolenfatik hidropsun saptanması, beyindeki tinnitus lokalizasyonu ve kolesteatom gibi durumların teşhis edilmesine yüksek doğruluk oranları ile destek olabilmektedir. YZ işitme cihazı ayarlarını bireysel özelliklere göre optimize edebilir. Kişisel özelliklere göre tedavi şeması oluşturulması, cerrahi navigasyonlarda kullanım, 3D görüntüler oluşturarak temporal kemik gibi yapıların cerrahisi sırasında komplikasyon riskini azaltmada etkili olabilir. İşitme kaybı tahminleri ve vestibüler bozuklukların tanı ve tedavisi gibi karmaşık konularda YZ destekli uygulamalar ile hızlı tanı ve doğru tedavi planlaması yapılabilmektedir. YZ destekli teletıp platformları, uzaktan konsültasyon ve izleme sağlayarak yetersiz hizmet alan bölgelerdeki hastaların sağlık sistemine ulaşımını hızlandırarak zaman kayıplarını önleyebilir. Sanal asistanlar sayesinde randevuların planlanması, tıbbi kayıtların işlenmesi ve hasta/öğrenci/asistan eğitimi sağlanması gibi görevlerde KBB uzmanlarına yardımcı olabilir. YZ teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, bu alanlarda daha da heyecan verici gelişmeler beklenebilir! Derlemede bu konulara değinilerek güncel literatür bilgileri sunulmuştur.