2025 boyunca IEEE Spectrum'un en popüler biyomedikal hikâyeleri iki paralel eğilim etrafında yoğunlaştı: başta yapay zekâ olmak üzere yeni teknolojilerin biyotıbba dâhil edilmesi ve Wi‑Fi, ultrason ve lazer gibi daha eski teknolojilerin yeni sağlık uygulamalarında yeniden kullanılması. Bu örnekler mutlaka olgun ürünleri temsil etmiyor; bunun yerine gelecekte hastalıkların teşhis edilme veya tedavi edilme ya da hastaların izlenme biçimini değiştirebilecek araştırma yollarını açıklıyor.
Yapay zekâ, bu projelerin bazılarında karmaşık biyolojik sinyalleri analiz etmek için bir araç olarak ortaya çıkarken, diğer projelerdeki inovasyon yıllardır mevcut olan cihaz ve teknolojilerin kullanım biçiminin değiştirilmesine dayanıyor. Bazı uygulamalar pratik kullanıma yakın görünse de diğerleri hâlâ varsayımlar veya erken deneyler kapsamında.
Beyin implantları ve depresyon için erken uyarı
Öne çıkan hikâyelerden biri, Emory Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde psikiyatrist olan Patricio Riva Posse'nin, hastalarından birindeki beyin implantlarının depresyonun kötüleştiğine ilişkin sinyalleri, hasta bunu kendisi fark etmeden önce gönderdiğini gözlemlemesiyle başladı. Bu deneyim, Posse ve meslektaşlarını ruhsal durumdaki değişim göstergelerini izleyen bir otomatik uyarı sistemi geliştirmeye yöneltti.
Sistem, beyindeki elektriksel uyarıları sürekli kaydeden implantlara dayanıyor; ardından çıktıları analiz etmek ve depresyonun nüksetmesine işaret edebilecek belirtileri tespit etmek için bir yapay zekâ modeli kullanıyor. Buna paralel olarak ABD'deki diğer araştırma grupları, yapay zekâlı veya yapay zekâsız, depresyonu tedavi etmek amacıyla uyarıcı beyin implantlarını kullanmanın farklı yollarını test ediyor. Beyin cerrahı Nir Lipsman, alanın müdahale için çok sayıda seçenek sunduğunu söylüyor; ancak makale bu sistemi geniş ölçekte erişilebilir bir tedavi olarak sunmuyor.
Biyolojik göstergeleri izleyen grafen dövmeleri
Massachusetts Amherst Üniversitesi'nde Dmitry Kireev'in laboratuvarında araştırmacılar, cilt üzerinde neredeyse görünmeyecek kadar ince grafen elektronik dövmeleri geliştiriyor. Bu dövmeler biyolojik göstergeleri ve diğer bedensel sinyalleri izleyebiliyor. Grafen güçlü ve esnek bir iletken olduğundan kalp atış hızını ölçmek ve terdeki belirli bileşiklerin varlığını tespit etmek için kullanılabiliyor.
Kireev, bu dövmelerin gelecekte kalp ve damar hastalıkları, metabolik bozukluklar, bağışıklık hastalıkları ve nörodejeneratif hastalıklar dâhil olmak üzere karmaşık tıbbi durumların izlenmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor. Ancak teknoloji şu anda geleneksel bir elektronik devreye bağlanmayı gerektiriyor. Araştırmacılar gelecekte bunları akıllı saatlerin içine entegre ederek takılmalarını ve kullanılmalarını kolaylaştırmayı umuyor.
Wi‑Fi sinyalleri üzerinden kalp atışını ölçmek
Pulse‑Fi sistemi, yaygın bir iletişim teknolojisinin temassız bir sağlık izleme aracına dönüştürülmesine örnek oluşturuyor. Sistem, kalp atışlarını analiz etmek ve kalp atış hızını 10 fit, yani yaklaşık üç metreye kadar bir mesafeden gerçek zamanlı olarak tahmin etmek için bir yapay zekâ modeli kullanıyor.
Makalenin aktardığına göre sistemin toplam maliyeti yaklaşık 40 dolar. Ayrıca kurulumu kolay ve vücuda sürekli temas gerektiren izleme cihazlarıyla ilişkili rahatsızlığa yol açmıyor. Sistem, kullanıcının pozisyonundan ve farklı ortamlardan bağımsız olarak çalışıyor. Pulse‑Fi'nin geliştirilmesine Santa Cruz'daki California Üniversitesi'nde bilgisayar bilimcisi olan Katia Obraska öncülük ediyor; Obraska ekibin teknolojiyi pazarlamayı planladığını söyledi. Bu, sistemin hâlihazırda erişilebilir ticari bir ürün hâline geldiği anlamına gelmiyor.
Araştırma kapsamında ultrason ve lazer
New York Biyomedikal Elektronik Tıp Enstitüsü'nden araştırmacılar Sangeeta S. Chavan ve Stavros Zanos, ultrasonun nöronları etkinleştirebileceğini varsayıyor. Fikir, nöron hücresinin zarını titreştirerek iyonların hücrenin içine akmasına izin veren kanalları açmaya dayanıyor; bu da hücrenin voltajını dolaylı biçimde değiştirerek sinyal göndermesini sağlıyor.
Araştırmacıların yaklaşımına göre belirli nöronların hedeflenmesi, geniş kapsamlı yan etkileri olan ilaçlar yerine iltihaplanmanın veya diyabetin tedavi edilmesini sağlayabilir. Ancak metin bunu kanıtlanmış bir tedavi ya da mevcut bir klinik alternatif olarak değil, araştırma hipotezi olarak sunuyor.
Farklı bir optik yönde ise araştırmacılar, başın ışığı engelleme kapasitesi nedeniyle bu tür çalışmalar yıllarca imkânsız görünmüşken, lazerin fotonları insan kafasının içinden gönderebileceğini kanıtladı. Bu, gelecekte kafatasının dış katmanlarının ötesine derinlemesine geçemeyen ve maliyeti daha düşük olan elektroensefalografi ile daha pahalı olmakla birlikte daha derin bölgeleri görebilen işlevsel manyetik rezonans görüntülemenin özelliklerini birleştiren araçlara yol açabilir. Projenin lideri Jack Radford, sonucu teşhis cihazı hazır olduğu şeklinde değil, imkânsız olduğuna inanılan bir şeyin mümkün olduğunun gösterilmesi olarak nitelendiriyor.
Robotlar ameliyathanede karar almaya yaklaşıyor
Son hikâye, robotların ameliyat sırasında daha bağımsız kararlar alabilecek hâle gelmesi olasılığını ele alıyor. Makaleyi hazırlayan üç araştırmacı, Smart Tissue Autonomous Robot'un (kısaca STAR) geliştirilmesinden sorumlu Johns Hopkins Üniversitesi Robotik Laboratuvarı'nda çalışıyor. STAR, 2016'da canlı bir hayvan üzerinde yumuşak dokuya yönelik ilk bağımsız ameliyatını gerçekleştirmişti.
Tamamen bağımsız robotlara dayanan bir ameliyathaneye ulaşmanın önünde hâlâ engeller bulunuyor. Bunlar arasında çok amaçlı robotik kontrol birimlerinin geliştirilmesi ve katı mahremiyet kuralları çerçevesinde veri toplanması yer alıyor. Bununla birlikte makalenin yazarları, bir cerrah ve bağımsız bir robotik asistanın hastayı karşılaması senaryosunun artık uzak bir ihtimal olmadığını düşünüyor. Yine de bu vizyon, hastanelerde bu sistemlerin rutin olarak benimsendiğine ilişkin bir duyurudan ziyade araştırma ve testlerdeki ilerlemeyle bağlantılı olmaya devam ediyor.
Bu hikâyeler, yapay zekâya dayanan inovasyonlarla eski teknolojilerin potansiyelini yeniden keşfeden diğer inovasyonları bir araya getiriyor. Genel değerlendirme, tıbbi inovasyonun değerinin her zaman aracın yeniliğiyle bağlantılı olmadığını; biyolojik sinyalleri toplamak, dokuları etkilemek veya cerrahi kararı desteklemek için nasıl kullanıldığıyla da ilgili olduğunu gösteriyor. Buna karşılık örnekler, kavram kanıtından tıbbi kullanıma geçişin daha fazla doğrulama gerektirdiğini ve güvenlik, mahremiyet ve güvenilirlik sorunlarının ele alınması gerektiğini ortaya koyuyor.