Son yıllarda yapay zeka (AI) teknikleri teşhis ve prognoz süreçleri, tedavi etkililiği değerlendirmesi ve hastalıkların monitorize edilmesi gibi klinik uygulamalara hızla evrilmektedir. Önceki çalışmalar, multipl skleroz (MS) hastalarını sağlıklı kontrol grubundan veya diğer demiyelinizan hastalıklardan ayırt etmede AI metotlarının tanısal etkililiğine yönelik ilgi çekici sonuçlar ortaya koymaktadır. MS teşhisinde AI'nın rolü konusunda kapsamlı sistematik derleme çalışmalarında büyük bir eksiklik bulunmaktadır. Bu makalede, AI'nın MS teşhisindeki performansını belgelemek amacıyla sistematik bir derleme yapmak amaçlanmaktadır.

MRG verilerinde MS lezyonlarının segmentasyonu, tespiti ve MS hastalarında engellilik prognozu için AI tekniklerine dayalı olarak farklı yöntemler geliştirildi. Ayrıca, çoklu çalışmalarda MS hastalarında fiziksel ve bilişsel bozulmaları tahmin etmek için AI uygulandı.
Ağustos 2021 tarihinde PubMed, Scopus, Web of Science ve IEEE olmak üzere dört veri tabanı kullanılarak sistematik bir arama gerçekleştirildi. MS teşhisi amacıyla herhangi bir modaliteyi analiz etmek için derin öğrenme ve AI’ya odaklanan tüm orijinal çalışmalar bu çalışmaya dahil edildi.

Sonuç olarak, MS'in yeni belirteçlere ve AI'ya dayalı teşhisi, önde gelen MRG görüntüleri ve CNN algoritmaları ile büyüyen bir araştırma alanıdır, ardından OCT'den elde edilen görüntüler, serum ve BOS biyobelirteçleri ve motor ilişkili belirteçler gelir. Prognoz, tedavi ve rehabilitasyon gibi MS yönetiminin diğer yönlerinde AI uygulamasına ilişkin son çalışmalar mevcuttur. Bu sonuçları büyük ve çeşitli popülasyonlarda doğrulamak için gelecekte çok merkezli çalışmaların yapılması önerilmektedir ve diğer MS alt tiplerinin dikkate alınması gerekir. Bütün bu sonuçlar gösteriyor ki yapay zekada kaydedilen ilerlemelerle, MS'i izleme ve teşhis etme şeklimiz büyük ölçüde değişebilir.