Cumhurbaşkanlığı Dijital Ofisi ile Gazi Üniversitesi’nin ortak projesi, 2019 yılında hayata geçti.
‘Türk Beyin Projesi’ kapsamında geliştirilen yapay zeka algoritması, pilot olarak Gazi Üniversitesi Hastanesi’nde uygulanmaya başladı. Birtakım hastanelerde 15 güne kadar süren beyin MR’ı sonucunu 5 ila 10 saniye içinde yorumlayan yapay zeka algoritması, beyindeki tümör, damar baloncuğu, kanama üzere anormallikleri teşhis ederek hastanın kaybını yahut sakat kalmasını önlüyor. Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Dr. Emrah Çeltikçi, yapay zeka algoritmasının Gazi Üniversitesi Hastanesi’nde kullanıldığını belirterek, “Çalışan algoritma motamot bir insan üzere eğitildikten sonra, hastanede daha evvel hiç görmediği MR’ları değerlendirmeye başladı ve bu kıymetlendirme sonucunda gördük ki, hastaları yüzde 96-97 üzere oranlarda muvaffakiyetle bulabiliyor. Sonrasında süratlice Gazi Üniversitesi Hastanesi’nde pilot bir uygulama haline getirdik. Burada mevcut sistem hali hazırda çalışıyor, çalışan sistem çok başarılı anormallikleri bizim beklentimizin de ötesinde buluyor” diye konuştu.
’10 SANİYEDE TESPİT EDİYORUZ’
Algoritmanın hastaların MR sonucu için 15 güne varan bekleme müddetini saniyelere indirdiğini belirten Çeltikçi, “Acil durumlar için azamî 10 saniye içerisinde tespit ediyoruz. Bizim kederimiz beyin ile alakalı hastalıklarda hastanın müdahale mühletini mümkün olduğunca kısaltmak, hayatlarını kurtarmak. İnme için acil müdahalede 4 saat vaktiniz var. 4 saati geçirdikten sonra yapılan müdahaleler, şu anki literatür bilgilerimiz gösteriyor ki, çok yararlı değil. 4 saatte değil de 2 saatte müdahale edilmesini sağlarsak hastanın felç kalma ya da felç kalmama durumunu ortaya koymuş oluyoruz. Diyelim ki beynimde de bir tümör var; lakin haberim yok. ‘Elim uyuştu’ diye doktora gittim. Olağanda MR raporları hastaneden hastaneye değişmekle bir arada 3 ile 15 gün üzere bir müddette çıkıyor. Fakat bizim hastanın oradaki acil anormalliği bulabilmemiz gerekiyor. Daha hasta MR aygıtından kalkıp ayakkabılarını giyerken anormalliği tespit edip, hastaya gerekli müdahalenin yapılmasını hedefliyoruz. Şu anki birinci maksadımız acil hastanın kaçırılmaması, hastanın meskenine gitmemesi, daha hastaneden çıkmadan anormalliğin tespit edilmesi” tabirlerini kullandı.
‘DAMAR BALONCUĞU OLAN HASTAYI YAPAY ZEKA KURTARDI’
Çeltikçi, 2 hafta evvel Gazi Üniversitesi Hastanesi’nde beyin MR’ı çekilip gönderilen bir hastaya sistem sayesinde çabucak müdahale edildiğini anlatarak, “Otobüsüne binmek üzere giderken, bizim algoritma bunun anormalliğini buluyor. Hastanın beyninde fecî derecede büyük, büyük ihtimalle de süratle büyüyen bir damar baloncuğu tespit ediyoruz. Bakın, hastanın tek şikayeti baş ağrısı ve bu hastayı biz süratlice ivedilikle döndürdük, yatırdık, ilgili müdahaleleri yapıldı, daha sonrasında da taburcu edildi. Yapay zeka algoritması olmasaydı 10 gün beklenebilirdi, kötüleşebilirdi. Damar baloncuğunun size kanayarak gelmesiyle kanamadan evvel gelmesi ortasında bir fark var. Kanamadan geldiği için hasta, kanamaya bağlı sorunları yaşamamış oldu. Damar baloncuğunun patlaması yüzde 20-25 ihtimalle hayatınızı kaybettiniz demek. Aslında bir nevi hayatını kurtarmış yahut kalıcı bir sakatlığı engellemiş olduk” diye konuştu.
‘CİNSİYET VE YAŞ KESTİRİMİ YAPABİLİYOR’
Yapay zeka algoritmasının beyin MR’larına bakarak yaş ve cinsiyet varsayımı de yapabildiğini lisana getiren Çeltikçi, “Şaşırtıcı derecede şu anda MR’ı çekilen şahsın yaşını yaklaşık 7 yaşlık bir farkla varsayım edebiliyor. Biz kendimiz her gün beyin MR’ları gördüğümüz halde beyin cerrahları olarak bir hastanın yaşının 45 mi 55 mi olduğunu çok anlayamayız. Yüzde 98 muvaffakiyetle cinsiyet varsayımı yapabildiğini gördük ve merak ettik nasıl yapabiliyor bunu diye? Meğer beyinlere bakmıyormuş. MR’da manzara alanına giren burun, elmacık kemikleri, alın kemikleri üzere yerlere bakıp oradan cinsiyet iddiası yapıyormuş” açıklamasında bulundu
‘HEDEFİMİZ, GENETİK ANORMALLİĞİ TESPİT ETMEK’
Çeltikçi, projeyi geliştireceklerini, yapay zekanın 50’si olağan, 50’si hasta beşerden oluşan data setini, kademeli biçimde artırıp 1000’e çıkarmayı planladıklarını, böylelikle algoritmanın bebek ve yaşlılara ilişkin MR’lardaki yanılgı hissesini düşürüp muvaffakiyet oranını yükselteceklerini anlattı. Çeltikçi, “Önümüzdeki ikinci plan hastalık çeşitlerini artırmak. Şu anda algoritmanın beyinde gördüğü hastalıklar daha çok kanama, ani kanamalar, büyük boyuta ulaşmış damar baloncukları ve beyin tümörleri üzere hadiseler; lakin biz inme üzere ani gelişen hadiselere de süratli teşhis vermesini istiyoruz. Beyin tümörlerini kendi içerisinde hiç bize sormadan sınıflandırabilmesini istiyoruz. Halk ortasında denildiği üzere ‘iyi huylu tümör’, ‘kötü huylu tümör’ üzere bunu algoritmanın kendisinin yapmasını istiyoruz. İki ve üçüncü basamaklarda da bunları yapmak istiyoruz. En son dördüncü basamak maksadımız; tümördeki genetik anormalliği de yüksek oranda iddia edebilecek mi? En son ulaşmak istediğimiz amaç bu. Şu anda bunların üstünde tek tek çalışıyoruz” diye konuştu. Çeltikçi, bu sistemin Türkiye’nin en ücra köşelerindeki devlet hastanelerine yayılması halinde acil durumlara günlerce beklemeden anında müdahale edilebileceğinin altını çizdi.
Memurlar
