CUMHURBAŞKANLIĞI Dijital Donuşum Ofisi ile Gazi Universitesi'nin ortak calışmasıyla hayata gecirilen 'Turk Beyin Projesi' kapsamında geliştirilen yapay zeka algoritması, beyin MR'larındaki anormal durumları 5-10 saniyede tespit ederek, acil hastalara zamanında mudahale edilmesini sağlıyor.Cumhurbaşkanlığı Dijital Ofisi ile Gazi Universitesi'nin ortak projesi, 2019 yılında hayata gecti. 'Turk Beyin Projesi' kapsamında geliştirilen yapay zeka algoritması, pilot olarak Gazi Universitesi Hastanesi'nde uygulanmaya başladı. Bazı hastanelerde 15 gune kadar suren beyin MR'ı sonucunu 5 ila 10 saniye icinde yorumlayan yapay zeka algoritması, beyindeki tumor, damar baloncuğu, kanama gibi anormallikleri teşhis ederek hastanın kaybını veya sakat kalmasını onluyor. Gazi Universitesi Tıp Fakultesi Oğretim Uyesi Dr. Emrah Celtikci, yapay zeka algoritmasının Gazi Universitesi Hastanesi'nde kullanıldığını belirterek, "Calışan algoritma aynen bir insan gibi eğitildikten sonra, hastanede daha once hic gormediği MR'ları değerlendirmeye başladı ve bu değerlendirme sonucunda gorduk ki, hastaları yuzde 96-97 gibi oranlarda başarıyla bulabiliyor. Sonrasında hızlıca Gazi Universitesi Hastanesi'nde pilot bir uygulama haline getirdik. Burada mevcut sistem hali hazırda calışıyor, calışan sistem gayet başarılı anormallikleri bizim beklentimizin de otesinde buluyor" diye konuştu.
'10 SANİYEDE TESPİT EDİYORUZ'Algoritmanın hastaların MR sonucu icin 15 gune varan bekleme suresini saniyelere indirdiğini belirten Celtikci, "Acil durumlar icin maksimum 10 saniye icerisinde tespit ediyoruz. Bizim derdimiz beyin ile alakalı hastalıklarda hastanın mudahale suresini mumkun olduğunca kısaltmak, hayatlarını kurtarmak. İnme icin acil mudahalede 4 saat vaktiniz var. 4 saati gecirdikten sonra yapılan mudahaleler, şu anki literatur bilgilerimiz gosteriyor ki, cok faydalı değil. 4 saatte değil de 2 saatte mudahale edilmesini sağlarsak hastanın felc kalma ya da felc kalmama durumunu ortaya koymuş oluyoruz. Diyelim ki beynimde de bir tumor var; ama haberim yok. 'Elim uyuştu' diye doktora gittim. Normalde MR raporları hastaneden hastaneye değişmekle beraber 3 ile 15 gun gibi bir surede cıkıyor. Ama bizim hastanın oradaki acil anormalliği bulabilmemiz gerekiyor. Daha hasta MR cihazından kalkıp ayakkabılarını giyerken anormalliği tespit edip, hastaya gerekli mudahalenin yapılmasını hedefliyoruz. Şu anki ilk hedefimiz acil hastanın kacırılmaması, hastanın evine gitmemesi, daha hastaneden cıkmadan anormalliğin tespit edilmesi" ifadelerini kullandı.
'DAMAR BALONCUĞU OLAN HASTAYI YAPAY ZEKA KURTARDI'Celtikci, 2 hafta once Gazi Universitesi Hastanesi'nde beyin MR'ı cekilip gonderilen bir hastaya sistem sayesinde hemen mudahale edildiğini anlatarak, "Otobusune binmek uzere giderken, bizim algoritma bunun anormalliğini buluyor. Hastanın beyninde korkunc derecede buyuk, buyuk ihtimalle de hızla buyuyen bir damar baloncuğu tespit ediyoruz. Bakın, hastanın tek şikayeti baş ağrısı ve bu hastayı biz hızlıca acilen dondurduk, yatırdık, ilgili mudahaleleri yapıldı, daha sonrasında da taburcu edildi. Yapay zeka algoritması olmasaydı 10 gun beklenebilirdi, kotuleşebilirdi. Damar baloncuğunun size kanayarak gelmesiyle kanamadan once gelmesi arasında bir fark var. Kanamadan geldiği icin hasta, kanamaya bağlı problemleri yaşamamış oldu. Damar baloncuğunun patlaması yuzde 20-25 ihtimalle hayatınızı kaybettiniz demek. Aslında bir nevi hayatını kurtarmış veya kalıcı bir sakatlığı engellemiş olduk" diye konuştu.'CİNSİYET VE YAŞ TAHMİNİ YAPABİLİYOR'Yapay zeka algoritmasının beyin MR'larına bakarak yaş ve cinsiyet tahmini de yapabildiğini dile getiren Celtikci, "Şaşırtıcı derecede şu anda MR'ı cekilen şahsın yaşını yaklaşık 7 yaşlık bir farkla tahmin edebiliyor. Biz kendimiz her gun beyin MR'ları gorduğumuz halde beyin cerrahları olarak bir hastanın yaşının 45 mi 55 mi olduğunu cok anlayamayız. Yuzde 98 başarıyla cinsiyet tahmini yapabildiğini gorduk ve merak ettik nasıl yapabiliyor bunu diye? Meğerse beyinlere bakmıyormuş. MR'da goruntu alanına giren burun, elmacık kemikleri, alın kemikleri gibi yerlere bakıp oradan cinsiyet tahmini yapıyormuş" acıklamasında bulundu'HEDEFİMİZ, GENETİK ANORMALLİĞİ TESPİT ETMEK'Celtikci, projeyi geliştireceklerini, yapay zekanın 50'si normal, 50'si hasta insandan oluşan veri setini, kademeli bicimde artırıp 1000'e cıkarmayı planladıklarını, boylece algoritmanın bebek ve yaşlılara ait MR'lardaki hata payını duşurup başarı oranını yukselteceklerini anlattı. Celtikci, "Onumuzdeki ikinci plan hastalık ceşitlerini artırmak. Şu anda algoritmanın beyinde gorduğu hastalıklar daha cok kanama, ani kanamalar, buyuk boyuta ulaşmış damar baloncukları ve beyin tumorleri gibi hadiseler; ama biz inme gibi ani gelişen hadiselere de hızlı tanı vermesini istiyoruz. Beyin tumorlerini kendi icerisinde hic bize sormadan sınıflandırabilmesini istiyoruz. Halk arasında denildiği gibi 'iyi huylu tumor', 'kotu huylu tumor' gibi bunu algoritmanın kendisinin yapmasını istiyoruz. İki ve ucuncu basamaklarda da bunları yapmak istiyoruz. En son dorduncu basamak hedefimiz; tumordeki genetik anormalliği de yuksek oranda tahmin edebilecek mi? En son ulaşmak istediğimiz hedef bu. Şu anda bunların ustunde tek tek calışıyoruz" diye konuştu. Celtikci, bu sistemin Turkiye'nin en ucra koşelerindeki devlet hastanelerine yayılması halinde acil durumlara gunlerce beklemeden anında mudahale edilebileceğinin altını cizdi.

- AnkaraKaynak: Demiroren Haber Ajansı / Aslıhan ALTAY KARATAŞ