Dijital tanı dönemi

Nörolojik hastalıkların teşhisinde yapay zeka teknolojisinden yararlandıklarını belirten Prof. Dr. Murat Terzi, “Geliştirdiğimiz sistem ile birlikte son 3 yılda bin 600 hastanın tanısı dijital ortamda tanımlandı” dedi. Terzi, nörolojik hastalıklarda yüzde 94 tespit başarısı sağlandığını anlattı.

Aybike Eroğlu
Sema Gül (solda), Murat Terzi (sağda)

Yapay zeka teknolojisi hastalıkların tespitinde önemli kolaylıklar sağlıyor. Özellikle son dönemde nörolojik hastalıkların tedavisinde ciddi imkanlar sunan teknoloji, hastalığın seyrine ilişkin ipuçları da veriyor. Sözkonusu teknolojinin Parkinson, MS, SMA, NMO, ADEM, gibi hastalıkların tanısı ve klinik seyrinin belirlenmesine katkı sunacağını belirten Samsun Ondokuz Mayıs Üniversitesi (OMÜ) Tıp Fakültesi Nöroloji ve Sinir Bilimleri Anabilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Murat Terzi, “Ayrıca beyin damarı tıkanıklığı, felç geçiren hastalar, kol ve bacakta güçsüzlük, yutma güçlüğü ve yürüme bozukluğu ALS ve miyasteni dediğimiz sinirler ile kaslar arasında bağlantı problemi olan hastaların yanı sıra el ve ayaklarda ağrı, halsizlik, uyuşma ve karıncalanma ile görülen nöropati dediğimiz yürüme anormalliği görülen hastalarımızla yapay zeka teknolojisi kullanarak çalışıyoruz. Geliştirdiğimiz sistem ile birlikte son 3 yılda 1600 hastanın tanısı dijital ortamda tanımlandı” dedi.

VERİLER SİSTEME AKTARILIYOR

Hastalık tanısı konulurken muayene bulgularının yanı sıra yaş, cinsiyet gibi verilerinin makine adlı bilgisayar ortamına aktarıldığını ifade eden Terzi, “Hastaların tanı aşamasında özellikle MR görüntüleri veya diğer radyolojik görüntüleri varsa bunları da aktarıyoruz. Hastaların radyolojik görüntüleri ve laboratuvar bulgularını makineye öğreterek, etiketleme adı verilen yöntemi kullanıyoruz. Makine de bizim ona öğrettiğimiz bilgilerden yararlanarak bize veri sağlıyor” diye konuştu. Terzi, uyguladıkları yapay zeka modeliyle nörolojik hastalıklarda yüzde 94 tespit başarısı sağladıklarını söyledi.

ETİKETLEME SİSTEME YOL GÖSTERİYOR

Hastalara ait bulguları makineye işlerken, ‘bu bulgu Parkinson hastasının muayene bulgusu olabilir’ bilgisini verdiklerini anlatan Terzi, “Makine bunu bilmiyor. Yaptığımız işleme etiketleme diyoruz. Biz etiketleri makineye öğrettikçe, en doğru tanıya varıyoruz. Bu model ile hastaların ses ve hareket videolarıyla tanı işaretçileri saptanmış oluyor” diye konuştu.

10 YIL SONRASINA IŞIK TUTUYOR

Yapay zekanın gelecek dönemdeki hastalık durumunu da bildirdiğine işaret eden Prof. Terzi sözlerini şöyle sürdürdü: “Yapay zekadan yalnızca hastalık tanısında değil aynı zamanda hastalığın seyri ile ilgili de veri elde ediyoruz. Örneğin bu hasta bebek ise ‘10 yıl sonra durumu ne olabilir? Gelecekteki hastalık durumu nedir?’ sorusunda bize yardımcı olabilir. Bu durumda biz hastaya erkenden hem ilaçla tedavi hem de egzersiz tedavisi olarak en iyi tedavi yöntemini sunabiliriz”

Veri toplayıp çalışıyoruz

Sema Gül.

Yapay zeka teknolojisinin kullanılması için 1600 civarında veri toplandığını anlatan Öğr. Gör. Sema Gül, “Hastalardan veri elde ederken Etik Kurulu onayına özen gösteriyoruz, onay yoksa çalışmaya başlamıyoruz. Hastaların kişisel verileriyle ilgili hukuki noktalara ilişkin onaylar alıyoruz. Çocuk hastalar için de ebeveyn onayı alarak çalışıyoruz. Geliştirdiğimiz sistemden haberdar olan Ankara, İstanbul, İzmir, Trabzon ve Erzurum’daki birçok sağlık merkezi bizimle çalışmak istedi. En son Ulusal Nöroloji Kongresi’nde çalışmalarımızla birçok ödül aldık. Hastalıkların tespitinde yapay zeka uygulamaları artarak devam edecek. Biz burada Burada nörolog, sinir bilimciler ve mühendislerden oluşan bir ekiple çalışıyoruz” ifadelerini kullandı.

DÜNYA
Sıtmaya karşı yüzde 80 etkili: Onaylayan ilk ülke Gana

HAYAT
Bakan Koca Defne Sahra Hastanesine ilişkin bilgileri paylaştı