Dokuz Eylül Üniversitesi’nde geliştirilen yapay zeka yazılımı, laboratuvara gelen tahlil örneklerine göre gelecek tahminleri yaparak uygulanacak tedavi programı konusunda doktorlara destek vermeye başladı. 200 milyona yakın matematik işlemi yapan sistemde ilk uygulamalar başarıyla sonuçlandı.
Sağlık alanında kullanımıyla ilgili dünya genelinde Ar-Ge çalışmalarının devam ettiği yapay zeka yazılımlarında Türk bilim insanlarının yürüttüğü proje, deneme uygulamalarına başladı. Dokuz Eylül Üniversitesi’nden (DEÜ) bilim insanları, tahlil örneğinden yola çıkarak hastanın sağlık durumuna ilişkin ileriye yönelik tahminde bulunan yazılım geliştirdi. Bu yazılım, hastanın kan, idrar gibi tahlil sonuçlarından gelecek öngörüsünde bulunuyor. Hastaya ait geçmiş test verileri ve tahlil sonuçları üzerinden 200 milyona yakın matematik işlemi yapan ‘yapay zeka’, zaman aralığına bağlı olarak hastaya ait bir sonraki tahmini ölçümü veriyor. Sistem, her hastalıkta ve her tahlil türünde kullanılabiliyor. Ölçümü istenen değerin ‘güven aralığı’ çerçevesinde tahminini sunan yapay zeka sayesinde hekimin tedavide erken önlem alması, gerekirse yöntemini değiştirmesi ve yanlış tanının önlenmesi amaçlanıyor. Laboratuvar sonuçlarından tedaviye uzanan süreçte kullanılan modelleme sisteminin, ilk uygulamalarından başarılı sonuç alındığı bildirildi.
DEÜ Endüstri 4.0 Koordinatörü Bilgisayar Mühendisi Prof. Dr. Süleyman Sevinç, amaçlarının hekim, hasta ve laboratuvar çalışanlarına büyük kolaylık sağlamak olduğunu belirterek “Tıp alanına ne kadar veri eklendiğini düşünün. Bu kadar büyük veriyi yönetebilmek için insan kapasitesinin üstünde bilgi işleme kabiliyetlerine ihtiyaç var. Biz de öngörüye dayalı keşifler yapacak ve hekimlerin dikkatine getirecek sistemler yapıyoruz” diye konuştu. Sevinç, sistem sayesinde doktorun hasta hakkında karar verirken artık daha güçlü olduğuna dikkat çekerek şöyle devam etti: “Örneğin yoğun bakımda yatan bir hastanın ileriye doğru durumunu hekime sağlam bir matematiksel temelde 3 gün, 6 gün ya da bazı testler için aylar sonrasına ait projeksiyonlar olarak sunabiliriz. Hekim tedavinin nasıl gittiği konusunda fikir geliştirebilir, engelleyici müdahalelerde bulunabilir. Bu büyük bir şey. Hekim ilacı değiştirebilir. Hastanın durumu kötüye gidiyorsa hekimlerin yapabilecekleri işler var, alabilecekleri önlemler var. Hastanın durumuna ilişkin bütün verileri bir araya getiren bir sistem, verileri hekimin önüne sunuyor. Hekimin hasta hakkında karar verirken daha güçlü olmasını sağlıyor.”
Sevinç, yakın zamanda uygulamaya geçecek yeni özelliklerle sistemin yaşam açıdan kritik veri elde etmesi durumunda otomatik olarak bilgisayar ya da cep telefonu aracılığıyla hekime bilgi verebileceğini de dile getirdi.
