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. Bazı hastanelerde 15 güne kadar süren beyin MR'ı sonucunu 5 ila 10 saniye içinde yorumlayan yapay zeka algoritması, beyindeki tümör, damar baloncuğu, kanama gibi anormallikleri teşhis ederek hastanın kaybını veya sakat kalmasını önlüyor.
Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Dr. Emrah Çeltikçi, yapay zeka algoritmasının Gazi Üniversitesi Hastanesi'nde kullanıldığını belirterek, "Çalışan algoritma aynen bir insan gibi eğitildikten sonra, hastanede daha önce hiç görmediği MR'ları değerlendirmeye başladı ve bu değerlendirme sonucunda gördük ki, hastaları yüzde 96-97 gibi oranlarda başarıyla bulabiliyor. Sonrasında hızlıca Gazi Üniversitesi Hastanesi'nde pilot bir uygulama haline getirdik. Burada mevcut sistem hali hazırda çalışıyor, çalışan sistem gayet başarılı anormallikleri bizim beklentimizin de ötesinde buluyor" diye konuştu.
'10 SANİYEDE TESPİT EDİYORUZ'
Algoritmanın hastaların MR sonucu için 15 güne varan bekleme süresini saniyelere indirdiğini belirten Çeltikçi, "Acil durumlar için maksimum 10 saniye içerisinde tespit ediyoruz. Bizim derdimiz beyin ile alakalı hastalıklarda hastanın müdahale süresini 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 faydalı 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; ama haberim yok. 'Elim uyuştu' diye doktora gittim. Normalde MR raporları hastaneden hastaneye değişmekle beraber 3 ile 15 gün gibi bir sürede çıkıyor. Ama bizim hastanın oradaki acil anormalliği bulabilmemiz gerekiyor. Daha hasta MR cihazından kalkıp ayakkabılarını giyerken anormalliği tespit edip, hastaya gerekli müdahalenin yapılmasını hedefliyoruz. Şu anki ilk hedefimiz acil hastanın kaçırılmaması, hastanın evine gitmemesi, daha hastaneden çıkmadan anormalliğin tespit edilmesi" ifadelerini kullandı.
'DAMAR BALONCUĞU OLAN HASTAYI YAPAY ZEKA KURTARDI'
Çeltikçi, 2 hafta önce Gazi Üniversitesi Hastanesi'nde beyin MR'ı çekilip gönderilen bir hastaya sistem sayesinde hemen müdahale edildiğini anlatarak, "Otobüsüne binmek üzere giderken, bizim algoritma bunun anormalliğini buluyor. Hastanın beyninde korkunç derecede büyük, büyük ihtimalle de hızla büyüyen bir damar baloncuğu tespit ediyoruz. Bakın, hastanın tek şikayeti baş ağrısı ve bu hastayı biz hızlıca acilen döndürdük, yatırdık, ilgili müdahaleleri yapıldı, daha sonrasında da taburcu edildi. Yapay zeka algoritması olmasaydı 10 gün beklenebilirdi, kötüleşebilirdi. Damar baloncuğunun size kanayarak gelmesiyle kanamadan önce gelmesi arasında bir fark var. Kanamadan geldiği için hasta, kanamaya bağlı problemleri yaşamamış oldu. Damar baloncuğunun patlaması yüzde 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 Çeltikçi, "Şaşırtıcı derecede şu anda MR'ı çekilen şahsın yaşını yaklaşık 7 yaşlık bir farkla tahmin 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 başarıyla cinsiyet tahmini yapabildiğini gördük ve merak ettik nasıl yapabiliyor bunu diye? Meğerse beyinlere bakmıyormuş. MR'da görüntü alanına giren burun, elmacık kemikleri, alın kemikleri gibi yerlere bakıp oradan cinsiyet tahmini yapıyormuş" açıklamasında bulundu
'HEDEFİMİZ, GENETİK ANORMALLİĞİ TESPİT ETMEK'
Çeltikçi, projeyi geliştireceklerini, yapay zekanın 50'si normal, 50'si hasta insandan oluşan veri setini, kademeli biçimde artırıp 1000'e çıkarmayı planladıklarını, böylece algoritmanın bebek ve yaşlılara ait MR'lardaki hata payını düşürüp başarı 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 gibi hadiseler; ama biz inme gibi ani gelişen hadiselere de hızlı tanı vermesini istiyoruz. Beyin tümörlerini kendi içerisinde hiç bize sormadan sınıflandırabilmesini istiyoruz. Halk arasında denildiği gibi 'iyi huylu tümör', 'kötü huylu tümör' gibi bunu algoritmanın kendisinin yapmasını istiyoruz. İki ve üçüncü basamaklarda da bunları yapmak istiyoruz. En son dördüncü basamak hedefimiz; tümördeki genetik anormalliği de yüksek oranda tahmin edebilecek mi? En son ulaşmak istediğimiz hedef 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.
