Ülkemizde birçok uygulamanın önünü açacağı tahmin edilen yapay zekâ algoritmalarının Türk tıp dünyasının hizmetine sunulmasıyla bir karar destek sistemi vazifesi görecek teknoloji, Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Başkanlığı Yapay Zekâ ve Büyük Veri Birimi ve Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Tıp Fakülteleri’nin ortak çalışması sonucunda hayata geçirildi. Çalışmanın Türkiye’de bir ilk olmasının yanı sıra; sahada kullanıma geçilmesiyle önemli bir adım atılmıştır. 

Yapay Zekâ Tabanlı Yerli ve Milli Yazılımımız, Milletimizin Hizmetinde

İcra edilen proje kapsamında; beyin tümörü olan hastaların MR’ları incelenerek yapay zekâ algoritmalarının eğitilmesi ve geliştirilen bilimsel teknikler yardımıyla beyinde bulunan anormal bölgelerin tespiti ve devamında sınıflandırılması yapılabilmektedir. Yapılan çalışma bir sağlık kuruluşundaki hastane sistemine entegre edilerek radyologlara destek vermesi sağlanmıştır. Yani geliştirilen algoritma artık gerçek hastaların tetkik ve tanılarında kullanılabilmektedir. Bu yönüyle hayata geçmiş ülkemizdeki ilk proje olup; doktorların yerini almak yerine doktorların işlerini kolaylaştırmak adına hizmete sunulmuş bir karar destek sistemi vazifesi görmesi planlanmıştır. Projenin ikinci aşamasında ise yurt genelindeki hastanelere kurulumların yapılması planlanmaktadır. Gazi Üniversitesi Beyin ve Sinir Cerrahisi Anabilim Dalı ve Mühendislik Fakültesi akademisyenleri ile Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi çalışanı 6 akademisyenden oluşan ekibin bir yıllık yoğun çalışmalarının ürünü olan yapay zekâ algoritmasının sağlık alanında kullanımı ile ülkemizde yeni bir dönem açılmıştır. Algoritma geliştirilirken kişisel verilerin gizliliği ilkesine uyularak ve gerekli etik kurul izinleri alınarak, 50 tanesi yüksek dereceli glial tümör hastasına ait olan toplamda 100 kişiye ait 8000 kesitte oluşan beyin MR görüntüleri normal ve anormal yapıları içeren 12 farklı etiket ile tıbbi profesyoneller tarafından etiketlenmiştir. Bu milli ve global ürünümüz sayesinde sağlık personellerimizin iş yükünü azaltarak minimum hata prensibi ile MR tetkikinde çok uzun süre alan sonuç aşaması 5 ila 10 saniye içinde tamamlanmaktadır. Yani hastanın MR çekimi bittikten hemen sonra hasta daha MR cihazından çıkmadan yapay zekâ algoritması sayesinde sonuçlar radyoloğun değerlendirmesine ve karar destek sistemi içinde kullanılmasına hazır hale gelmektedir. 

Canlı Kullanım Demosu Testi Başarılı 

Yaklaşık bir haftadır kullanılan ürünün canlı kullanım demosu Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Başkanı Dr. Ali Taha KOÇ, Gazi Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Musa YILDIZ, Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Fazlı POLAT, Tıp Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Mustafa Necmi İLHAN, Mühendislik Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Şeref SAĞIROĞLU, Tıp Fakültesi Hastanesi Başhekimi Prof. Dr. Mehmet ARHAN, Beyin ve Sinir Cerrahisi Anabilim Dalı öğretim üyeleri Doç Dr. Alp Özgün BÖRCEK ile Dr. Öğr. Üyesi Emrah ÇELTİKÇİ, akademisyenler ve CBDDO çalışanlarının katılımı ile Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Konferans Salonu’nda gerçekleştirildi. Canlı Kullanım Demosunu sunan Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Dr. Emrah ÇELTİKÇİ: “OECD ülkelerinde her yıl ortalama 1000 kişiye 52 MR çekilirken; Türkiye’de her 1000 kişi için 119 MR çekiliyor. Yani OECD ülkeleri arasında kişi başına en fazla MR tetkiki yapılan ülke Türkiye; bunun yanında kısıtlı radyolog ve doktor sayımız göz önünde bulundurulduğunda bizim amacımız çalışan sağlık personellerimizin yerini alacak değil onlara yardımcı olacak bir sistem geliştirmek. Yapılacak şey; vatandaş Türkiye’nin her neresinde olsa hizmeti ona götürmek, işleyiş ve sonuç aşamasını hızlandırmaktır.” diyerek projenin amacını vurguladı. Ayrıca, zeki sistemin bulduğu bir sonucu değerlendiren Dr. Çeltikçi, algoritmanın tıbbi gereklilikler nedeniyle kafatası alınmış bir hastaya ait görüntüleme verisinde bile doğru sonuç verdiğini, geliştirilen yapay zekâ sisteminin başarısının ise proje ekibinin çok fazla veri ve çok sayıda etiket kullanarak profesyonel bir etiketleme süreci yürütmesi ve doğru bir modelleme yaklaşımı kullanılmasının bir sonucu olduğunu bildirdi. Dr. Çeltikçi konuşmasında Nijerya’da her 566.000 kişiye bir radyolog düştüğünü, 14 Afrika ülkesinde hiç radyolog olmadığını; dolayısı ile geliştirilen yapay zekâ temelli bu ürünün doktor sayısı ve niteliğinin az olduğu az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde de iş yükünü kaldırmada yardımcı olacağını belirtti. Konuşmasının devamında mevcut algoritmanın çok küçük bebekler veya yaşlı insanların MR görüntülerinde başarı oranının henüz düşük olduğunu, bu sorunun daha fazla ve daha çeşitli profesyonelce etiketlenmiş veri ile aşılacağını belirtti.