Hastanede yapay zekayla tedavi dönemi

Dokuz Eylül Üniversitesi'nden (DEÜ) bilim insanları, tahlil örneğinden yola çıkarak hastanın sağlık durumuna ilişkin ileriye yönelik tahminde bulunan yazılım geliştirdi ve merkez laboratuvarda uygulamaya başladı.

Sağlık alanında kullanımıyla ilgili dünya genelinde Ar-Ge çalışmalarının devam ettiği yapay zeka yazılımlarında Türk bilim insanlarının yürüttüğü proje, deneme uygulamalarına başladı.

Yapay zeka 200 milyona yakın işlem yapıyor

DEÜ Tıp Fakültesi ile Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nden 10 kişilik ekip, 5 yıllık çalışma sonucu hastanın kan, idrar gibi tahlil sonuçlarından gelecek öngörüsünde bulunan sistem tasarladı.

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. Öğrenebilen zeka olarak da adlandırılan 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.

Öngörüye dayalı keşifler

DEÜ Endüstri 4.0 Koordinatörü Bilgisayar Mühendisi Prof. Dr. Süleyman Sevinç, kamuoyunda "yapay zeka" olarak bilinen tahmin sistemini, "siber sistematiklerin yer aldığı algoritmalarla fiziksel sistemleri bir araya getirerek" oluşturduklarını belirtti.

Amaçlarının hekim, hasta ve laboratuvar çalışanlarına büyük kolaylıklar sağlamak olduğunu kaydeden Dr. Süleyman Sevinç, "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.

Dr. Süleyman 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."

Doktoru uyaracak

Dr. Süleyman Sevinç, öngörü sistemini aşamalar halinde devreye aldıklarını ifade ederek, 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.

Hastaların bilgilendirilmesini sağlayan modülle birlikte hekim, hasta ve laboratuvar çalışanları arasındaki iletişimin kolaylaşacağını aktaran Dr. Süleyman Sevinç, özellikle sağlık çalışanları açısından zaman tasarrufu sağlanacağını belirtti.