Boğaziçi Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümü’ne katılan Dr. Mehmet Turan, Alman Lisesi’ndeki eğitimi sonrasında bütünleşmiş lisans-yüksek lisans eğitimini Almanya’nın en prestijli mühendislik üniversitelerinden biri olan RWTH Aachen Üniversitesi’nde 2012 yılında tamamladı.
2013-2014 yılları arasında University of California Los Angeles’da (UCLA) araştırmacı olarak görev alan Turan, 2014-2018 yılları arasında ETH Zurich ve Max Planck Enstitüsü arasında açılan ortak doktora programı kapsamında yapay zekâ ve tıbbi robotlar alanında doktorasını yaptı.
2018-2019 yılları arasında Max Planck Enstitüsü Akıllı Sistemler Bölümü’nde doktora sonrası çalışmalarını sürdürdü.
Doktorası sırasında ve sonrasında Max Planck Enstitüsü Akıllı Sistemler Direktörü ve aynı zamanda Boğaziçi Üniversitesi mezunu olan Prof. Metin Sitti ile birlikte çalışma fırsatı bulan Dr. Mehmet Turan, “Magnetically Actuated Al-Powered Endoscopic Capsule Robot for Targeted Drug Delivery and Multiple Biopsy Operations” başlıklı projesi kapsamında sindirim sistemi organlarında görüntüleme, ilaç enjektesi, biyopsi ve hatta ameliyatlarda kullanılmak üzere yapay zekâ temelli hassas medikal robotlar geliştirmek üzere çalışıyor.
Dr. Mehmet Turan TÜBİTAK 2232 programı kapsamında üç sene sürmesi beklenen yeni projesinin hedefini ‘’Yapay zekâdaki son yıllardaki heyecan verici algoritmik gelişmeleri endoskopik kapsül robotların donanımsal düzeneği ve mekatronik tasarımlarında yapmayı planladığı yeniliklerle birleştirerek yeni nesil kapsül robotları geliştirmek’’ olarak özetledi.
Mehmet Turan geliştirmekte olduğu endoskopik kapsül robotun hasta ve hekim için avantajlarından bahsederek şu bilgileri verdi:
‘’Normal endoskopiden farklı olarak geliştireceğimiz sistemde hassas bir kontrol mekanizması eşliğinde hareket ettirilebilen bir robot olmasını planlıyoruz.Mevcut şartlarda hastanelerde kullanılan kapsül endoskop örneklerinde mide, kalın bağırsak ve ince bağırsak için ayrı ayrı kapsüller kullanılması gerekiyor.Bizim sistemimizde ise mide, kalın bağırsak ve ince bağırsak olmak üzere üç organı aynı anda tek kapsül robotla görüntüleyebiliyorsunuz. Robotik kapsülün standart kapsüle kıyasla başka avantajları da mevcut;biyopsi ve ilaç enjektesi gibi tıbbi müdahaleleri de mümkün kılıyor. Hâlihazırda kullanılan sistemlerde aktif kontrol olmadığı için bu tür karmaşık müdahaleler yapmak imkânsız. Bu da kapsülün sadece bir görüntüleme aracı olarak kalmasına sebep oluyor ve hastanelerde kullanım alanını çok sınırlandırıyor.
Hedefimiz multi-site biyopsi dediğimiz şu an literatürde henüz yapılamamış olan kapsül endoskopi sırasında bir defadan fazla ve farklı yerlerden biyopsi almayı başarmak olacak. Bir kapsül içerisinde 4-5 iğne olacak.Patentini almayı planladığımız bir mekanizma kullanarak birden çok biyopsi aynı operasyon içinde mümkün olacak. Ek olarak, kapsülün beden içindeki hareketi konusunda iki farklı önerimiz var; ilk öneride kapsül tam otonom olarak yapay zekânın devreye girmesiyle ilerleyecek. Diğerinde ise doktor kontrol çubuğu ile kapsülü yönlendirecek. Projedeki bir hedefimiz de submilimetrik hassasiyetlerle ilerleyebilen bir robot elde edebilmek. Bu hem donanımsal hem yazılımsal açıdan hâlihazırdaki sistemlerin çok daha ilerisine gitmenizi gerektiriyor’’.
‘’TÜBİTAK’ın 2232 programını çok önemli buluyorum. Kişisel bazda Boğaziçi Üniversitesi gibi Türkiye’nin en saygın yükseköğretim kurumlarından birinde olmak ayrıca mutluluk verici’’diyen Mehmet Turan, TÜBİTAK 2232 programı ile Türkiye’ye dönüş yapan bilim insanlarından biri olarak özellikle sağlık alanında sanayiye çabuk entegre edilebilecek, hızlı geri dönüşü olan katma değerli teknolojilerin geliştirilmesi adına önemli destekler olduğunu ekledi.
T.C Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi işbirliğinde beyin kanseri ve meme kanserinin erken safhada teşhis edilmesi üzerine yeni bir projeye başlamış olduklarını belirten Turan şu bilgileri verdi: ‘’Hâlihazırda, Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi ve Sağlık Bakanlığı ile ortak yürüttüğümüz büyük ölçekli bir sağlık projesinde beyin tümörlerinin çok daha erken teşhisini mümkün kılacak algoritmaların geliştirilmesine öncülük edecek çok büyük bir veri kümesi oluşturuyoruz. Hatta kişinin yaşam kalitesi, beslenme alışkanlıkları ve ailesindeki bireylerin hastalık geçmişlerini inceleyip henüz hastalık ortaya çıkmadan uyarılar verip, hastayı bilinçlendirmeyi başarabilecek kritik teknolojiler üzerinde çalışıyoruz. Bir milyon hastadan elde edeceğimiz etiketli beyin MR görüntüleri hem ülkemiz hem de tüm dünyada ilgili alanlarda yapılacak bilimsel çalışmalara büyük ivme kazandıracaktır.