Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Yapay Zeka ve Büyük Veri Birimi ile Gazi Üniversitesi (GÜ) Tıp Fakültesi ve Mühendislik Fakültelerinin iş birliğiyle “Yapay Zeka Temelli Tanı Destek Sistemi” hayata geçirildi.
Ekipte, Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisinden bilgisayar mühendisleri Umut Demirezen, Miraç Atıcı, Ramazan Terzi ve Alican Aşan ile GÜ’den Prof. Dr. Şeref Sağıroğlu, Doç. Dr. Alp Özgün Börcek ve Dr. Emrah Çeltikçi yer aldı.
Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Başkanı Ali Taha Koç, AA muhabirine, Türkiye’de birçok uygulamanın önünü açacağı tahmin edilen yapay zeka algoritmalarının Türk tıp dünyasının hizmetine sunulmasıyla bir karar destek sistemi vazifesi göreceğini söyledi. Söz konusu çalışmanın Türkiye’de ilk olmasının yanı sıra sahada kullanıma geçilmesiyle önemli bir adımın atıldığını belirten Koç, “Türk Beyin Projesi kapsamında, beyin tümörü olan hastaların MR’ları incelenerek yapay zeka algoritmalarının eğitilmesi ve geliştirilen bilimsel teknikler yardımıyla beyinde bulunan anormal bölgelerin tespiti ve devamında sınıflandırılması yapılabilmektedir.” dedi.
Çalışmanın, sağlık kuruluşundaki hastane sistemine entegre edilerek radyologlara destek vermesinin sağlandığını vurgulayan Koç, şöyle konuştu:
“Geliştirilen algoritma artık gerçek hastaların tetkik ve tanılarında kullanılabiliyor. Bu yönüyle hayata geçmiş ülkemizdeki ilk proje olup, doktorların yerini almak yerine doktorların işlerini kolaylaştırmak adına hizmete sunulmuş karar destek sistemi vazifesi görmesi planlanmıştır. Projenin ikinci aşamasında ise yurt genelindeki hastanelere kurulumların yapılması planlanıyor.”
“Türkiye’de yeni bir dönem açıldı”
Gazi Üniversitesi Beyin ve Sinir Cerrahisi Anabilim Dalı ve Mühendislik Fakültesi akademisyenleri ile Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi çalışanı akademisyenlerden oluşan ekibin bir yıllık yoğun çalışmalarının ürünü olan yapay zeka algoritmasının sağlık alanında kullanımıyla Türkiye’de yeni bir dönemin açıldığına dikkati çeken Koç, şunları kaydetti:
“Algoritma geliştirilirken kişisel verilerin gizliliği ilkesine uyularak ve gerekli etik kurul izinleri alınarak, 50’si yüksek dereceli glial tümör hastası olan toplamda 100 kişiye ait 8 bin kesitte oluşan beyin MR görüntüleri normal ve anormal yapıları içeren 12 farklı etiketle tıbbi profesyoneller tarafından etiketlendi. Bu milli ve global ürünümüz sayesinde sağlık personellerimizin iş yükünü azaltarak minimum hata prensibiyle MR tetkikinde çok uzun süre alan sonuç aşaması 5 ile 10 saniye içinde tamamlanmaktadır. Yani hastanın MR çekimi bittikten hemen sonra hasta daha MR cihazından çıkmadan yapay zeka algoritması sayesinde sonuçlar radyoloğun değerlendirmesine ve karar destek sistemi içinde kullanılmasına hazır hale gelmektedir.”
“Yapay zeka hiçbir zaman hekimin yerini alamayacak”
GÜ Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Dr. Çeltikçi de birçok alanda kullanılan yapay zekanın tıpta uygulamalarının da başladığını söyledi.
Yapay zekanın hiçbir zaman hekimin yerini alamayacağını vurgulayan Çeltikçi, “Yakın gelecekte yapay zekanın amacı, doktorların iş yükünü hafifletmek, tanıya yardımcı olmak, karar vermede fayda sağlamaktır. Dolayısıyla yapay zeka illa tıpta yerini alacak.” ifadelerini kullandı.
Çeltikçi, geçen yılın sonlarında üniversitelerinde Mühendislik Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Şeref Sağıroğlu, Beyin ve Sinir Cerrahisi Anabilim Dalı’ndan kendisiyle birlikte Doç. Dr. Alp Özgün Börcek tarafından Yapay Zeka Temelli Tanı Sistemi geliştirme fikri üzerinde çalışmalar yapmaya başladıklarını anlattı. Bu süre içinde kendilerine Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisinden telefon geldiğini dile getiren Çeltikçi, “Bir telefon geldi, teveccüh ettiler, projemize destek verdiler ve bizi çok mutlu ettiler.” değerlendirmesinde bulundu.
Çalışma kapsamında verilerin etiketlendiğini, sistemin mevcut hastane altyapısına uygun haline getirildiğini belirten Çeltikçi, şöyle devam etti:
“Üniversitemizde aktif halde çalışan Yapay Zeka Temelli Tanı Destek Sistemi var. Şu anda sadece beyin MR’ları için çalışma yapılıyor. İlk planımız, sistemin beyin hastalıkları geçiren hastalara yönelik bir yardımcı tetkik olması. Bu ne demek? Örneğin Kars Devlet Hastanesinde bir MR çekildi ve normalde MR raporu belli bir gün sonra çıkıyor. Sistemle rapor gününe kadar beklemek yerine, yaklaşık 5 saniye içinde ‘anormal bir MR’ ya da ‘normal bir MR’ diye sonuç alınabiliyor. Sistemi daha da geliştirerek, hastanın MR’ı çekildiğinde bir anormallik tespit edilmesi halinde doktora bir uyarı mesajının ulaştırılarak hekimin daha dikkatli olması, radyoloji uzmanın önüne bu MR’ın daha erken ulaşması, tetkiki isteyen hekime kısa mesaj gönderilerek hastada bir anormallik belirlendiğinin ve hastaya da kısa mesajla hastaneye başvurması gerektiğine ilişkin haber verilmesi yönünde bir uygulamaya dönüştürmek istiyoruz.”
Dr. Çeltikçi, sistemin şu anda hastalığa tanı konulması ve tedaviye başlanmasında hekime ve hastaya önemli bir hız kazandıracağına dikkati çekerek, “Normalde yaşanılan yere, hastaneye göre değişmekle birlikte bir MR sonucu 3-15 günde alınabiliyor ama uygulamaya giren bu sistemle, bu süre yaklaşık 5 saniye içinde ters bir durum olup olmadığını belirliyor.” dedi.
Şu an pilot olarak uygulamaya giren sistemin, önce Türkiye’nin her yerindeki devlet hastanelerinde hayata geçirilmesini amaçladıklarını dile getiren Çeltikçi, daha sonra ise dünyada yaygınlaştırılmasını hedeflediklerini bildirdi. Çeltikçi, “Nijerya’da her 566 bin kişiye bir radyolog düşüyor, 14 Afrika ülkesinde hiç radyolog yok. Dolayısıyla sistem, doktor sayısı ve niteliğinin az olduğu, az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde de iş yükünü kaldırmada yardımcı olacaktır.” diye konuştu.
“Sistemin başarı oranı şu an yüzde 90’larda”
Sistemden yararlanacak hasta gruplarına ilişkin de bilgi veren Dr. Çeltikçi, şunları kaydetti:
“Sistem geliştirilirken özellikle iki hasta grubunu aldık. Birinci hasta grubu, beyin kanaması gibi acil müdahale gerektiren bir hastalığı bulunanları oluşturdu. Bu kişilerin hızlıca uyarı sistemine düşerek 2 saatlik rapor süresini beklemeden hemen acilde tanı alması. İkinci hasta grubu da beyin tümörü olan, MR’ı çekilen ve yaklaşık 2 hafta sonra raporu çıkacak olan grup. Eğer MR’da beyinde bir anormallik saptanırsa bu sistem sayesinde saniyeler içinde anormallik, hatta anormalliğin beynin neresinde olduğu gösteriliyor. Adeta, sistem otomatik bir triaj uyguluyor. Şu an aktif çalışan sistem, beyninde herhangi bir kanama, tümör ya da ödem olan hasta gruplarını çok başarılı bir şekilde otomatik olarak tespit ediyor. Başarı oranı şu anda yaklaşık yüzde 90’larda. Çok küçük bebek ve çok yaşlı kişilerin MR’larında hata olabiliyor. Daha çok veriyle çalışılarak, daha çok yükleme yapıldığında sistem daha da güçlendirilebilir.”
Çeltikçi, sistemden her yaş grubunun yararlanabileceğine işaret ederek, “Ancak MR çekilemeyecek olan hasta grupları var. Vücudunda metal implantı olanlar, saçma, mermi gibi metal bulunanlar MR’a giremedikleri için bu sistemden yararlanamıyor.” dedi.