Yerli yapay zeka yazılımıyla 50 saniyede Covid tespiti

TÜBİTAK ve iki üniversitenin işbirliği ile Covid'i 50 saniyede tespit eden yapay zeka yazılımı geliştirildi. Geliştirilen tomografi yazılımında doğruluk payı yüzde 95.

SAĞLIK 06.05.2021, 14:19 Gonca Öztürk
Yerli yapay zeka yazılımıyla 50 saniyede Covid tespiti

İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa (İÜC) Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Sabancı Üniversitesi ve TÜBİTAK Ulusal Metroloji Enstitüsü tarafından toraks bilgisayarlı tomografide (BT) kullanılmak üzere geliştirilen yapay zeka yazılımı ile akciğerdeki yeni tip corona virüs (Covid-19) tutulumu 50 saniyede yüzde 95 doğruluk oranıyla tespit edilebilecek.

İÜC Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji Ana Bilim Dalı Başkanı Prof. Dr. Osman Kızılkılıç, yaptığı açıklamada, Covid-19 hastalarının izolasyon tedbirlerinin alınması ilaç tedavisi başlanması, gerekirse de hastane yatışlarının yapılması için ellerinde hızlı tanı konulmasını sağlayan PCR testi, bilgisayarlı tomografi ve akciğer grafisi bulunduğunu hatırlattı.

Bilgisayarlı tomografinin, çok daha hafif tutumları gösteren bir inceleme yöntemi olduğu için özellikle tercih edildiğini aktaran Kızılkılıç, bu nedenle, bu yöntemi nasıl daha hızlı hale getirebileceklerini ya da günlük iş akışında pozitif olan hastaları nasıl önceleyebileceklerini düşündüklerini dile getirdi.

DOĞRULUK PAYI YÜZDE 95

Bu kapsamda, Sabancı Üniversitesinden Prof. Dr. Berrin Yanıkoğlu Yeşilyurt'un önderliğindeki ekiple iletişime geçtiklerini, birlikte hastaların görüntülerini değerlendirdiklerini, bunları radyoloji tarafından okuyarak bu hastalarda radyolojik bulguları özetlediklerini, Sabancı Üniversitesinin de bilgisayar ve makine öğrenme tarafında destek verdiğini anlattı.

AMAÇ HIZLI VE DOĞRU TANI

Prof. Dr. Kızılkılıç, "Geliştirilen yazılımla şu anda 50 saniye civarında yüzde 95 doğruluk payıyla, çekildiği anda hastada Covid'e ait pozitif bulguların olduğunu bize bildiren, doktora önceden bir rapor veren, doktoru uyaran bir sistemi geliştirmeyi başardık." bilgisini verdi.
Cerrahpaşa'dan 8, Sabancı Üniversitesinden 5 kişinin projede emeği bulunduğunu aktaran Kızılkılıç, "Buradaki asıl amaç, hastaya hızlı tanı koymak, doğru tanı koymak, doğru tanıyı hasta bazında, hastayı özelleştirmiş bir tanı şeklinde koymak. O nedenle bundan sonra da bu yazılımlar daha geliştirilebilir, akciğerde kanser taramaları, nodül taramaları için, mamografilerde meme kanserlerinde kullanılabilir. Bütün bu yazılımlarla yapılmaya çalışılan şey, hastalara doğru tanıyı daha hızlı şekilde koymak." diye konuştu.

Kızılkılıç, geliştirilen yazılımın prototip haline geldikten sonra ticari bir yazılım olabileceğini ya da insanlığın ortak kullanımına sunulabilecek bir proje haline dönüşebileceğini belirtti.

Projenin klinik çalışmalarının devam ettiğini aktaran Kızılkılıç, "Şu anda tıbbi süreçlerine devam ediyoruz ama klinikte artık yüzde 95 başarıya ulaştığı için şu anda kullanıyoruz." dedi.

HEDEF YÜZDE 100 DOĞRULUK

Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Programı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Berrin Yanıkoğlu Yeşilyurt ise Mart 2020'nin sonunda İstanbul Kalkınma Ajansı'nın covid-19'a karşı yapılabilecek araştırmalar konusunda bir çağrısı olduğuna işaret etti.

Prof. Dr. Yeşilyurt, İÜC ve TÜBİTAK Ulusal Metroloji Enstitüsünün kendilerine ortak bir fikirle gelmeleri üzerine birlikte çalışmaya başladıklarını, 8-9 ay gibi bir sürede de bu sistemi geliştirdiklerini aktardı.

Yazılımı geliştirmeye devam edeceklerini belirten Yeşilyurt, "Şu anki saniyeler yani 1 dakikanın altında çalışması zaten bizim için çok çok yeterli. O süre içinde hasta odadan bile çıkmıyor. Dolayısıyla hızlandırmak değil ama bunu yüzde 100'e daha ne kadar yaklaştırabiliriz, doğruluğunu artırmaya çalışabiliriz." diye konuştu.

Doktorlara yardımcı olacak bir şey yapmanın çok keyif verici olduğunu söyleyen Yeşilyurt, projede emeği geçen öğrencilerine de teşekkürlerini iletti.

ERKEN İZOLASYON AVANTAJI

İÜC Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Fatih Gülşen, acil servise solunum sıkıntısıyla başvuran ve Covid-19 şüphesi olan hastalardan akciğere yönelik bilgisayarlı tomografi incelemesi istendiğini fakat hasta sayısının yüksek olduğu hastanelerde tomografi görüntülerinin radyologlarca incelenip acil servisteki hekime bilgi verme sürecinin birkaç saati bulabildiğini anlattı.
Bu soruna bir çözüm üretmek isteğiyle yola çıktıklarını aktaran Gülşen, geliştirilen yapay zeka yazılımının çalışma modeline ilişkin şu bilgileri verdi:

"Covid-19 şüphesi olan hastanın tomografisi çekildikten hemen sonra hastaya ait tomografik görüntüler yapay zeka yazılımına iletilmekte, yazılım görüntüleri taradıktan sonra Covid-19 bulguları mevcutsa hastanemizin otomasyon sistemine hastayla ilgili uyarı göndermektedir. Yazılımın gönderdiği bu uyarı hem hastayı tomografi çekimine yönlendiren hekimi hem tomografi çekimini gerçekleştiren radyoloji teknikeri hem de tomografiyi raporlayacak olan radyoloji hekimleri tarafından görülebilmektedir. Tüm bu süreç 1 dakikadan kısa bir sürede, ortalama 45 ila 50 saniyede tamamlanmaktadır. Bu sayede yapay zeka sisteminin uyarısıyla henüz daha tomografi çekim odasındayken hastanın hızla izolasyonu sağlanmaktadır. Ayrıca nöbetçi, radyoloji hekimleri tarafından sistemin Covid uyarısı verdiği hastaların tomografileri öncelikli olarak değerlendirilip, acil servis hekimine bilgi verilmesi ve bu hastaların tedavilerine daha erken başlanması mümkün olabilmektedir. İzolasyonu erken sağlamakta çok büyük bir avantaj doğuruyor bizlere."

Doç. Dr. Gülşen, Türkiye'deki bilgisayarlı tomografi cihazları ve tıbbi şartlarla uyumlu olarak sürekli geliştirilmesini hedefledikleri yapay zeka sisteminin özellikle hasta yoğunluğu fazla olan hastanelerde çok faydalı olacağını düşündüklerini, bu nedenle ülke genelinde yaygınlaşmasını dilediklerini sözlerine ekledi.

Yorumlar (0)
Yorum yapabilmek için lütfen üye girişi yapınız!
banner3
banner4
24
açık
Namaz Vakti 20 Haziran 2021
İmsak 03:17
Güneş 05:13
Öğle 12:55
İkindi 16:53
Akşam 20:27
Yatsı 22:15
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Beşiktaş 40 84
2. Galatasaray 40 84
3. Fenerbahçe 40 82
4. Trabzonspor 40 71
5. Sivasspor 40 65
6. Hatayspor 40 61
7. Alanyaspor 40 60
8. Karagümrük 40 60
9. Gaziantep FK 40 58
10. Göztepe 40 51
11. Konyaspor 40 50
12. Başakşehir 40 48
13. Rizespor 40 48
14. Kasımpaşa 40 46
15. Malatyaspor 40 45
16. Antalyaspor 40 44
17. Kayserispor 40 41
18. Erzurumspor 40 40
19. Ankaragücü 40 38
20. Gençlerbirliği 40 38
21. Denizlispor 40 28
Takımlar O P
1. Adana Demirspor 34 70
2. Giresunspor 34 70
3. Samsunspor 34 70
4. İstanbulspor 34 64
5. Altay 34 63
6. Altınordu 34 60
7. Ankara Keçiörengücü 34 58
8. Ümraniye 34 51
9. Tuzlaspor 34 47
10. Bursaspor 34 46
11. Bandırmaspor 34 42
12. Boluspor 34 42
13. Balıkesirspor 34 35
14. Adanaspor 34 34
15. Menemenspor 34 34
16. Akhisar Bld.Spor 34 30
17. Ankaraspor 34 26
18. Eskişehirspor 34 8
Takımlar O P
1. Man City 38 86
2. M. United 38 74
3. Liverpool 38 69
4. Chelsea 38 67
5. Leicester City 38 66
6. West Ham 38 65
7. Tottenham 38 62
8. Arsenal 38 61
9. Leeds United 38 59
10. Everton 38 59
11. Aston Villa 38 55
12. Newcastle 38 45
13. Wolverhampton 38 45
14. Crystal Palace 38 44
15. Southampton 38 43
16. Brighton 38 41
17. Burnley 38 39
18. Fulham 38 28
19. West Bromwich 38 26
20. Sheffield United 38 23
Takımlar O P
1. Atletico Madrid 38 86
2. Real Madrid 38 84
3. Barcelona 38 79
4. Sevilla 38 77
5. Real Sociedad 38 62
6. Real Betis 38 61
7. Villarreal 38 58
8. Celta de Vigo 38 53
9. Granada 38 46
10. Athletic Bilbao 38 46
11. Osasuna 38 44
12. Cádiz 38 44
13. Valencia 38 43
14. Levante 38 41
15. Getafe 38 38
16. Deportivo Alaves 38 38
17. Elche 38 36
18. Huesca 38 34
19. Real Valladolid 38 31
20. Eibar 38 30