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 koronavirüs (Kovid-19) tutulumu 50 saniyede yüzde 95 doğruluk oranıyla tespit edilebilecek.
İÜC Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji Ana Bilim Kolu Lideri Prof. Dr. Osman Kızılkılıç, AA muhabirine yaptığı açıklamada, Kovid-19 hastalarının izolasyon önlemlerinin alınması ilaç tedavisi başlanması, gerekirse de hastane yatışlarının yapılması için ellerinde süratli teşhis konulmasını sağlayan PCR testi, bilgisayarlı tomografi ve akciğer grafisi bulunduğunu hatırlattı.
Bilgisayarlı tomografinin, çok daha hafif tavırları gösteren bir inceleme yolu olduğu için bilhassa tercih edildiğini aktaran Kızılkılıç, bu nedenle, bu yolu nasıl daha süratli hale getirebileceklerini ya da günlük iş akışında müspet olan hastaları nasıl önceleyebileceklerini düşündüklerini lisana getirdi.
Bu kapsamda, Sabancı Üniversitesinden Prof. Dr. Berrin Yanıkoğlu Yeşilyurt’un önderliğindeki grupla irtibata geçtiklerini, birlikte hastaların manzaralarını değerlendirdiklerini, bunları radyoloji tarafından okuyarak bu hastalarda radyolojik bulguları özetlediklerini, Sabancı Üniversitesinin de bilgisayar ve makine öğrenme tarafında takviye verdiğini anlattı.
ASIL EMEL HASTAYA SÜRATLİ TEŞHİS KOYABİLMEK
Prof. Dr. Kızılkılıç, “Geliştirilen yazılımla şu anda 50 saniye civarında yüzde 95 doğruluk hissesiyle, çekildiği anda hastada Kovid’e ilişkin müspet bulguların olduğunu bize bildiren, doktora evvelce bir rapor veren, hekimi uyaran bir sistemi geliştirmeyi başardık.” bilgisini verdi.
Cerrahpaşa’dan 8, Sabancı Üniversitesinden 5 kişinin projede emeği bulunduğunu aktaran Kızılkılıç, “Buradaki asıl maksat, hastaya süratli teşhis koymak, yanlışsız teşhis koymak, yanlışsız tanıyı hasta bazında, hastayı özelleştirmiş bir teşhis halinde koymak. O nedenle bundan sonra da bu yazılımlar daha geliştirilebilir, akciğerde kanser taramaları, nodül taramaları için, mamografilerde göğüs kanserlerinde kullanılabilir. Bütün bu yazılımlarla yapılmaya çalışılan şey, hastalara yanlışsız tanıyı daha süratli biçimde 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 fakat klinikte artık yüzde 95 muvaffakiyete ulaştığı için şu anda kullanıyoruz.” dedi.
PROJENİN DOĞRULUK HİSSESİNİ YÜZDE 100’E YAKLAŞTIRMAK HEDEFLENİYOR
Sabancı Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Programı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Berrin Yanıkoğlu Yeşilyurt ise Mart 2020’nin sonunda İstanbul Kalkınma Ajansı’nın Kovid-19’a karşı yapılabilecek araştırmalar konusunda bir daveti olduğuna işaret etti.
Prof. Dr. Yeşilyurt, İÜC ve TÜBİTAK Ulusal Metroloji Enstitüsünün kendilerine ortak bir fikirle gelmeleri üzerine birlikte çalışmaya başladıklarını, 8-9 ay üzere bir müddette de bu sistemi geliştirdiklerini aktardı.
Yazılımı geliştirmeye devam edeceklerini belirten Yeşilyurt, “Şu anki saniyeler yani 1 dakikanın altında çalışması esasen bizim için çok çok kâfi. O müddet içinde hasta odadan bile çıkmıyor. Münasebetiyle hızlandırmak değil ancak bunu yüzde 100’e daha ne kadar yaklaştırabiliriz, doğruluğunu artırmaya çalışabiliriz.” diye konuştu.
Tabiplere yardımcı olacak bir şey yapmanın çok keyif verici olduğunu söyleyen Yeşilyurt, projede emeği geçen öğrencilerine de teşekkürlerini iletti.
İzolasyonu erken sağlamakta büyük avantaj sunuyor
İÜC Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji Ana Bilim Kolu Öğretim Üyesi Doç. Dr. Fatih Gülşen, acil servise teneffüs derdiyle başvuran ve Kovid-19 kuşkusu olan hastalardan akciğere yönelik bilgisayarlı tomografi incelemesi istendiğini ancak hasta sayısının yüksek olduğu hastanelerde tomografi imajlarının radyologlarca incelenip acil servisteki tabibe bilgi verme sürecinin birkaç saati bulabildiğini anlattı.
Bu probleme bir tahlil üretmek isteğiyle yola çıktıklarını aktaran Gülşen, geliştirilen yapay zeka yazılımının çalışma modeline ait şu bilgileri verdi:
“Kovid-19 kuşkusu olan hastanın tomografisi çekildikten çabucak sonra hastaya ilişkin tomografik imgeler yapay zeka yazılımına iletilmekte, yazılım imgeleri taradıktan sonra Kovid-19 bulguları mevcutsa hastanemizin otomasyon sistemine hastayla ilgili ihtar göndermektedir. Yazılımın gönderdiği bu ikaz hem hastayı tomografi çekimine yönlendiren tabibi hem tomografi çekimini gerçekleştiren radyoloji teknikeri hem de tomografiyi raporlayacak olan radyoloji tabipleri tarafından görülebilmektedir.
Tüm bu süreç 1 dakikadan kısa bir müddette, ortalama 45 ila 50 saniyede tamamlanmaktadır. Bu sayede yapay zeka sisteminin ihtarıyla şimdi daha tomografi çekim odasındayken hastanın süratle izolasyonu sağlanmaktadır. Ayrıyeten nöbetçi, radyoloji tabipleri tarafından sistemin Kovid uyarısı verdiği hastaların tomografileri öncelikli olarak değerlendirilip, acil servis doktoruna 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 aygıtları ve tıbbi kaidelerle uyumlu olarak daima geliştirilmesini hedefledikleri yapay zeka sisteminin bilhassa hasta yoğunluğu fazla olan hastanelerde çok yararlı olacağını düşündüklerini, bu nedenle ülke genelinde yaygınlaşmasını dilediklerini kelamlarına ekledi.
