İzmir'de geliştirilen teknoloji dünya literatürüne girdi!

Geliştirilen açıklanabilir yapay zeka modeli, gebeliğin ilk dönemlerinde tanısı güç olan vakaları yüksek doğruluk oranıyla analiz ederek hekimlere erken uyarı sağlayabiliyor. Böylece hastalığın ilerlemeden tespit edilmesi ve tedavi sürecinin daha erken planlanması amaçlanıyor. Çalışmada kullanılan sistem, yalnızca sonuç üretmekle kalmıyor; değerlendirmesini hangi tıbbi verilere dayandırdığını da açıklayabiliyor. Bu özellik sayesinde yapay zeka, sağlık çalışanlarının karar sürecine şeffaf ve güvenilir bir destek sunuyor.

Araştırmacılar, erken tanının birçok hastada cerrahi müdahale ihtiyacını azaltabileceğini, ilaç tedavisinin zamanında uygulanmasına imkan sağlayabileceğini belirtiyor. Bu durumun hem hastaların sağlık sürecini hem de gelecekteki üreme sağlığını koruma açısından önemli avantajlar sunabileceği değerlendiriliyor. Uzmanlar, geliştirilen sistemin tek başına tanı koyan bir teknoloji olmadığını, klinik değerlendirmeyi destekleyen bir karar destek mekanizması olarak tasarlandığını vurguluyor. Nihai tanı ve tedavi sürecinin ise uzman hekim tarafından yürütülmeye devam edeceği ifade ediliyor.

İzmir'de geliştirilen bu çalışma, tıp ile yapay zekayı buluşturan yerli projelerin uluslararası alandaki görünürlüğünü artırırken, gelecekte kadın sağlığı alanındaki tanı süreçlerinin daha hızlı ve güvenilir hale gelmesine katkı sunması bekleniyor.

SAĞLIK REGÜLASYONLARINA UYGUN KARAR DESTEK SİSTEMİ Tıbbi etik ve sağlık regülasyonları çerçevesinde projenin sınırlarını çizen Op. Dr. Gültekin Koçun, yapay zekanın hekimin yerini almayacağını, aksine güçlü bir yardımcı olacağını vurguladı. Op. Dr. Gültekin Koçun, şu ifadeleri kullandı:

"Bu teknoloji, tek başına otonom bir tanı koyma aracı veya ilk gün triyaj enstrümanı değildir. Tamamen hekimin klinik kararlarını desteklemek, takibin ilk 12 günlük kritik izlem periyodunda dynamic hormonal ve ultrason parametrelerini analiz ederek klinisyene erken uyarı sinyalleri vermek üzere tasarlanmış bir 'Klinik Karar Destek Sistemi'dir. Nihai teşhis ve tedavi yönetimi, her zaman olduğu gibi uzman hekimin sorumluluğundadır. Geliştirilen modelin dünyadaki diğer çalışmalardan en büyük farkı, kara kutu (black-box) olarak bilinen geleneksel yapay zeka modellerinin aksine 'Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI - SHAP)' altyapısına sahip olmasıdır. Sistem, tanı koyarken hangi parametreye (intrauterin kese varlığı, endometrial kalınlık, progesteron ve -hCG seviyeleri gibi) ne kadar güvendiğini hekime gerekçeleriyle sunarak, tıbbi güvenilirliği en üst düzeye çıkarmaktadır. Türk tıp ve yazılım dünyasının ortak başarısı olan bu yenilikçi yaklaşımla, yakın gelecekte rutin jinekoloji kliniklerinde takip süreçlerini hızlandırmayı ve anne sağlığı çıktılarını küresel ölçekte iyileştirmeyi hedefliyoruz."

KÜRESEL ÖLÇEKTE TESCİLLENDİ Türk bilim insanlarının imzasını taşıyan bu yenilikçi yapay zeka çalışması, uluslararası mühendislik ve teknoloji dünyasının en prestijli ve saygın bilimsel yayınlarından biri olan IEEE Access dergisinde yayımlanarak küresel ölçekte tescillendi. Dergide 'Early and Accurate Diagnosis of Ectopic Pregnancy: A SHAP-Based Explainable Machine Learning Approach' (Dış Gebeliğin Erken ve Doğru Tanısı: SHAP Tabanlı Açıklanabilir Makine Öğrenmesi Yaklaşımı) başlığıyla tıp ve teknoloji dünyasına sunulan araştırma makalesi, Türk hekim ve mühendislerinin multidisipliner çalışma başarısını uluslararası literatüre taşıdı.