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 (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.
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.
Sistem 50 saniyede yüzde 95 doğruluk payıyla COVID-19'u tespit edebiliyor
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 ve 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 doğruluk payını yüzde 100'e yaklaştırmak
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 yaklaştırarak doğruluğunu artırmaya çalışabiliriz" diye konuştu.
Doktorlara 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 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.
3.4ºC
Ankara
