Yüzde 98'lik başarı

MTÜ Tıp Fakültesi ve Mühendislik Fakültesi öğretim üyelerince geliştirilen ve MTU-COVNet olarak isimlendirilen yapay zekâ yazılımı, Kovid-19 tanısında oldukça yüksek başarı elde etti. Geliştirilen yapay zekâ programı ile Kovid-19 hastalarının teşhisinde yaklaşık yüzde 98 oranında başarıya ulaşıldı. Uygulama, uluslararası tıp dergisi Clinical Imaging'de de yayımlanırken Doç. Dr. Erdal İn, Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçkil, Dr. Öğretim Üyesi Nurcan Kırıcı Berber, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölüm Başkanı Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ile MTÜ Eğitim ve Araştırma Hastanesinden Uzman Dr. Mahmut Şahin bu çalışmalarıyla 'Solunum2021 Dijital Kongresi'nde "Dikkat Çeken Araştırmacı" ödülüne layık görüldü. MTÜ Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Erdal İn, AA muhabirine, yapay zekânın modern tıptaki öneminin her geçen gün arttığını ve tıbbi görüntüleme sistemlerinde büyük değişmelere neden olduğunu belirtti.

Binden fazla hastanın tomografi kesitlerinden oluşturuldu

Kovid-19'un tanısında kullanılmak üzere yapay zekâ programı geliştirdiklerini, binin üzerinde hastadan tomografi kesitleri aldıklarını, bu kesitler üzerinden bu yazılımı oluşturduklarını anlatan İn şöyle konuştu: "Bu yapay zekâ programının çok yüksek bir başarıya ulaştığını saptadık. Yaklaşık bir senelik çalışmanın ürünü. Kendi hastalarımızdan edindiğimiz veri setleri üzerinden programı oluşturduk ve proje tümüyle bize ait. Oldukça başarılı bir proje oldu. Kovid-19 hastalarının tanısında yaklaşık yüzde 98'lik bir tanısal başarıya ulaştık. Literatürdeki örneklerine göre tanısal başarısı yüksek." Salgın döneminde doktorlar ve sağlık çalışanlarının tüm dünyada olduğu gibi Türkiye'de de çok yoğun bir iş yükü altında kaldığını, yapay zekâ sayesinde doktorların iş yükünün hafifleyeceğine dikkati çeken İn, "Doktorlar yapay zekâdan gelen tahmin sonucunu bilerek hastaları daha hızlı şekilde değerlendirebilecek ve böylece bir hastaya düşen muayene süresini kısaltmış olacağız. Tanısal verim anlamında daha yüksek bir tanısal dorukla hastalara doktorların tanı koyma şansı olacak." dedi. Doç. Dr. Erdal İn, bir mühendis ve 4 doktorun görev aldığı projenin ikinci aşamasında yapay zekânın hekimlerin tanısal verimine katkısını analiz edeceklerini anlattı. İn, ilerleyen zamandaki çalışmalarda da sadece Kovid-19 değil, koah ve akciğer kanseri gibi hastalıklarda yapay zekânın kullanımına odaklanacaklarını belirterek şöyle devam etti: "Doktorlar Kovid-19'un radyolojik görüntülerine genel olarak hakim olsalar da hastaların yüzde 20'sinde Kovid-19 zatürresi ile diğer zatürreler arasında ayrım yapmak gerçekten çok güçtür. Aslında yapay zekâ biraz burada devreye girecek. Yapay zekâ desteğiyle biz hastalardaki tanı başarısını yukarılara çıkarmayı hedefliyoruz. Yüzde 80'lik tanı başarısın yüzde 95'lere kadar çıkarmayı hedefliyoruz. Bu anlamda yapay zekâ doktorlara çok ciddi destek olabilir." Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ise hazırladıkları programla tomografileri sınıflandırdıklarını aktararak "Kovid-19, zatürre ve normal sağlıklı akciğer tomografilerini alarak yapay zekâ temelli derin ağımızı eğittik. Veri setimizi kendimiz oluşturduk, veri setimizin hangi görüntüsünün hangi hastalığa ait olduğunu etiketlemek için hekim hocalarımızla çalıştık. Bu verileri tasarladığımız yapay zekâya tanıttık. Sistemimiz bir öğrenme ve test sürecinden geçti. Daha önce yapay zekâ sisteminin hiç görmediği görüntülerin sisteme verdiğimiz takdirde yaklaşık olarak yüzde 98 bir doğrulukla sonuçlandırdığını gördük." ifadesini kullandı. Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçgil de çalışmanın planlama aşamasında üniversitenin ve Sağlık Bakanlığının Etik Kurulundan onay aldıklarını söyledi. Akademisyenler yapay zekâ projesinin hayata geçirilmesinde kendilerine destek veren üniversite Rektörü Prof. Dr. Aysun Bay Karabulut'a teşekkür etti.