Prematüre doğan bebeklerin hastalık teşhisinde yapay zeka destekli yazılım kullanılıyor

Ceylan, Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesi'nde 2 yıldır kullanılan programla ilgili AA muhabirine, programın termal görüntüleme tabanlı ve yapay zeka destekli olduğunu söyledi.

Programın, bebeğin vücudundaki termal değişime göre anlık olarak bir hastalık analizi gerçekleştirdiğini anlatan Ceylan, "Özellikle 32 haftadan erken doğmuş 500 gramdan başlayan ve artan doğum ağırlıklarına sahip prematüre doğan bebeklerin termal görüntülerini alıp, yapay zeka algoritmalarıyla hastalık teşhislerini yapıyoruz." dedi.

Ceylan, yazılımı 4 binin üzerinde termal veri toplayarak dünyadaki en büyük veri tabanı üzerinde işlem yaptıklarını, bunun sonucunda ise hastalıkları yüzde 95 oranında doğrulukla sınıflandırabilen bir algoritma geliştirdiklerini belirtti.

- "Daha az tetkikle erken tanı, daha etkin tedavi sağlar"

Selçuk Üniversitesi Tıp Fakültesi Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Murat Konak ise bu yazılımın geleceğe doğru çok ciddi bir yatırım olduğunu düşündüğünü kaydetti.

Hassas olan bebeklerle ilgilendiklerine dikkati çeken Konak, "Bu hassasiyetten dolayı, hem çok fazla tetkik etmek hem de çok fazla izlemek ve erken karar vermek gerekiyor." ifadesini kullandı.

Konak, prematüre bebeklerde erken tanının önemine değinerek, şöyle devam etti:

"Bu çalışmayla, hastalığın daha az girişimle ve daha az tetkikle erkenden tanımlanmasına, dolayısıyla daha etkin tedaviye yardımcı olacağını düşünüyoruz. Projenin en can alıcı noktası burası. Çünkü erken doğan bebeklerde art arda tetkik yapamıyorsunuz. Örneğin kan almayı bile en aza indirmek bile büyük bir başarı. En çok fayda gördüğümüz şeylerden biri, sonuçları çok ciddi veya ölümcül olabilecek hastalarımız oluyor. Bunun erken tanınması konusunda bize fikir vermesi, tedbirimizi erken almamızı sağlıyor. Bu program beni heyecanlandırdığı kadar, bebeklerle uğraşan bütün pediatri uzmanlarını heyecanlandıracaktır. Yeni doğan yoğun bakım ünitelerinde bu teknolojiyi her doktor kullanmak isteyecektir."