Samsun'da sağlık teknolojileri alanında dikkat çeken bir çalışma yürütülüyor. Samsun Üniversitesi, akciğer kanserinin erken teşhisine katkı sağlamak amacıyla yapay zekâ destekli karar sistemi geliştiriyor. TÜBİTAK desteğiyle sürdürülen projede, doktorların bilgisayarlı tomografi görüntülerini sisteme yükleyerek şüpheli bölgeler hakkında bilgi alabilmesi hedefleniyor. Geliştirilen teknolojinin en önemli özelliklerinden biri ise yapay zekânın yalnızca değerlendirme yapmakla kalmayıp hangi bulgulara dayanarak sonuca ulaştığını da gösterecek olması. İlk yılında umut verici sonuçlar elde edilen projede, önümüzdeki iki yıl boyunca sistemin geliştirilmesi ve klinik açıdan sağlayabileceği katkıların araştırılması planlanıyor.
Akciğer Kanseri Teşhisinde Yapay Zekâ Desteği
Samsun Üniversitesi öncülüğünde yürütülen TÜBİTAK destekli proje, akciğer kanserinin teşhis sürecinde hekimlere yardımcı olabilecek yeni bir teknoloji geliştirmeyi amaçlıyor.
"Akciğer Kanser Teşhisi İçin Geniş Dil Modelleri ile Dikkat Mekanizmaları ve Optimizasyon Teknikleri ile Güçlendirilmiş Açıklanabilir Yapay Zeka Destekli Yeni Nesil Karar Destek Sisteminin Geliştirilmesi ve Klinik Etkilerinin Araştırılması" adlı proje kapsamında bilgisayarlı tomografi görüntülerini analiz eden bir sistem üzerinde çalışılıyor.
Samsun Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Dekan Vekili Prof. Dr. Zafer Cömert, geliştirilen teknolojinin akciğer hastalıklarının alt türlerinin sınıflandırılmasına odaklandığını belirtti.
Sistemin tomografi görüntülerini inceleyerek kanser türünün belirlenmesinde doktorlara destek vermesinin hedeflendiğini anlatan Cömert, yapay zekânın değerlendirmelerini açıklayabilmesinin önemine dikkat çekti.
Cömert, "Hastalığa ilişkin bir olasılık değeri verebiliyoruz ama hekim doğal olarak, 'Bunu neye göre verdi?' diye sorabiliyor. Dolayısıyla buradaki süreçlerin açıklanabilir olması oldukça önemli." dedi.
Doktorlar Şüpheli Bölgeleri Isı Haritasında Görebilecek
Geliştirilen sistemin dikkat çeken özelliklerinden biri, tomografi görüntülerinde hangi bölgeleri değerlendirdiğini gösterebilmesi olacak.
Yapay zekâ, analiz sırasında odaklandığı alanları ısı haritaları aracılığıyla hekimlere sunacak.
Böylece doktorlar, sistemin bir görüntüyü normal ya da hastalıklı olarak değerlendirmesinde hangi bölgelerin etkili olduğunu inceleyebilecek.
Prof. Dr. Zafer Cömert, sistemin yalnızca sonuç vermesinin yeterli olmadığını belirterek yapay zekânın değerlendirme sürecini de açıklaması gerektiğini vurguladı.
Projede ayrıca büyük dil modellerinin sisteme entegre edilmesi planlanıyor.
Bu sayede hekimlerin herhangi bir teknik bilgiye ihtiyaç duymadan yapay zekâyla doğal dil kullanarak iletişim kurabilmesi hedefleniyor.
Cömert, sistemin çalışma biçimini şöyle anlattı.
"Klinik anlamda bir hekim bu sisteme eriştiğinde tomografi görüntüsünü sistem üzerine bıraktığı zaman doğal dille sistemle etkileşim kurabilecek. Lezyonların tespitleri ya da modelleme noktasında hangi alanlara odaklanması gerektiği gibi bilgilerin çıkarımını doğrudan yapabilecek."
Sistemin, tomografi görüntülerindeki şüpheli alanlar hakkında doktorların sorularına yanıt vermesi ve teşhis sürecinde ek değerlendirme imkânı sunması amaçlanıyor.
Projenin İlk Yılında Umut Verici Sonuçlar Alındı
Tamamen yerli imkânlarla yürütülen projede ilk yıl geride kaldı.
Veri setlerinin oluşturulmasından algoritmaların geliştirilmesine kadar çalışmaların proje ekibi tarafından gerçekleştirildiğini belirten Cömert, ilk sonuçların umut verici olduğunu söyledi.
Önümüzdeki iki yıllık süreçte algoritmaların iyileştirilmesi, maliyet ve verimlilik açısından geliştirilmesi ve büyük dil modelleriyle bütünleştirilmesi planlanıyor.
Bu aşamaların ardından sistemin klinik açıdan anlamlı bir katkı sağlayıp sağlamadığı araştırılacak.
Cömert, "Projenin ilk yılında umut verici sonuçlar elde ettik. Önümüzde iki yıllık bir süre var." ifadelerini kullandı.
Çalışmanın henüz geliştirme aşamasında olduğunu vurgulayan Cömert, hedeflerinin doktorların yerini alan değil, onların değerlendirmelerini destekleyen bir teknoloji oluşturmak olduğunu belirtti.
Doktorların İş Yükünü Azaltması Hedefleniyor
Projenin en önemli amaçlarından biri, tomografi görüntülerinde gözden kaçabilecek bulguların değerlendirilmesine yardımcı olmak.
Yapay zekânın hekimlere ikinci bir göz olarak eşlik etmesi, böylece erken teşhis süreçlerine destek sağlaması hedefleniyor.
Cömert, projenin gelecekte sağlık hizmetlerine sunabileceği katkıları şu sözlerle değerlendirdi.
"Yapay zeka hekimlerin yerini almak yerine teşhis süreçlerine destek olacak. Geliştirilen sistemin özellikle gözden kaçabilecek bulguların değerlendirilmesine katkı sunmasını hedefliyoruz. Dolayısıyla ikinci bir göz doktorlara eşlik edecek."
Geliştirilen teknolojinin doktorların iş yükünü azaltma ve hastalıkların daha erken tespit edilmesine yardımcı olma potansiyeli bulunduğunu belirten Cömert, klinik etkilerin ilerleyen aşamalarda araştırılacağını ifade etti.
Samsun Üniversitesi'nin TÜBİTAK destekli projesi, planlanan geliştirme ve klinik değerlendirme süreçlerinin ardından akciğer kanseri teşhisinde hekimlere destek olabilecek yerli bir karar destek sistemi ortaya koymayı amaçlıyor.
