• BIST 9626.56
  • Altın 2968.283
  • Dolar 35.213
  • Euro 36.6812
  • Ankara 11 °C
  • İstanbul 14 °C
  • Bursa 13 °C
  • Antalya 16 °C
  • İzmir 16 °C

Akademisyenlerin geliştirdiği yazılımla yapay zeka, kanserli hücreleri tespit ediyor

Akademisyenlerin geliştirdiği yazılımla yapay zeka, kanserli hücreleri tespit ediyor
Hitit Üniversitesi tıp ve mühendislik fakültelerinden akademisyenlerce geliştirilen yazılım, kanserli hücreleri yapay zekayla tespit ediyor.

Hitit Üniversitesi tıp ve mühendislik fakültelerinden akademisyenlerce yürütülen çalışmalar kapsamında, lösemi hastalarından alınan kan örneklerinden yaklaşık 12 bin etiketlenmiş numune ile 10 farklı kanser türü yapay zekaya öğretildi. Mikroskoba entegre dijital aparat geliştirilerek, laboratuvar ortamında hücre taramalarının dijital veriye dönüştürülmesi sağlandı.

Hitit Üniversitesinin makine ve imalat teknolojileri alanında ihtisaslaşmasının ardından kurulan "Dijital Dönüşüm Laboratuvarı"nda özellikle yapay zekanın farklı alanlarda kullanımına yönelik çalışmalar başlatıldı.

Üniversite bünyesinde, çeşitli kanser hastalıklarının teşhisinde yapay zeka kullanılması için çalışma yapılmak üzere Hitit Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Mühendislik Fakültesinden akademisyen ve öğrencilerden oluşan ekip kuruldu.

Çalışma kapsamında hematoloji ve tıbbi mikrobiyoloji birimlerince lösemi hastalarından alınan kan örneklerinden yaklaşık 12 bin etiketlenmiş numune ile 10 farklı kanser türü yapay zekaya öğretildi.

Ayrıca mikroskoba entegre dijital aparat geliştirilerek, laboratuvar ortamında yapılan çalışmaların dijital veriye dönüştürülmesi sağlandı.

- İlk çalışma kan hücreleriyle ilgili

Hitit Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Ünsal Savcı, AA muhabirine, kanser riski taşıyan ve taşımayan binlerce kan hücresini ileri seviye mikroskop ile çektikleri fotoğraflarla yapay zekaya öğrettiklerini söyledi.

Üç farklı deneme sonucunda yapay zekanın yüzde 90 başarılı teşhis koymasını sağladıklarını belirten Savcı, "Burada akut ve kronik lösemi tanıları gerçekten konulmaya başlandı. Hücrelerde bazı kanser tiplerinde başarı oranı yaklaşık yüzde 100 iken, ortalama olarak yüzde 90'lık bir normal hücreyle kanseri ayırabilen başarı yakaladık." dedi.

Öğretilen verinin artmasıyla yapay zekanın başarılı teşhis oranının da yüzde 100'e yaklaşabileceğini dile getiren Savcı, özellikle hematoloji branşından uzmanların olmadığı hastane ve sağlık kuruluşlarında karar mekanizması olmasa da karar destek mekanizması olarak kullanılabileceğini söyledi.

İlgili dal uzmanlarının olmadığı sağlık kuruluşlarında tanının atlanabildiğine dikkati çeken Savcı, "Ücra yerlerde, küçük yerlerde, küçük sağlık kuruluşlarında bu tanıya ulaşmak önemli. Bu tanıyı koyabilmek önemli. Tabii ki en son kararı kim verecektir? Bir klinisyen, bir doktorumuz verecektir bu kararı. Yapay zeka burada karar destek mekanizmasıdır. İnsanları yönlendirecektir." diye konuştu.

Savcı, yapay zekanın başka hastalıkların teşhisinde kullanılmasına yönelik çalışmalar da yürüttüklerini sözlerine ekledi.

Hitit Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Akif Akgül ise kan hücrelerinde yapay zeka tabanlı hastalık tespitine yönelik çalışmaları tıp fakültesinden doktorlarla geliştirdiklerini anlatarak, şöyle devam etti:

"Yaklaşık 1200 veri üzerinde 12 bin etiketlenmiş örnek ile 10 farklı sınıfı tespit ettik. Buradaki sınıfların bazılarını da yüzde 100'e yakın başarı varken genel olarak ortalama yüzde 90 oranında başarı elde etmiş durumdayız. Farklı algoritmalarla geliştirme süreci devam ediyor, yüzde 90'ın üzerine çıkmayı hedefliyoruz."

- Yapay zeka teşhisini, doktorların cep telefonuna gönderebilecek

Kan hücrelerinde hastalık tespitine yönelik çalışmanın, yeterli uzman hekimin bulunmadığı sağlık kuruluşlarında tanı ve teşhis problemlerini ortadan kaldırma düşüncesiyle başladığını anlatan Akgül, şunları kaydetti:

"Bu problemleri çözme amacıyla proje hazırladık. Mikroskoplar için bir aparat geliştirdik. Bu aparatı takarak hücreler görüntülenebiliyor ve görüntülerle farklı sınıflar tespit edilerek bu sınıfların hangi tür hastalık olduğu belirlenebiliyor ayrıca bir ara yüz ile bu aparat, uzman hekimlere mesaj veya mail göndererek karar destek sistemi olarak doktorlara bilgi veriyor ve doktorlar da son teşhisi yapabiliyor."

Akgül, üzerinde çalıştıkları mobil uygulamayla da doktorların yapay zekanın teşhis önerisini cep telefonundan takip edebileceğine işaret etti.

Prof. Dr. Akgül, projeye akademisyenlerin yanı sıra öğrencileri de dahil ederek, öğrencilerin yapay zeka kullanımı ve proje geliştirme sürecini öğrenmelerine katkı sağladıklarını vurguladı.

Uyarı: Sitemizde yer alan yazı, haber, makale, video, yorum ve tüm tıbbi bilgiler sadece genel bilgilendirme amaçlıdır. Bu bilgiler zamanla geçerliliğini kaybedebilir. Sitede yer alan bu bilgiler hiçbir zaman doktor muayenesinin yerini alamaz, doktor muayenesi ve tedavisi yerine kullanılamaz, kişisel teşhis ve tedavi yönteminin seçimi için değerlendirilemez. Bitki Ansiklopedisinde ve haberlerde yer alan bilgiler sadece bilgilendirme amaçlıdır, uzmana danışmadan bilinçsiz kullanımda ilaçlarla etkileşime girerek ciddi yan etkiler oluşturabilir, başka bir hastalığı tetikleyebilir veya bir organınıza zarar verebilir. Sağlığınızla ilgili durumlarda lütfen uzman bir doktora danışınız. Sitemiz, uzman bir doktora danışılmadan yapılan herhangi bir uygulamadan doğabilecek zarardan sorumlu tutulamaz. Sitemizi ziyaret eden, yorum yapan ve doktorlara soru gönderen kişiler, bu uyarıları kabul etmiş sayılacaktır.
Kaynak: Haber Kaynağı
Bu haber toplam 840 defa okunmuştur
UYARI: Küfür, hakaret, rencide edici cümleler veya imalar, inançlara saldırı içeren, imla kuralları ile yazılmamış,
Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.
Bu habere henüz yorum eklenmemiştir.
Diğer Haberler
EDİTÖRÜN SEÇTİKLERİ
Tüm Hakları Saklıdır © 2006 Sağlık Aktüel | İzinsiz ve kaynak gösterilmeden yayınlanamaz.
Tel : (0216) 606 17 18 - (0224) 334 1 335 | Faks : (0216) 606 17 19 | Haber Yazılımı: CM Bilişim