İTÜ Arı Teknokent bünyesindeki bilim insanları tarafından 2 yıl önce anne karnındaki bebekte down sendromunun yapay zekayla tespit edilebilmesi için çalışma başlatıldı.
Bu kapsamda yaklaşık 1000 hastadan amniyon sıvısı örnekleri alındı. Uzmanlar, alınan örneklerden yola çıkarak yapay zeka destekli yazılım geliştirdi.
Yerli olarak geliştirilen yapay zeka destekli yazılımla, anne karnındaki bebeğin down sendrom tespiti yapılıyor.
İTÜ Bilişim Enstitüsü Araştırma Görevlisi Dr. Abdulkerim Çapar, AA muhabirine yaptığı açıklamada, down sendromunun anne karnında meydana gelen genetik bir bozukluk olduğunu söyledi.
Türkiye'de yaklaşık 800 bebekte bir down sendromunun görüldüğünü belirten Çapar, doğum yaşı biraz ilerlediği zaman oranın daha yükseldiğini kaydetti.
Çapar, down sendromunun tespiti için farklı yolların uygulandığını vurgulayarak, uygulanan yöntemlerin yüzde 100 sonuç vermediğini anlattı.
Down sendromunun yapay zeka ile tespit edilmesi için 2 yıl önce TÜBİTAK destekli çalışma başlattıklarını aktaran Çapar, "Çeşitli çalıştığımız sağlık kurumlarındaki yaklaşık 1000 hastadan amniyon sıvısı kromozom örneklerinden aldık. Burada aldığımız örneklerde down sendromu pozitif ve negatif olanlar da var. Bu örnekleri kendi laboratuvarımızda yapay zeka destekli derin öğrenme yöntemlerini geliştirmek için kullandık. Ardından geliştirdiğimiz yazılımla bunu sahada uyguladık." diye konuştu.
Abdulkerim Çapar, anne karnından aldıkları örnekleri çeşitli laboratuvar aşamalarından geçirdiklerini kaydederek, "Ardından örnekleri görüntülemek için mikroskop altına geliyor. Bizim işimiz orada başlıyor. Geliştirdiğimiz sistemle örnekleri otomatik bir şekilde yapıyoruz. Çok kısa zamanda sonuçlar çıkıyor. Yüzde 100 bebeğin down sendromlu olup olmadığını size yapay zeka destekli yazılım söylüyor." ifadelerini kullandı.
Yapay zeka sisteminin doktorların işini kolaylaştırdığını dile getiren Çapar, şöyle devam etti:
"Doktorlar böyle bir sistem kullanmazlarsa mikroskoptaki camın üzerinde belki binlerce, milyonlarca hücre örneğini, kromozom örneğini gözle kontrol etmeleri lazım. Bunlar saatler alabiliyor. Böylece hastanın şifa bulması, bir an önce gerekli önlemlerin alınmasını geciktiriyor. Bu bizim sistemimiz, günde çok fazla örneğin, çok fazla hastanın geldiğini düşünürsek oradaki tanı sürecini kısaltıyor, doktorun gözden kaçırma ihtimalini sıfırlıyor. Sistem tümüyle yerli. Yerli olarak tek biz üretiyoruz. İstanbul'daki hastanelerde de bu sistemi kullanmaya başladık."
PODCASTTÜMÜNÜ GÖR
