Hasret YURTÇU KARABULUT – Kubilay ÖZEV / İstanbul, – SIHHAT Bakanlığı, İstanbul Vilayet Sıhhat Müdürlüğü, Sıhhat Bilimleri Üniversitesi ve Ankara Üniversitesi Teknokent işbirliği ile akciğer tomografisinden Kovid teşhisini birkaç saniye içinde yüzde 99,9 doğrulukla koyabilen yapay zeka geliştirildi. Yapay zeka algoritması, yalnızca teşhisi koymakla kalmıyor, hastalığın hangi hastada nasıl ilerleyeceğine dair öngörü de çiziyor. Hatta teşhisi konmuş hastanın, hastalığının evresine dair de tabibe yol gösteriyor. Yapay zeka uygulamasının İstanbul Anadolu yakasındaki 14 hastanede teletıp sistemine tanımlandığını söyleyen İstanbul Vilayet Sıhhat Müdürlüğü Görüntüleme Hizmetleri Koordinatörü Prof. Dr. Muammer Hakkı Karakaş, tomografinin yarattığı radyasyon tasasına dair ise olağan dozdan 20 kat daha düşük dozla bile, yüzde 99 doğrulukla teşhis koyulabildiğini belirtti ve “Projemiz Avrupa Radyoloji Birliği Kongresi’nde dünyadan kabul gören dört çalışma ortasında yer aldı” dedi.
Kovid pandemisinin başladığı günden bu yana en büyük sorunlardan biri de PCR testlerinde bazen yüzde 60’lara varan oranda yalancı negatif sonuçların çıkması oldu. Türkiye’de bu sorun büyük ölçüde, belirtisi olan ancak PCR’ı negatif olan hastaya, bilgisayarlı tomografi (BT) ile kesin teşhis konarak aşıldı. Fakat radyologların “insan gözüyle” onlarca akciğer BT manzarasını okuyup raporlaması, binlerce hastanın kelam konusu olduğu bir salgında, sıhhat çalışanlarına ekstra yük de getirdi. Ayrıyeten tomografinin hastada yaratabileceği radyasyon yükü de mecbur kalınmadıkça BT’nin Kovid için bir teşhis aracı olarak kullanılmaması gerektiği tarafında tartışmaları beraberinde getirdi. Aşılamalarla bir arada hadise sayılarında büyük bir düşüş yaşansa da uzmanlar, yeni çıkan varyantların PCR testlerinden kaçabilme mümkünlüğü nedeniyle de Kovid teşhisinde akciğer BT’nin klinikte sıkça kullanılmak zorunda kalınacağını düşünüyor. Pandeminin başladığı birinci günlerden itibaren yapay zeka ile hastalığın teşhisi için çalışmalara başladıklarını söyleyen İstanbul Vilayet Sıhhat Müdürlüğü Görüntüleme Hizmetleri Koordinatörü Prof. Dr. Muammer Hakkı Karakaş, Sıhhat Bilimleri Üniversitesi ve Ankara Üniversitesi Teknokentleri işbirliği ile akciğer tomografisinden Kovid teşhisini birkaç saniye içinde “yüzde 99,9 doğrulukla” koyabilen yapay zeka geliştirildiklerini açıkladı. Yapay zeka algoritması ile akciğer BT istenen bir hastanın teşhisi birkaç saniye içinde konabilecek. Üstelik algoritma, hastada Kovidin nasıl seyredeceğine dair öngörü de sunabiliyor. Böylelikle tedaviler de bu öngörülere nazaran evvelce planlanabilecek.
YAPAY ZEKA RADYOLOGLARIN İŞİNİ KOLAYLAŞTIRACAK
Kovidin bütün dünyayı etkilemesi ile birlikte hastalığın teşhisi ve daha sonraki izlemleri için değişik testlere gereksinim duyulduğunu ve bunların başında da PCR testlerinin geldiğini söyleyen Prof. Dr. Karakaş, “Ama onlarda da yüzde 60’lara kadar varan yalancı negatiflik görülebiliyor. Bilgisayarlı tomografi kullanmak zorunda kaldığımız bu süreçte İstanbul Vilayet Sıhhat Müdürlüğü çatısı altında, 1 yılı aşkın bir müddettir yapay zekanın sıhhatte kullanımı ve elde edilen eserlerin bilim dünyasıyla ve teknoloji ile paylaşılması için ağır bir çalışma içindeyiz. Bu kapsamda Sıhhat Bilimleri Üniversitesi Teknokent ve Ankara Üniversitesi Teknokent’te teşebbüslerde bulunduk. Takımlarımızda hekimler, mühendisler, yazılımcılar, istatistikçiler ve değişik alanlardan dayanak işçilerimiz çalışıyor” dedi. Pandemi ile bir arada Kovid teşhisi için Türkiye’de on binlerce BT çekildiğine ve bunların da “insanlar tarafından” okunduğuna işaret ederek “Radyologlarımız bu süreçte tüm dünyadaki meslektaşları üzere çok ağır bir iş yükü altında ezildi. Bu nedenle biz de yapay zekanın Kovidin süratli teşhisinde radyologlara bir yardımcı araç olarak kullanıp kullanmayacağını test etmek istedik ve bu hususta birçok çalışma yaptık” diye konuştu.
“20 KAT DÜŞÜK DOZLARDA ÇEKİM YAPABİLECEĞİZ”
Yaklaşık 1 yıllık bir çalışma sonucu on binlerce radyoloji imgesinin incelenmesi ve sisteme tanımlanmasıyla geliştirdikleri yapay zeka algoritmasının bu yılın Mart ayında Viyana’da yapılan Avrupa Radyoloji Birliği (European Society of Radiology-ESR) Kongresinde, dünyadan seçilen 4 çalışmadan birisi olarak bilim dünyası ile paylaşıldığına da vurgu yapan Prof. Dr. Karakaş, kelamlarını şöyle sürdürdü: “Bizim maksadımız Kovide yüzde 99.9 doğrulukla teşhis koyabilmekti ve bu amacımıza de eriştik. Bunu da bilimsel toplulukta ispat ettik. Bizim çalışmamızın bir öteki boyutu da çok düşük dozlu incelemelerde dahi tanıya yardımcı olmak. Bilgisayarlı tomografide radyasyon maruziyeti oluyor ve bunun da insanlara bir ziyanı olduğu biliniyor. Geliştirdiğimiz bu yapay zeka algoritması ile dozu neredeyse 15’de bir, 20’de bir seviyesine düşürsek de yüzde yüze yakın doğrulukla teşhis koyabiliyoruz. Olağanda bu kadar düşük doz çekimlerde insan gözü ile hakikat teşhis koyma oranı da düşer. Yapay zeka, insan gözünden daha hassas bir formda tespit edebiliyor.”
HASTALIĞIN KİMDE NASIL İLERLEYECEĞİNİ DE ÖNGÖRÜYOR
Projenin yalnızca teşhis koymakla kalmayıp doktorlara hastalığın, hastadaki gidişatı hakkında öngörü de sunacağını anlatan Prof. Dr. Karakaş, bunun, pandemi idaresi açısından da kıymetli datalar sunabileceğini belirterek, “Yapay zeka algoritmamız hastanelerin bilgi sistemlerinden hastalarla ilgili birçok veriyi da sentezleyerek hastalığın sonlanımı yani gidişatı üzerine bir öngörüde bulunuyor. Yani hangi hastalar hastanede yatacak, hangileri ağır bakımda yatacak, ya da hangileri ne ölçüde güzelleşecek, bunları da artık evvelden tespit etmek mümkün. Tomografi çekildikten sonra en kesin kararı tekrar radyologlar verecek” dedi.
179 BİN MANZARA İNCELENDİ
Yapay zeka algoritmasının İstanbul’da “Anadolu Kuzey” olarak tanımlanan hizmet bölgesindeki 14 hastanenin ortak teletıp sistemine yüklendiğini de anlatan Prof. Dr. Karakaş, şu bilgileri vererek kelamlarını noktaladı: “Sağlık sistemimiz için radyolog tabiplerimiz çok kıymetli. Ben de bir radyoloğum. Lakin insan görüşünün, konsantrasyonunun bir sonu var. Dünyada ve ülkemizde kabul gören standart hudut günde 40-50 hasta civarı. Bunun ötesindeki radyoloji okumalarında, yorgunluk ve bitkinlik başlıyor, kimi konuları atlayabiliyoruz ya da kimi olmayan şeyleri var üzere görebiliyoruz. Yapay zeka, on binlerce, hatta yüz binlerce hastanın sinemasını saniyeler zarfında tahlil edip sıhhat sunucularının istifadesine sunulabilir. Gerçekten artık 15 saniyenin altında bir müddette yüzde yüze yakın doğrulukla Kovid teşhisi koyabiliyoruz. Yani BT çektirmek için başvuran bir hasta çekimden sonra birkaç saniye içinde teşhisine kavuşacak. Kovidin birinci günlerinde yalnızca tek tük hastalar geliyordu, o nedenle birinci modellerimiz birkaç yüz hastanın manzarası ile gerçekleştirildi. Daha sonraki çalışmalarımızda kullanılan manzara sayısı 179 bine kadar ulaştı. Şu anda TÜBİTAK takviyeli çok büyük bir projenin de hazırlıklarını yapıyoruz, yüz binlere varan hasta imgeleri ile çalışma imkanı bulacağız.”
“İTALYA’DA EN KÖTÜSÜNÜ GÖRDÜK VE O VAKİT ÇALIŞMAYA BAŞLADIK”
Projede çalışan radyologlardan Dr. Özge Fındık Şener, yapay zekaya akciğerdeki Kovid 19 bulgularını “öğreten” takımda yer alıyor. Dr. Şener, Kovid pandemisinin en makus vakitlerini İtalya Pavia Üniversitesi’nde çalışırken yaşadığını anlatarak şu bilgileri verdi: “Radyoloji eğitimimin bir kısmını orada tamamlarken birden Kovid-19 pandemisi başladı ve ben de salgının o en ağır birkaç ayını İtalya’da deneyimleme fırsatı buldum. Artan hasta yükünde sistemin ne kadar zorlandığına şahsen şahit oldum. Salgın şimdi İtalya’dayken Türkiye’ye ulaşmamışken bu bahiste neler yapabiliriz ve hastalık Türkiye’ye geldiğinde nasıl tedbirler alabiliriz diye Prof. Dr. Muammer Hakkı Karakaş aracılığıyla Sıhhat Bakanlığı ile bir arada çalışmalara başladık. Çalışmamız temel olarak, artan hasta yüküne karşılık veren paralel bir doktor artışı olmadığı için, yapay zekaya olan muhtaçlığı görmek oldu. Yapay zeka algoritmaları geliştirerek Kovid-19 pnömonisinin toraks BT (akciğer tomogrfisi) bulgularını tanımak ve mümkünse hastanın sistemdeki öbür kronik hastalık bilgileri, laboratuvar bilgilerini de sentezleyerek hastada bir prognoz (hastalığın gidişatı) öngörüsünde bulunmayı amaçladık. Yapay zeka algoritmasına Kovid-19 toraks BT bulgularını öğretmek ve tanıtmak gerekiyordu. Yaklaşık 60 bin kesitte, tek tek imgeleri işaretleyerek Kovid-19 pnömonisinin bulgularını sisteme tanıtan uzman grupta çalıştım. Biz bir manada yapay zeka algoritmasına imgede neyi görmesi ve tanıması gerektiğini öğrettik.”
()
