Nörolojik Hastalıkların Teşhisinde Yapay Zekâ Desteği

Ondokuz Mayıs Üniversitesi (OMÜ) Tıp Fakültesi Nöroloji Ana Bilim Dalı ve Sinir Bilimleri Ana Bilim Dalında, 2020 Şubat ayından itibaren kullanılan ‘yapay zekâ’ teknolojisi ile nörolojik hastalıkların tanısı artık daha da kolaylaştı.

Bu teknoloji sayesinde; hastaların yürüme görüntüleri, özel odada kaydedilen sesleri, muayene bulguları ve MR (Manyetik Rezonans) görüntüleri yapay zekâ ortamına aktarılarak nörolojik veya fiziksel sağlık sorunları tespit edilebiliyor.

Prof. Dr. Terzi “3 yılı aşkın süredir yapay zekânın etkinliğini arttırmaya devam ediyoruz”

Yapay zekâ teknolojisini ne kadar süredir kullandıklarını anlatan Prof. Dr. Murat Terzi, “Biz OMÜ’de Nöroloji Ana Bilim Dalı ve Sinir Bilimleri Ana Bilim Dalında, 3 yılı aşkın süredir yapay zekânın etkinliğini arttırmaya devam ediyoruz. Bu süreçte bir ekip olarak çalıştık ve burada sadece nörologlar yer almıyor, sinir bilimcilerimiz var, mühendislerimiz var. Her geçen gün de sayımız çoğalıyor.” diye konuştu.

“Çalışmalarımızda yüzde 94 oranında doğruluğa ulaşıyoruz”

Yapay zekâ ile koyulan tanıların başarı yüzdesi ile ilgili detaylar aktaran Prof. Dr. Murat Terzi, “Yapay zekâ ile yaptığımız çalışmalarda genelde yüzde 94 oranında doğruluğa ulaşıyoruz ki bu bizim için oldukça önemli. Doğruluk payından bahsetmek için ilk önce verilerin objektif olarak değerlendirilmesi ve sisteme en doğru biçimde aktarılması gerekiyor. Bu nedenle bizim ilk dikkat ettiğimiz nokta, hastanın verilerini en iyi düzeyde elde edebilmek.” değerlendirmesinde bulundu.

Sistemdeki rehber; ‘etiketleme’ yöntemi 

Ulaşılan veriler üzerinden hastalara yapay zekâ ile nasıl tanı konulduğuna dikkat çeken Prof. Dr. Terzi, bu sürece dair şunları kaydetti:

“Tanı koymada hastaların muayene bulgularını, yaş, cinsiyet ve bunun gibi diğer faktörleri kaydediyoruz. Bunları ‘makine’ dediğimiz bilgisayar ortamına aktarıyoruz. Bununla beraber hastaların tanı aşamasında özellikle MR görüntüleri veya varsa diğer radyolojik görüntülerini de ekliyoruz. Burada ‘etiketleme’ dediğimiz bir yöntem var. Her hastanın radyolojik görüntülerini ve laboratuvar bulgularını makineye iletiyoruz. Örneğin, ‘Bu bulgu Parkinson hastasının muayene bulgusu olabilir’ bilgisini makineye yüklüyoruz çünkü makine bunu bilmiyor. Bu yaptığımız işleme ‘etiketleme’ diyoruz. Biz bunları makineye yükledikçe ve bilgi aktarımı yaptıkça en doğru tanıya varmaya çalışıyoruz. Makine de ilettiğimiz bilgilerden yararlanarak bizlere veri sağlıyor.”

“Yapay zekâ, hastalığın 10 yıl sonraki seyrine ilişkin de bilgi veriyor”

Yapay zekânın, gelecek dönemdeki hastalık durumu hakkında da ipuçları verdiğini belirten Prof. Dr. Terzi, “Yapay zekâdan yalnızca hastalık tanısında değil, aynı zamanda hastalığın seyri ile ilgili de veriler elde ediyoruz. Bu veriler, örneğin hasta bir bebekle ilgili ‘10 yıl sonra durumu ne olabilir, gelecekte hastalığının gidişatı nasıl olacak?’ soruları üzerinden bize yardımcı olabilir. Bu durumda biz hastaya erkenden hem ilaç hem de egzersiz olmak üzere en iyi tedavi yöntemini sunabiliriz.” sözleriyle yapay zekânın söz konusu hastalığın ileriki dönemlerine ışık tuttuğunu söyledi.

Teşhisin kapsamında pek çok nörolojik hastalık var

Yapay zekâ aracılığıyla hangi hastalıkların teşhisini yaptıklarına dair bilgiler veren Prof. Dr. Murat Terzi “Nörolojik hastalıklarda yeni doğan döneminden itibaren CP (Cerebral Palsy, beyin felci), SMA (Spinal Musküler Atrofi, kas kaybı ve zayıflığı yol açan genetik bir hastalık) veya diğer kas hastalıklarıyla ilgili çalışmalarımız var. Yine genç yaş grubunda en önemli engel nedeni olan MS (Multiple Skleroz, merkezî sinir sistemi hastalığı) hastalığında veya bu hastalığa benzer NMO (Nöromiyelitis Optika, göz ve omurilik sinirlerinin iltihaplanmasına bağlı gelişen bir hastalık) ve ADEM (Akut Dissemine Ensefalomyelit, beyin ve omuriliğin mikropsuz iltihabî bir hastalığı) dediğimiz hastalıklarda bu sistemi kullanıyoruz. Erişkin yaş grubunda ise beyin damarı tıkanıklığı yaşayan ve felç geçiren kişilerde veya Parkinson hastalarında, genelde yine erişkin yaş grubunda gördüğümüz ve kol ile bacakta güçsüzlük, yutma güçlüğü ve yürüme bozukluğuna neden olan ALS hastalığında ve miyasteni dediğimiz sinirler ile kaslar arasında bağlantı problemi yaratan hastalıkta yapay zekâ ile çalışıyoruz. Ayrıca ellerde ve ayaklarda ağrı, hâlsizlik, uyuşma ve karıncalanma ile görülen nöropati dediğimiz yürüme anormalliği görülen hastalarla da çalışmalar yapıyoruz.” açıklamasında bulundu.

Öğr. Gör. Gül “Toplam bin 600 civarında hastadan veri topladık ve bu sayı da gün geçtikçe artıyor”

Mevcut yapay zekâ sisteminin geliştirilmesinde görev alan Öğr. Gör. Sema Gül ise topladıkları verilerin oranını paylaşırken bu verileri elde etme sürecinde dikkat edilmesi gereken noktaları şu sözlerle dile getirdi:

“Toplam bin 600 civarında hastadan veri topladık ve bu sayı da gün geçtikçe artıyor. Hastalardan verileri temin ederken çok dikkat ettiğimiz noktalar var. Mesela, Etik Kurulu onayı olmadan herhangi bir çalışmaya başlamıyoruz. Bunlar bizim için çok kıymetli değerler. Biz de bu değerlere elimizden geldiği kadar dikkat ediyoruz. Aynı zamanda hukuksal açıdan da dikkat etmemiz gereken unsurlar oluyor ki o noktada da hastamızın kişisel verileriyle ilgili çeşitli kuralları uyguluyoruz ve onaylarını alıyoruz. Çocuk hastalarımızda da ebeveynlerinden onay alarak çalışmalarımızı sürdürüyoruz.”

“Durağan değil, dinamik bir sistem oluşturduk”

Kurulan yapay zekâ sisteminin işleyiş prensibine ve yapısal özelliklerine değinen Öğr. Gör. Sema Gül, “Biz durağan değil, dinamik bir sistem oluşturduk. Sistemi geliştirme çalışmalarında en önemli unsur veri. Verilerin standart bir şekilde gelmesiyle ‘makine’ öğreniyor. Eğer doğru kişiler tarafından eğitilirse makine, eğitimini tamamlanmış olup artık verilerin test aşamasına geçilmiş oluyor. Biz test aşamasını tamamladık. Artık makine bize bir şeyler önermeye ve tahmin etmeye başlıyor. Bu hiç durmayacak ve bitmeyecek bir yapı. Şu an günümüzde birçok uygulama bilindiği üzere yapay zekâ destekli. Keza akıllı telefonlarda yapılan birçok işlem yapay zekâya dayanıyor. Bu teknoloji, örneğin sosyal hayatımızdaki alışveriş, konser yahut gezi gibi birçok faaliyet ve zaman dilimi için önerilerde bulunuyor. Bütün bu süreç nasıl ki ileriye dönük işliyorsa bizim bu geliştirmekte olduğumuz sistem de hiçbir şekilde durmuyor.” sözlerine yer verdi.

“Ankara, İstanbul, İzmir, Trabzon ve Erzurum’daki birçok sağlık merkezinden teklifler aldık”

Geliştirilen sistemin oldukça dikkat çektiğine ve talep gördüğüne işaret eden Öğr. Gör. Sema Gül, “Geliştirdiğimiz sistemden haberdar olan Ankara, İstanbul, İzmir, Trabzon ve Erzurum’daki birçok sağlık merkezi, ‘Sizlerle çalışabilir miyiz?’ veya ‘Geliştirmek için bu sisteme biz de dâhil olabilir miyiz?’ şeklinde tekliflerde bulunuyorlar. En son Ulusal Nöroloji Kongresi’nde çalışmalarımızla birçok ödül aldık. Kongrede birçok doktor bizimle beraber çalışmak istediğini söyledi.” dedi.