Sağlık Bakanlığı, İstanbul İl Sağlık Müdürlüğü, Sağlık 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, sadece teşhisi koymakla kalmıyor, hastalığın hangi hastada nasıl ilerleyeceğine dair öngörü de çiziyor. Hatta teşhisi konmuş hastanın, hastalığının evresine dair de hekime yol gösteriyor. Yapay zeka uygulamasının İstanbul Anadolu yakasındaki 14 hastanede teletıp sistemine tanımlandığını söyleyen İstanbul İl Sağlık Müdürlüğü Görüntüleme Hizmetleri Koordinatörü Prof. Dr. Muammer Hakkı Karakaş, tomografinin yarattığı radyasyon kaygısına dair ise normal 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 arasında yer aldı" dedi.
Kovid pandemisinin başladığı günden bu yana en büyük problemlerden biri de PCR testlerinde bazen yüzde 60'lara varan oranda yalancı negatif sonuçların çıkması oldu. Türkiye'de bu sorun büyük ölçüde, belirtisi olan ama PCR'ı negatif olan hastaya, bilgisayarlı tomografi (BT) ile kesin tanı konarak aşıldı. Ancak radyologların "insan gözüyle" onlarca akciğer BT görüntüsünü okuyup raporlaması, binlerce hastanın söz konusu olduğu bir salgında, sağlık çalışanlarına ekstra yük de getirdi. Ayrıca tomografinin hastada yaratabileceği radyasyon yükü de mecbur kalınmadıkça BT'nin Kovid için bir tanı aracı olarak kullanılmaması gerektiği yönünde tartışmaları beraberinde getirdi. Aşılamalarla beraber vaka sayılarında büyük bir düşüş yaşansa da uzmanlar, yeni çıkan varyantların PCR testlerinden kaçabilme olasılığı nedeniyle de Kovid tanısında akciğer BT'nin klinikte sıkça kullanılmak zorunda kalınacağını düşünüyor. Pandeminin başladığı ilk günlerden itibaren yapay zeka ile hastalığın teşhisi için çalışmalara başladıklarını söyleyen İstanbul İl Sağlık Müdürlüğü Görüntüleme Hizmetleri Koordinatörü Prof. Dr. Muammer Hakkı Karakaş, Sağlık 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. Böylece tedaviler de bu öngörülere göre önceden planlanabilecek.
YAPAY ZEKA RADYOLOGLARIN İŞİNİ KOLAYLAŞTIRACAK
Kovidin bütün dünyayı etkilemesi ile beraber hastalığın teşhisi ve daha sonraki izlemleri için değişik testlere ihtiyaç 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 İl Sağlık Müdürlüğü çatısı altında, 1 yılı aşkın bir süredir yapay zekanın sağlıkta kullanımı ve elde edilen ürünlerin bilim dünyasıyla ve teknoloji ile paylaşılması için yoğun bir çalışma içindeyiz. Bu kapsamda Sağlık Bilimleri Üniversitesi Teknokent ve Ankara Üniversitesi Teknokent'te girişimlerde bulunduk. Ekiplerimizde doktorlar, mühendisler, yazılımcılar, istatistikçiler ve değişik alanlardan destek personellerimiz çalışıyor" dedi. Pandemi ile beraber Kovid teşhisi için Türkiye'de on binlerce BT çekildiğine ve bunların da "insanlar tarafından" okunduğuna işaret ederek "Radyologlarımız bu süreçte tüm dünyadaki meslektaşları gibi çok yoğun bir iş yükü altında ezildi. Bu nedenle biz de yapay zekanın Kovidin hızlı teşhisinde radyologlara bir yardımcı araç olarak kullanıp kullanmayacağını test etmek istedik ve bu konuda birçok çalışma yaptık" diye konuştu.
"20 KAT DÜŞÜK DOZLARDA ÇEKİM YAPABİLECEĞİZ"
Yaklaşık 1 yıllık bir çalışma sonucu on binlerce radyoloji görüntüsünün 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, sözlerini şöyle sürdürdü: "Bizim amacımız Kovide yüzde 99.9 doğrulukla tanı koyabilmekti ve bu hedefimize de eriştik. Bunu da bilimsel camiada ispat ettik. Bizim çalışmamızın bir başka boyutu da çok düşük dozlu incelemelerde dahi tanıya yardımcı olmak. Bilgisayarlı tomografide radyasyon maruziyeti oluyor ve bunun da insanlara bir zararı olduğu biliniyor. Geliştirdiğimiz bu yapay zeka algoritması ile dozu neredeyse 15'de bir, 20'de bir düzeyine düşürsek de yüzde yüze yakın doğrulukla teşhis koyabiliyoruz. Normalde bu kadar düşük doz çekimlerde insan gözü ile doğru teşhis koyma oranı da düşer. Yapay zeka, insan gözünden daha hassas bir şekilde tespit edebiliyor."
HASTALIĞIN KİMDE NASIL İLERLEYECEĞİNİ DE ÖNGÖRÜYOR
Projenin sadece teşhis koymakla kalmayıp hekimlere hastalığın, hastadaki gidişatı hakkında öngörü de sunacağını anlatan Prof. Dr. Karakaş, bunun, pandemi yönetimi açısından da önemli veriler sunabileceğini belirterek, "Yapay zeka algoritmamız hastanelerin bilgi sistemlerinden hastalarla ilgili birçok datayı da sentezleyerek hastalığın sonlanımı yani gidişatı üzerine bir öngörüde bulunuyor. Yani hangi hastalar hastanede yatacak, hangileri yoğun bakımda yatacak, ya da hangileri ne ölçüde iyileşecek, bunları da artık önceden tespit etmek mümkün. Tomografi çekildikten sonra en nihai kararı yine radyologlar verecek" dedi.
179 BİN GÖRÜNTÜ 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 sözlerini noktaladı: "Sağlık sistemimiz için radyolog hekimlerimiz çok önemli. Ben de bir radyoloğum. Fakat insan görüşünün, konsantrasyonunun bir sınırı var. Dünyada ve ülkemizde kabul gören standart sınır günde 40-50 hasta civarı. Bunun ötesindeki radyoloji okumalarında, yorgunluk ve bitkinlik başlıyor, bazı hususları atlayabiliyoruz ya da bazı olmayan şeyleri var gibi görebiliyoruz. Yapay zeka, on binlerce, hatta yüz binlerce hastanın filmini saniyeler zarfında analiz edip sağlık sunucularının istifadesine sunulabilir. Nitekim artık 15 saniyenin altında bir sürede yüzde yüze yakın doğrulukla Kovid teşhisi koyabiliyoruz. Yani BT çektirmek için başvuran bir hasta çekimden sonra birkaç saniye içinde teşhisine kavuşacak. Kovidin ilk günlerinde sadece tek tük hastalar geliyordu, o nedenle ilk modellerimiz birkaç yüz hastanın görüntüsü ile gerçekleştirildi. Daha sonraki çalışmalarımızda kullanılan görüntü sayısı 179 bine kadar ulaştı. Şu anda TÜBİTAK destekli çok büyük bir projenin de hazırlıklarını yapıyoruz, yüz binlere varan hasta görüntüleri ile çalışma imkanı bulacağız."
"İTALYA'DA EN KÖTÜSÜNÜ GÖRDÜK VE O ZAMAN ÇALIŞMAYA BAŞLADIK"
Projede çalışan radyologlardan Dr. Özge Fındık Şener, yapay zekaya akciğerdeki Kovid 19 bulgularını "öğreten" ekipte yer alıyor. Dr. Şener, Kovid pandemisinin en kötü zamanlarını 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 yoğun birkaç ayını İtalya'da deneyimleme fırsatı buldum. Artan hasta yükünde sistemin ne kadar zorlandığına bizzat şahit oldum. Salgın henüz İtalya'dayken Türkiye'ye ulaşmamışken bu konuda neler yapabiliriz ve hastalık Türkiye'ye geldiğinde nasıl önlemler alabiliriz diye Prof. Dr. Muammer Hakkı Karakaş aracılığıyla Sağlık Bakanlığı ile beraber çalışmalara başladık. Çalışmamız temel olarak, artan hasta yüküne karşılık veren paralel bir hekim artışı olmadığı için, yapay zekaya olan ihtiyacı görmek oldu. Yapay zeka algoritmaları geliştirerek Kovid-19 pnömonisinin toraks BT (akciğer tomogrfisi) bulgularını tanımak ve mümkünse hastanın sistemdeki diğer 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 görüntüleri işaretleyerek Kovid-19 pnömonisinin bulgularını sisteme tanıtan uzman ekipte çalıştım. Biz bir anlamda yapay zeka algoritmasına görüntüde neyi görmesi ve tanıması gerektiğini öğrettik."