İzmir’de geliştirilen yapay zekanın öyküsü: Annesini kaybedince...

Mehmet İŞLER / EGEDESONSÖZ (Özel Haber) - Dokuz Eylül Üniversitesi (DEÜ) Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nde görev yapan Prof. Dr. Süleyman Sevinç’in de aralarında bulunduğu bir grup bilim insanı tıpta kullanılmak üzere yapay zeka geliştirdi.  

DEÜ Tıp Fakültesi Tıbbi Biyokimya Anabilim Dalı’ndan Prof. Dr. Ali Rıza Şişman ile İYTE Endüstriyel Tasarım Bölümü öğretim üyesi ve İYTE Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Nuri Başoğlu danışmanlığında, yapay zekayı tıpta kullanmak için harekete geçen bilim insanları “Lab Standards Plus” adlı İnovatif Laboratuvar Bilgi Yönetimi’ni hayata geçirdi.

DEPARK bünyesinde kurulan Labenko Bilişim A.Ş. çatısı altında hayat bulan yapay zeka, laboratuvar sonuçlarını yorumlayıp, referans değerleri belirleyebiliyor, bir hastaya verilmesi düşünülen ilaç gruplarının gelecekte ne gibi sonuçlar doğuracağına kadar tespit edebiliyor.

İLHAM KAYNAĞI ANNESİ!
Sürekli öğrenen yapay zeka, doktorun, klavye ve fare kullanmadan, el hareketleri ve sesiyle hastanın bilgisayar ekranında bilgilerini görmesini, hatta hastayı muayenesi sırasında teşhis koymasını sağlıyor. Yaklaşık 3 ay önce kaybettiği annesinin rahatsızlığı döneminde böyle bir çalışma yapmaya karar verdiklerini söyleyen Prof. Dr. Sevinç, “Annem son anına kadar bize çok şey öğretti. Bu çalışma tıbba, yapay zekanın, kompleks matematik modellerin ve algoritmalarının uygulanmasıdır” dedi.

Eğitimini Türkiye’de tamamladıktan sonra kariyerine yurtdışında uzun yıllar devam eden ve ülkeye dönen Prof. Dr. Süleyman Sevinç çalışmalarına Türkiye’de devam etme kararı aldı. Hastanenin idari kısmındaki görevine devam ettiği süreçte annesi Neslihan Sevinç’te yaşlılığa bağlı olarak bazı rahatsızlıklar baş gösterdi. 2013 yılında önce kalp yetmezliği ile başlayan rahatsızları artarak devam etti. Daha önce hastanenin idari işleyişiyle ilgili yazılımlar geliştiren Prof. Dr. Sevinç ve ekibi, anne Sevinç’in tedavisi süresinde karşılaşılan zorlukları da göz önünde bulundurarak klinik ve laboratuvar süreçleriyle ilgili çalışmalar yapmaya başladı. DEÜ bünyesinde teknoloji geliştirme şirketi olan Dokuz Eylül Teknoloji Geliştirme Bölgesi (DEPARK) çatısı altında Labenko Bilişim A.Ş.’yi kuran Prof. Dr. Sevinç ve ekibi, 2015 yılında Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeleri Geliştirme ve Destekleme İdaresi Başkanlığı’ndan (KOSGEB) aldıkları destekle projelerini geliştirmeye başladı. DEÜ Tıp Fakültesi Tıbbi Biyokimya Anabilim Dalı’ndan Prof. Dr. Ali Rıza Şişman ile İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü (İYTE) Endüstriyel Tasarım Bölümü öğretim üyesi ve İYTE Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Nuri Başoğlu danışmanlığında, yapay zekayı tıpta kullanmak için “Lab Standards Plus” adlı İnovatif Laboratuvar Bilgi Yönetimi’ni geliştiren grup, bugün bir kısmını devreye soktukları projenin, 2018 yılı sonuna kadar Türkiye genelinde yaklaşık 150 laboratuvarda çalışmasını ön görüyor.

ANNEMİN YAŞADIĞI ACILARI BAŞKASI YAŞAMASIN DİYE…
Annesinin rahatsızlanmasının ardından klinik sorunları daha iyi anladıklarını belirten Prof. Dr. Sevinç, ayrıca yapay zekanın ortaya çıkış öyküsünü de anlattı. Sevinç, “Annem son anına kadar bize çok şey öğretti. Onun yaşadıklarıyla bir yandan acı çekerken, bir taraftan da aynı acıları başkaları yaşamasın diye ve doktorların ihtiyaçlarını da göz önünde bulundurarak çalışmalarımıza başladık. Bizim geliştirdiğimiz şey; günlük rutin tıbba, yapay zekanın, kompleks matematik modellerin ve algoritmalarının uygulanmasıdır. Bu ana uygulamayı, tıbbın farklı alanlarına temas eden ve sürekli öğrenen zeki uygulamalar oluşturuyor” diye konuştu.

Prof.Dr. Sevinç yapay zekanın içeriğine ve uygulanabilirliğine dair önemli bilgiler verdi. Sevinç, hastalara gereksiz test yapılmasını önleyecek, test sonuçlarını hızla değerlendirerek anormal sonuçları kısa sürede doktora ulaştıracak, tedavi sırasında hastada görülebilecek yan etkileri klinik belirtilerden önce fark edecek yapay zekalı sistem için açıklamalarda bulundu.

DOKTORUN HASTAYA YAPTIĞI İŞLEMLERİ SES YARDIMIYLA KAYIT ALTINA ALIYOR
Uygulamanın bir bölümünün doktorların hastalarıyla daha uzun ve kaliteli iletişim kurabilmelerini sağlayacak zamanı yaratmayı hedeflediğini kaydeden Prof. Dr. Sevinç, “Bir doktora öğrencimizin geliştirdiği yapay zeka, odadaki kameralar ve ses komutları aracılığıyla doktorun, klavye ve fareye olan bağlılığını en aza indiriyor. Doktor, el hareketleri veya ses komutlarıyla bilgisayar ekranından hastasının test sonuçlarına veya bilgilerine bakabiliyor. Hatta muayene sırasında, yapay zeka, kameralardan gelen fotoğraf ve görüntüleri inceleyip doktorun hastaya yaptığı işlemleri ses yardımıyla kayıt altına alıyor. Işık olmayan bir ortamda bile uygulama yüzde 100’e yakın başarı oranıyla çalışıyor” açıklamasını yaptı.

GELİŞTİRDİĞİMİZ SİSTEM VERİLERİ ZEKİ BİR ŞEKİLDE YORUMLUYOR
İlaçların her hastada aynı yan etkiyi göstermediğine dikkat çeken Prof. Dr. Sevinç , “Bir diğer uygulamamızda; doktor hastasına bir tedavi uyguladığında, örneğin bir grup ilaç verdiğinde, o ilaçların o hasta üzerinde ne gibi etkilerinin oluştuğunu, bu etkilerin iyi mi ya da kötü mü olacağını, herhangi bir gözlemlenebilir klinik durum ortaya çıkmadan çok önceden, yapay zeka bize söyleyebiliyor. Yapay zeka, hasta özelinde, uygulanan tedavinin ne gibi etkisinin olduğunu, sonucun başarılı olup olmayacağını, kompleks matematik modeller kullanarak, doktora bildiriyor. Hastalarla ilgili tedavi bilgileri ve önceden yapılan testlerin sonuçları sistemde zaten mevcut. Laboratuvarın tamamını yönetecek bir sistemden söz ediyoruz. Geliştirdiğimiz sistem o verileri zeki bir şekilde yorumlayarak hastane sistematiğinin içine yerleştiriyor” dedi.

BU SİSTEM, LABORATUVAR SONUÇLARINDAN, HERHANGİ BİR KLİNİK ÇALIŞMA YAPMAYA GEREK KALMADAN BUNLARI ORTAYA ÇIKARTIYOR
Çalışma içinde yer alan bir diğer yapay zeka uygulamasının, çocuk hastaların referans değerlerinin belirlenmesini sağladığına değinen Prof. Dr. Sevinç, “Çocuk hastalar, minik yetişkinler gibi görülse de biyolojik olarak öyle değiller. Örneğin hemoglobin değeri veya kalp atış hızı ya da başka tetkiklerin normal değerleri çocuklarda yetişkinlere göre hiçbir bağlantısı yok. Çocukların, sağlık alanındaki çalışmalarda kullanılmasının etik olmaması nedeniyle uluslararası kabul görmüş bir referans aralığı veri tabanı da yok. Bir başka doktora öğrencimiz, geçmiş laboratuvar testlerinden hareketle çocukların laboratuvar testlerinin normal yani referans aralıklarını öğrenebilen bir sistem geliştiriyor. Bu sistem, laboratuvar sonuçlarından, herhangi bir klinik çalışma yapmaya gerek kalmadan, bunları ortaya çıkartıyor. Böylece çocuk hastanesinde çalışan hekimler, çocukların test değerlerinin normal sınırlar içinde kalıp kalmadığını belirleyebilecekler” açıklamasını yaptı.

Bu konuyla ilgili Prof. Dr. Ali Rıza Şişman ise “Bir çocuk hastaya yapılan testin referans aralığının tespit edilebilmesi için en az 120 gönüllü çocukta test yapılması gerekiyor. Böyle bir şey mümkün değil. Böyle olunca ya literatürden faydalanıyoruz ya da büyük uluslararası firmaların verdiği rakamlar üzerinden çalışmalarımızı yürütüyoruz. Yurt dışındaki referans aralıklarını kullanmak zorunda kalıyoruz ancak bu da doğru bir şey değil. Genetiğimizle çevresel faktörlerimizle farklılık göstereceğimiz için aynı normları kullanamayız. Böyle öğrenen bir sistemle Türkiye’de çocukların referans aralığının saptanması hekimler için çok önemli bir araç olacaktır. Çalışmada DEÜ Tıp Fakültesi, Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları uzmanı öğretim üyesi Prof. Dr. Adem Aydın ve ekibi de yer alıyor” diye konuştu.

HASTALAR NE İÇİN TEST YAPILDIĞINI BİLECEK!
Çalışmalarının bir parçası olarak detaylı bir ‘Test kataloğu’ veri tabanı oluşturulduğunu bunun Türkiye’de ilk örnek, dünyada ise en detaylı üçüncü test kataloğu olduğunu söyleyen Prof. Dr. Şişman, “Test kataloğu uygulaması şu an İzmir’deki bir hastanemizde kullanılıyor. Hastalar kendileriyle ilgili yapılan testler hakkında bilgi edinmek istiyor. Bu testlerin klinik önemi ve neden yapıldığını da bilmek istiyorlar. Test kataloğunda bunlar var. Hastalar, yapılacak testler için nasıl hazırlanacak, aç mı gelecek ne kadar açlık gerekiyor, ilaç kullanıyorsa en son dozunu ne zaman alacak? Bunlar önemli ve test kataloğunda hepsinin cevabı var. Hastanelerde, laboratuvarlarda yapılan işin temeli hekim, çünkü hastalar adına sonuçları doktorlar görüyor. Onlara da yeterli bilgi vermemiz lazım. Bizim testimizin performansı, ekonomik boyutları, yapılabilirliği, 7/24 mü, gece gündüz mü çalışılıyor, klinik yorumlar, referans aralıklar, ilaç etkileşimleri bunları hekimler bilmek istiyor. Bu nedenle test kataloğu doktora da o test hakkında bilgi veriyor. Yine yalnızca hekimler değil laboratuvar profesyonelleri de bunu kullanabiliyor. O testin nasıl yapılacağını, örneğin laboratuvara yeni başlayan teknisyen ilgili kataloğu açarak o testin nasıl uygulandığını, nasıl kalibre edildiğini, nasıl doğrulandığını, nasıl kontrol edildiğini adım adım görebiliyor. Yani test kataloğunun hedef kitlesi yalnızca hastalar değil laboratuvar profesyonelleri ve hekimler. Şu anda binin üzerinde test, katalog içinde yer alıyor” dedi. Yapay zekanın, sosyal medya hesapları gibi hastalarla ilgili gelişmeleri anlık olarak veri tabanına işlediğini bunun da doktorların işini fazlasıyla kolaylaştırdığını vurgulayan Prof. Dr. Sevinç, söz konusu çalışmalarla ilgili gerekli patentlerin de alındığının altını çizdi.

YAPAY ZEKA TEŞHİSTE STANDARDİZASYONU SAĞLIYOR
Uluslararası araştırmalara göre günümüzde, hastalara uygulanan laboratuvar testlerinin yüzde 70’inin gereksiz olduğunu belirten Prof. Dr. Sevinç şöyle konuştu, “Laboratuvar sonuçlarını hekime sadece rakam olarak sunarsanız, hekim yüzlerce sonuç ve yüzlerce laboratuvar talebi arasında kaybolup gidebilir. Bizim kendi geliştirdiğimiz özgün teknoloji ile hekimin, baktığı zaman birkaç saniye içerisinde hastanın bütün durumunu görebileceği bir sistematik söz konusu. Pek çok hekim, test talebi oluştururken tekrar tekrar aynı testleri listelerden bulmak o testleri talep etmek durumunda. Bu hem zaman kaybı hem de unutmalara yol açabiliyor. Daha da ilginci günümüzde yapılan laboratuvar testlerinin yüzde 70’inin aslında hastadan istenmesi gerekmeyen fazlalık testler oluşturuyor.  Unutulan testlerin de önemli sayıda olduğunu görüyoruz. Uluslararası çalışmalar bunu gösteriyor. Bu sistem şöyle çalışıyor; hekim, hastasını seçiyor ona koymak isteyeceği ön teşhisi seçiyor sistem otomatik olarak laboratuvar testlerini yapılandırıyor, aşamalandırıp gerçekleştiriyor. Gereğinden ne bir fazla ne bir eksik, bu testleri yapabilecek zeki bir sistem var arkada. Böylece gereksiz test yapmamış oluyorsunuz. Bu hem finansal hem klinik açıdan yararlı. Ayrıca hekimler arasında teşhis açısından standardizasyonu da sağlıyor.”

TEST SONUÇLARINI YAPAY SİNİR AĞLARI DEĞERLENDİRİYOR
Gurubun bir diğer yapay zeka uygulaması; davranışsal olarak insan beyin hücrelerinden esinlenerek geliştirilmiş matematik modeller olan yapay sinir ağlarının klinik laboratuvara uygulaması. Bu çalışma ile laboratuvarlarda elde edilen test sonuçlarının kaliteleri yapay zeka ile değerlendiriliyor. Prof. Dr. Sevinç, uzmanlardan daha yüksek performans gösteren sistemin, halen Suat Seren Göğüs Hastalıkları ve Cerrahisi EAH de görevli Uzman Dr. Ferhat Demirci’nin uzmanlık tezi olarak gerçekleştirildiğini ve ABD’de basılan önemli bir dergide yayınlandığını hatırlattı.

Prof. Dr. Şişman bu konuyla ilgili, “İlk bakışta laboratuvar uzmanları, ‘Bu sistem bizi işsiz bıraktı’ diyebilir. Ama öyle değil. Her şeyden önce hastanın ve sonuç güvenliği önemli. Bu daha iyi bir sonuç sağlanıyor mu? Sağlanıyor, o zaman bitti. Beklenenin tersine o uzmana başka alanda kullanacağı zamanı veriyoruz. Toplam laboratuvar yönetimiyle ilgili ya da diğer çalışmalarıyla ilgili daha kaliteli bir zaman vermiş oluyoruz. Uzmanın iş yükünü hafifletmiş oluyoruz. Daha kaliteli çalışacağı ortam yaratıyoruz. Düşünün ortalama bir laboratuvarda günde 40 bin civarında test yapılır. 40 bin testi siz gerçekten elle uzmanlara hakkıyla onaylatmak isterseniz onlarca uzmana ihtiyacınız var. İşte yapay zeka bunu hızlı bir şekilde yapabiliyor” dedi. Prof. Dr. Şişman, çalışmada DEÜ Tıp Fakültesi Tıbbi Biyokimya Anabilim Dalından Prof. Dr. Pınar Akan, Doç. Dr. Tuncay Küme ve Doç. Dr. Zübeyde Erbayraktar’ın da yer aldığını söyledi.

YAPAY ÖĞRENME TEST SONUÇLARININ BOZUK ÇIKIP ÇIKMAYACAĞINI TAHMİN EDİYOR
Normal şartlarda bir laboratuvarda, her test için günde 1, 2 veya 3 kez iç kalite kontrolü yapıldığını dile getiren Prof. Dr. Şişman, “Çevresel etkiler, testin yapıldığı kimyasalların durumu göz önünde bulundurularak ‘Testlerde hata var mı yok mu?’ diye kontrol yapılıyor. Sağlık Bakanlığı yanılma payını, örneğin Glukoz analiti için, artı yüzde 10 veya eksi yüzde 10 olarak belirlemiştir. Bunun dışındaki sonuçlar kesinlikle kabul edilemez. Şöyle düşünün kalite kontrolü sırasında, siz testlerin kabul edilemez derecede hata yaptığını belirliyorsunuz ama bu hatanın ne zamandan beri yapıldığını belirleyemiyorsunuz. İşte yapay zeka burada şunu yapıyor, eldeki veriler ve değerler ışığında, testlerin ne zaman sonra hatalı çıkmaya başlayacağını öngörüyor ve sizi de uyarıyor, burada başarı oranı yüzde 95. Buna göre siz de önleminizi alıyorsunuz ve hatalı sonuç vermiyorsunuz” dedi.

GURUBUN EN SON PATENT ÇALIŞMASI: SIRASIZ KAN ALMA SİSTEMİ
Çalışmalarının bir parçası olarak poliklinik hastalarının sıraya girmeden kan verebilecekleri bir sistem geliştirdiklerini ifade eden Prof. Sevinç, “Bizim yeni sistematiğimizde sıra yok. Hastanın cep telefonu ile laboratuvar kan alma merkezindeki sistemler yeni teknolojileri kullanarak iletişim haline geçiyor. Dolayısıyla hasta kan alma merkezine geldiği zaman, sistemler hastanın laboratuvara geldiğini biliyor ve ona göre kaynakları yönetmeye başlıyor. Kan alma tüplerinin hazırlanmasını sağlıyor, hastanın artık danışmanın önüne geçip derdini anlatması gerekmiyor. Arka tarafta, aslında bu sürece bir de robot ekleyebiliyorsunuz; tüp hazırlama işlemini robot veya insanlar yapabiliyor. Hasta laboratuvarın kapısından girdiğinde bizim sistemlerimiz hastayı algılıyor. Geldiğini biliyor, kimliğini belirliyor ve hazırlığını yapıyor. Daha sonra bu bir algoritmaya bağlı olarak, kan alma hemşirelerinin önüne getiriliyor, bu arada hasta dışarıda oturuyor, rahatına bakıyor. Hastanın kanının alınmasına yakın bir zamanda, algoritma hastaya ‘Lütfen hazır olun’ diyor ondan sonra da ‘Buyurun bekleniyorsunuz şuraya geçin’ diyor. Her şey bu kadar basit” diye konuştu.

YÜZDE 90’I UYGULANABİLİR VE 2018’İN SONUNDA 150 LABORATUVARDA KULLANILIR
Projenin genel anlamda yüzde 90’ının uygulanabilir durumda olduğunu, bazı hastane ve laboratuvarlarda bir kısmının kullanıma geçtiğini söyleyen Prof. Dr. Sevinç, 2018 yılının sonu itibariyle projenin yaklaşık 150 laboratuvarda kullanılmaya başlayacağını öngördüklerini belirtti. Geliştirdikleri sistemle ilgili firmalarının adı altında bir Youtube kanalı da oluşturduklarını buradan bilgi paylaşımı yaptıklarını kaydeden Prof. Dr. Sevinç, yapay zekayla ilgili çalışmalarına devam ettiklerini söyledi.

EKİPTE KİMLER VAR?
Yapay zekayı tıbba uygulayan grup; Prof. Dr. Süleyman Sevinç, Prof. Dr. Ali Rıza Şişman, İYTE Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Nuri Başoğlu, DEÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü doktora öğrencileri Oktay Yıldırım,  Ramiz Yılmazer, Muhammed Abehe, yüksek lisans öğrencileri Eminullah Yaşar, Deniz Eraslan, lisans öğrencileri, Burak Köse, Necati Bilgin ve Fethan Us.