Türk hekim ve mühendislerin yapay zeka başarısı IEEE Access'te yayımlandı
Türk bilim insanlarının imzasını taşıyan yenilikçi yapay zeka çalışması, uluslararası mühendislik ve teknoloji dünyasının en prestijli yayınlarından biri olan IEEE Access dergisinde yayınlanarak literatüre girdi. Medicana Sağlık Grubu Kadın Hastalıkları ve Doğum Bölümü’nden Op. Dr. Gültekin Koçun ve beraberindeki ekip tarafından geliştirilen açıklanabilir yapay zeka (XAI) modeli, kadın sağlığını ve hayatını tehdit eden ciddi ilk trimester komplikasyonlarından biri olan dış gebeliği (ektopik gebelik) yüzde 99’a varan doğrulukla tespit ederek erken tanı sürecinde hekimlere hayati bir karar destek mekanizması sunuyor.
Dış gebelik ve önemi
Dış gebelik, döllenmiş yumurtanın rahim içi yerine rahim dışında bir bölgeye, yüzde 95 oranında ise fallop tüplerine yerleşmesiyle oluşur. Rahim dışındaki dokular embriyonun büyümesine uygun olmadığından bu gebeliklerin canlı bir doğuma dönüşmesi imkansızdır. Fark edilmediğinde fallop tüplerinin yırtılmasına, şiddetli iç kanamalara ve anne ölümlerine yol açabilen bu durum, acil tıbbi müdahale gerektiren kritik bir sağlık sorunudur. Günümüzde rutin klinik uygulamalarda transvajinal ultrasonografi (TVUSG) ve seri beta-hCG (-hCG) takipleri kullanılsa da, gebeliğin çok erken evrelerinde kesin tanı koymak klinisyenler için oldukça zorlayıcı olabilmektedir.
Bu tanı güçlüğünü ortadan kaldırmak amacıyla yola çıkan Medicana International İzmir Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Uzmanı Op. Dr. Gültekin Koçun liderliğindeki multidisipliner ekip, yapılan testlerde özellikle ağaç tabanlı toplu öğrenme (tree-based ensemble) modellerinden LightGBM DART kullanarak dış gebelik vakalarını yüzde 99’a varan klinik doğruluk ve sıfır yanlış negatif oranıyla tespit etti. Model aynı zamanda sağlıklı gebeliklerin tanısını da yüzde 99.8 doğrulukla koyarak muhtemel bir hatalı tanı ihtimalini yüzde 1’in altına indirdi.
Ameliyatsız tedavi fırsatları
Çalışmanın klinik aktörü olan Op. Dr. Gültekin Koçun, "Dış gebelikte erken tanı ne kadar önemliyse, doğru tanı da o kadar kritiktir. Erken teşhis koyabildiğimiz durumlarda, hastalarımıza herhangi bir cerrahi müdahale uygulamadan, hücre büyümesini durduran tıbbi ilaç tedavileriyle (metotreksat) gebelik dokusunun vücut tarafından emilmesini sağlayabiliyoruz. Ameliyatsız tedavi, gelecekteki üreme sağlığının korunması açısından büyük önem taşımaktadır" dedi.
Sağlık regülasyonları ve yapay zeka
Tıbbi etik ve sağlık regülasyonları çerçevesinde projenin sınırlarını çizen Op. Dr. Gültekin Koçun, yapay zekanın hekimin yerini almayacağını, aksine güçlü bir yardımcı olacağını vurguladı. "Bu teknoloji, tek başına otonom bir tanı koyma aracı değildir. Tamamen hekimin klinik kararlarını desteklemek üzere tasarlanmış bir ‘Klinik Karar Destek Sistemi’dir. Nihai teşhis ve tedavi yönetimi, her zaman olduğu gibi uzman hekimin sorumluluğundadır" şeklinde konuştu.
Küresel ölçekte tescillendi
Türk bilim insanlarının geliştirdiği bu yapay zeka çalışması, uluslararası mühendislik ve teknoloji dünyasının en prestijli bilimsel yayınlarından biri olan IEEE Access dergisinde yayımlanarak küresel ölçekte tescillendi. Dergide ‘Early and Accurate Diagnosis of Ectopic Pregnancy: A SHAP-Based Explainable Machine Learning Approach’ (Dış Gebeliğin Erken ve Doğru Tanısı: SHAP Tabanlı Açıklanabilir Makine Öğrenmesi Yaklaşımı) başlığıyla tıp ve teknoloji dünyasına sunulan araştırma makalesi, Türk hekim ve mühendislerinin multidisipliner çalışma başarısını uluslararası literatüre taşıdı.
MEDİCANA SAĞLIK GRUBU KADIN HASTALIKLARI VE DOĞUM BÖLÜMÜ’NDEN OP. DR. GÜLTEKİN KOÇUN
