Millî yapay zekâ yolda
Millî yapay zekâ yolda
Prof. Dr. Mehmet Turan 'Uluslararası Lider Araştırmacılar Programı', kapsamında Türkiye’ye davet edildi. Şu anda kanserde erken teşhise imkân sağlayan yapay zeka projeleri üzerinde çalışıyor.
ZİYNETİ KOCABIYIK
Sanayi ve Teknoloji Bakanlığının TÜBİTAK 2232 Uluslararası Lider Araştırmacılar Programı kapsamında Türkiye’ye davet edilen Dr. Mehmet Turan İsviçre'nin ETH Zurich üniversitesinde ve Almanya'nın Max Planck Enstitüsü Akıllı Sistemler Bölümünde yaptığı tıbbi teşhiste çığır açacak çalışmalarını ülkemizde sürdürüyor. Ağustos ayında Türkiye’ye döndükten sonra Boğaziçi Üniversitesi Biyomedikal Mühendisliği Bölümünde kendine ait bir laboratuvar kuran Dr. Mehmet Turan, yapay zekâ ve derin öğrenme modelleri eğiterek ince bağırsak ve kalın bağırsak gibi ulaşılması zor organlarda kendi kendine ilerleyebilen, birden fazla noktadan biyopsi alabilen ve hastalık teşhisi yapabilen ‘akıllı kapsül robotlar’ geliştirme projesi üzerinde çalışmaya başladı.
BİYOPSİ YAPABİLEN ROBOT
Endoskopi yapabilen “Kapsül robot” projesinin ETH Zurich (İsviçre) ve Max Planck Enstitüsündeki (Almanya) doktora çalışmalarının bir devamı niteliğinde olduğunu söyleyen Dr. Mehmet Turan, “Bizim geliştireceğimiz akıllı otonom robot sistemi, literatürdeki örneklerine kıyasla çok daha hassas bir şekilde hareket edebilme kabiliyetine sahip, aynı hastalık bölgesinden farklı açılardan görüntüler alabilen yeni nesil bir robot olacak. Bu tür ilerlemelerin yanında, bir diğer hedefimiz de şu ana kadar henüz başarılamamış olan bir şeyi yaparak kapsül endoskopi ile aynı hastada, tek operasyonda, bir defadan fazla ve farklı yerlerden biyopsi almayı başarmak olacak” dedi
TEK KAPSÜLLE ÇOK İŞLEM
Dr. Turan, yeni nesil kapsül robotların hasta ve hekimler için büyük avantajlar getireceğini belirterek “Tek bir kapsülle bütün sindirim sistemi organları görüntülenebilecek. Mevcut şartlarda şu anda hastanelerde kullanılan kapsül endoskop örneklerinde mide, kalın bağırsak ve ince bağırsak için ayrı ayrı kapsüller kullanılması gerekiyor. Robotik kapsüllerin standart kapsüle kıyasla başka avantajları da mevcut; mesela biyopsi ve ilaç enjekte edilmesi gibi tıbbi müdahaleleri de mümkün kılıyor. Hâlihazırda kullanılan sistemlerde aktif kontrol olmadığı için bu tür karmaşık müdahaleler yapmak imkânsız. Bu da kapsülün sadece bir görüntüleme aracı olarak kalmasına sebep oluyor ve hastanelerde kullanım alanını çok sınırlandırıyor” diye anlattı.
Millî yapay zekâ yolda
BİR MİLYON BEYİN MR VERİSİ TOPLANACAK
Dr. Mehmet Turan’ın üzerinde çalıştığı projelerden biri de Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi, Sağlık Bakanlığı ve Boğaziçi Üniversitesi’nin işbirliğinde beyin kanseri ve meme kanserinin erken teşhisinde yapay zekâ modelleri geliştirmek. Bunun için 1 milyon beyin MR verisinin toplanmasını organize eden Dr. Turan, bu sağlıklı ve hasta kişilerin MR görüntülerinin Türkiye’deki büyük hastanelerden, Almanya ve Amerika’daki hastanelerden elde edileceğini belirterek, “Daha önce dünyada bu kadar büyük kapsamlı bir veri toplaması gerçekleştirilemedi. Dijital Dönüşüm Ofisi’nin liderlik ettiği bu yapay zekâ projesi ile bütün dünyada kullanılabilecek bir erken teşhis yöntemi geliştireceğiz ve elde ettiğimiz verilerle tedavi algoritmaları oluşturacağız” dedi. Dr. Turan, büyük veri toplama ve işleme projesinde ‘yapay zeka’ ve ‘derin öğrenme’ modellerini kullanılarak henüz hastalık belirtilerinin ortaya çıkmadığı çok erken dönemde teşhis edilebileceğinin gösterileceğini söyledi.
YAPAY ZEKA İLE YENİ KANSER TEŞHİSİ METOTLARI GELİŞTİRİLECEK
Dr. Mehmet Turan’ın Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi, Sağlık Bakanlığı ve Harvard Üniversitesi işbirliğiyle üzerinde çalıştığı bir diğer projesindeki hedefi ise beyin tümörleri ve meme kanserinin erken safhada teşhisini mümkün kılacak yapay zekâ modelleri geliştirmek ve eğitmek. Bunun için 1 milyon etiketli beyin MR verisini toplamak için kolları sıvayan Dr. Turan, bu MR görüntülerini Türkiye, Almanya ve Amerika’daki saygın üniversitelerden ve hastanelerden alanında uzman 20 doktor ile 12 bilim adamının birlikte çalışarak elde edeceklerini belirterek “Projemizin ilk fazındaki hedefimiz bu çok kapsamlı ve içinde coğrafi-ırka bağlı çeşitlilikleri de barındıran veri kümesini bilim dünyasının hizmetine sunmaktır. İkinci fazında ise bu veri kümesini kullanarak, yapay zekâ güdümlü erken teşhis yöntemleri geliştirmektir'' dedi. Bu konuda bilim dünyası olarak çok heyecan duyduklarını belirten Dr. Turan “ İnsan gözünün göremediği detaydaki bulguları yapay zekâ ile saptayabiliriz, bu da doktorlar için yeni teşhis yöntemlerini yapay zekadan geri bildirim olarak öğrenme imkanı sunacaktır. Yani büyük veri ile karmaşık nöral sinir ağları doğru bir şekilde eğitildiğinde bilim dünyasında çığır açacak, daha önce hiç bilinmeyen etkinlikte teşhis yöntemleri keşfedilebilir '' dedi.
DÜNYA ÇAPINDA BİR PROJE
Dr. Mehmet Turan, Harvard Üniversitesi ve Georgia İnstitute of Technology’ ile birlikte yürüttüğü bir başka yapay zekâ projesinde ise onbinlerce hastaya ait tiroit ve prostat biyopsi görüntülerini, hastaların genetik bilgileri ve kendilerine uygulanmış olan immunoterapi yöntemleri ile birlikte yorumlayabilen yapay sinir ağları eğiteceklerini ve böylece yeni bir hasta geldiğinde, eğitilen yapay sinir ağının yardımıyla, hastanın genetik bilgileri ve biyopsi sonuçları eşliğinde veri kümesindeki hastalarla eşleştirme yoluna gideceğini ve bu yeni hastada hangi tip ilaçların daha etkili olacağı gibi çok kritik ve kısa zamanda karar vermeyi gerektiren soruları cevaplandırabileceklerini belirtti. Dr. Turan, bu yapay zekâ modelinin bütün dünyada kullanılabilir olması için farklı kıtalardan ve ırklardan veri toplamayı planladıklarını ve bu bağlamda Almanya ve Amerika’dan da örnekler alınacağını ifade ederek “Yapay zeka alanında yaptığınız çalışmaların bilimsel etkisinin ve saygınlığının yüksek olmasını hedefliyorsanız farklı coğrafi bölgelerdeki hastalarda da işe yaradığını ispat etmek gerekiyor. Bunun için Türkiye, Almanya ve Amerikan toplam 10 büyük hastane ile anlaştık ve çalışmalarımıza başladık '' diye ekledi.
Yayın Tarihi
|
Bizi Takip Edin
YORUMLAR
