PARA YAPAY ZEKA/ ŞULE GÜNER Yapay zekânın sağlık verileri öngörüleri, insan yaşamı için umut oldu. Yapay zekâ erken tanı kabiliyeti, erken teşhis oranını artırıp önleyici tıbba katkılar sunuyor. Türkiye'de ilaç geliştirilmesinden çeşitli anomalilerin saptanmasına, hastane ve kamusal sağlık uygulama belgeleri sınıflandırılmasından robotik cerrahiye kadar pek çok alanda kullanılıyor. (Üçüncü Bölüm)
LABENKO
Hastane kuyruklarını ortadan kaldıran robot
Labenko 2015'te Dokuz Eylül Üniversitesi (DEÜ) Sağlık Teknoparkı'nda bir grup akademisyen ve öğrenci tarafından kurulan bir girişim. Labenko, Phelerobo algoritmasını NESLİ robotta kullanarak yapay zekalı sağlık çözümü sunuyor. Labenko'nun "mesafeli kan alma" çözümü olarak geliştirdiği Kolay Kan Ver uygulaması da bulunuyor.
Labenko Sözcüsü, Araştırmacı Yönetici Prof. Dr. Süleyman Sevinç, Türkiye'de her çalışma gününde hastanelerde yaklaşık 200 bin kişinin kan alma birimlerinde laboratuvar testlerinin yapılması için numune verdiğini, ancak bu birimlerde kullanılan sistemlerin tasarlanmamış, duruma göre geliştirilmiş konvansiyonel sistemler olduğunu belirtiyor. Sevinç, girişimin kuruluş yolculuğunu ise şu sözlerle anlatıyor:
"Bu sistemler hastaların ve kurumların ihtiyaçlarını görmüyordu. Hastalar uzun süre kuyruklarda beklemek durumunda kalabildikleri gibi kurumlarda süreçleri anlayıp geliştirecek teknolojik altyapılara sahip değillerdi. Bizim ekibimiz 2015'ten bu yana DEÜ Hastanesi'ne üniversitedeki çalışmalarının ışığında inovatif bilgi teknolojileri çözümleri sağlıyordu. Bu çözümlerin diğer hastanelerinde hizmetine sunulmasında yarar bulunduğu için şirketleşmenin en uygun çözüm olacağı düşünüldü. İlgili üniversite kurullarının onayları alınarak KOSGEB desteğiyle akademik bir şirket oluşturuldu."
Phlerobo kan alma biriminde hasta akışını hiç bir insan müdahalesi olmadan yöneten özgün bir algoritma. Bu algoritma ile hasta akış hızı üç-dört misli artabiliyor. Kurumlar sürecin her adımını ve performansları gerçek zamanlı olarak izleyebiliyor, hastalar birime temassız giriş yapabiliyor ve tüp kuyruğunda bekleyip tüp almak, tüp taşımak gibi bir dertleri olmuyor.
Phlerobo algoritması ile birimde paralellik gösteren işlerin aynı zamanda yapılmasını sağlıyor, hasta iş yükünü önceden öngörerek gerekli hemşire sayısını belirliyor, hastaların pürüzsüz akışı için zamanlama optimizasyonu yöntemleri kullanarak eldeki kaynaklarla elde edilebilecek en iyi performansı yakalıyor. Yani insan müdahalesi olmadan birimdeki hasta akışını yönetiyor. Ayrıca hastaların birime ulaştığı anda ne kadar bekleyeceklerini çok yüksek bir doğrulukla kendilerine veriyor.
TÜP SEÇİMİ VE ETİKETLEME OTOMATİK
Peki, Phlerobo algoritması NESLİ 4.0 Kan Tüpü Seçme ve Etiketleme Robotu ile nasıl buluştu? Bu algoritma NESLİ'ye nasıl bir otonomi kabiliyeti kazandırıyor? Prof. Dr. Süleyman Sevinç, bu soruları şöyle cevaplıyor: "Bilindiği gibi kan alma birimlerinde hastanın ihtiyacına ve yaptıracağı laboratuvar testlerine bağlı olarak uygun kan tüplerinin seçilmesi ve etiketlenmeleri gerekiyor. Kan alma birimlerinde bu tüpleri almak için hastalar, ayrı bir kuyruğa girmek durumunda kalıyor ve tüplerini kaybetme, karıştırma riskiyle karşılaşıyorlar. Phlerobo, bu tüp kuyruğunu ortadan kaldırdı. Hemşirenin yanına akıllı robotumuz NESLİ 4.0 ı yerleştiriyoruz. Algoritma hasta tam hemşirenin yanına gelmek üzereyken robotla konuşarak hastanın tüplerinin seçilip etiketlenerek hemşireye sunulmasını sağlıyor. Tüplere hasta eli değmiyor ve hasta ayrı bir tüp kuyruğunda zaman harcamamış oluyor. Ayrıca etiketleme robotik olarak yapıldığı için etiketlemede insan hataları da tamamen ortadan kalkmış oluyor. Etiketleme personeli de hastane tarafından getirisi çok daha yüksek olan iletişim, doküman işleme, veri toplama, veri analizi gibi işlerde değerlendirilebiliyor."
YAPAY ZEKA NASIL KULLANILIYOR?
Phlerobo algoritması; Kolay Kan Ver uygulaması ve NESLİ robot ürünleri içinde, kan alma birimde hasta hizmetini sağlayan kan alma hemşiresinin asistanı olarak konumlandırılmış. Algoritma, hemşirenin zamanını yönetiyor ve hemşirenin hasta çağırmasına gerek kalmadan bir sonraki hastayı en verimli şekilde hemşire ve tüplerle buluşturuyor. Böylece ekonomik tasarruf yanında mükemmel bir akış hızı ve performans başarılıyor.
Phlerobo ve NESLİ 4.0 robotu, orta büyüklükteki bir hastanede günde 300-900 civarında hastanın kan alma işlemi hesaplamasına göre, her gün yüz binlere ulaşıyor.
EMİRHAN KURTULUŞ
Beyin ameliyatı yazılımıyla Stanford'a gidiyor
Cağaloğlu Anadolu Lisesi 12'nci sınıf öğrencisi Emirhan Kurtuluş, beyin ameliyatlarında insan hatalarını en aza indirgeyen ve doktorlara yön gösterecek yapay zeka projesiyle geçen haftalarda ABD'de düzenlenen Regeneron International Science and Engineering Fair'de biyomedikal mühendisliği alanında dünya birincisi oldu.
Daha önce uluslararası prestijli birçok dergide makalesi yayınlanan ve üç yıl boyunca aralıksız yapay zeka ile ilgili çalışmalarını Koç Üniversitesi'nden Prof. Deniz Yüret desteğiyle sürdüren 18 yaşındaki Kurtuluş, birkaç ay önce de ABD'deki Stanford Üniversitesi'nde tam burslu okuma hakkı kazandı.
Dünyadaki ölümlerin yüzde 20'sinin kafatasındaki hastalıklardan kaynaklandığını söyleyen 18 yaşındaki Emirhan Kurtuluş, doktorların yapay zekayı kullanarak hastanın beynindeki farklı bölgeleri spesifik olarak inceleyebildiğini ve eğer varsa tümörün temas ettiği bölgelerin tamamını görebildiğini belirtiyor.
Uygulamadaki pembe çizgi de ameliyatın rotasını gösteriyor ve doktora, ameliyatı pembe çizgiyi takip ederek yapmasını söylüyor. AR gözlüğü ile de cerrahlara gerçek bir kafatası modelinin hologramı sunuluyor. Cerrah o holografik model üzerinden ameliyat öncesi provasını yapabiliyor.
Kurtuluş, 10'uncu sınıfta Koç Üniversitesi'nin yaz araştırma programına seçildikten sonra projesini geliştirdiğini belirterek,"Orada danışman hocam Prof. Deniz Yüret sayesinde bu kaynaklara ulaşabildim. Bunun dışında bir konferansta tanıştığım ve Google Brain'de çalışan Dr. Ekin Doğuş Çubuk hocam da bana süper bilgisayar kaynağı sundu" diyor. Kurtuluş, eğitimini tamamladıktan sonra Türkiye'ye döneceğini, yurt dışında kalmak gibi bir amacı olmadığını da ekliyor.
D14.AI
Zaman ve planlamayı optimize ediyor
Dubai merkezli D14.AI, bilgisayar mühendisi Melda Akın tarafından 2019 yılında kuruldu. D14.AI'ın odak alanı, planlama ve optimizasyon. Bu iki alanın her sektöre uyarlanabileceğinden yola çıkan DA14.AI, yola lojistik ve sağlık sektöründe yapay zekalı planlama ve optimizasyonla çıkmış. Şu an ise tüm endüstrilere uyan iş gücü yönetimi ve tahminleme alanında yeni bir ürün daha piyasaya sürmek üzere.
D14.AI'ın üç sınıfı bulunuyor. Shiftit, organizasyonların iş gücünü, çalışanların ve şirketlerin isteklerine, kurallarına, ve yapılması gereken işin gereksinimlerine göre en optimize şekilde ve saniyeler içinde çözen akıllı bir platform. Bu platform ile şirketler, çalışanlarına esneklik ve şeffaflık tanıyarak daha iyi bir çalışma hayatı sağlamakla birlikte, operasyonel giderin azalmasına ve karı artırmalarına neden oluyor. Bunun yanı sıra platform, kompleks olan planlama problemlerini günlerden, saniyelere indirebiliyor. Bu şekilde de şirket karlılığı artırılmış oluyor.
Dhealth, Shiftit tarafından desteklenen, bulut tabanlı, uçtan uca tüm süreçleri dijitalize eden, sosyal ve akıllı bir klinik yönetim sistemi. Sağlık çalışanlarına ve yöneticilerine en uygun olan araçları sağlayarak, işlerini daha etkin ve karlı bir şekilde yönetmelerini sağlayarak, aynı zamanda hastalara kişiselleştirilmiş ve modern bir deneyim sağlıyor. D14.AI Kurucusu ve CEO'su Melda Akın, üçüncü sınıfı ise şöyle anlatıyor: "Özel planlama ve optimizasyon çözümleriyse yüksek hacimli şirketlerin optimizasyon problemleri her ne kadar aynıymış gibi görünse de çekirdeği aynı ancak katmanlarında ayrıştığı için farklı bir takım ayarlamaların yapılması gerekiyor. Bu şirketlerin büyük bir kısmı halihazırda bir takım dijital ürünlere sahip. Biz bu tür müşterilere sahibi olduğumuz planlama motoru ile durum analizleri ya da çeşitli ayarlamalar yapıyoruz. Dijital dönüşümüne büyük bir bütçe ayıran Suudi Arabistan hükümeti ile bahsettiğim yöntemleri izleyerek bir proje gerçekleştirdik."
D14.AI yapay zekayı nasıl, hangi süreçlerde kullanıyor? Melda Akın, yaklaşımlarını şu sözlerle ifade ediyor: "Literatürde, 'üssel olarak zor optimizasyon problemleri' olarak adlandırılan bir problem kümesi var. Bu tür problemleri yazılımla çözmek mümkün değil. Biz bu noktada yapay zekayı kullanıyoruz. Zaman ve planlamayla ilgili birleşik büyük problemleri çözen, kısıt programlama (CP) olarak adlandırılan bir alt sınıfı var. CP ile üssel zorluktaki karar verme problemleri yüksek verimlilikle çözülebiliyor."
İKİ YILDIR FORBES ORTA DOĞU EN İYİ 10 KADIN YATIRIMCI LİSTESİNDE
D14.AI Kurucusu ve CEO'su Melda Akın, kuruluş aşamasından bu yana amacının iyi bir ürünle müşterilerin de büyümesine yardım eden, önündeki engelleri kaldıran bir yapı kurmak olduğunu, bunu yaparken de etik ve değerleri en üst seviyede tutan bir şirket kurmak olduğunu altını çiziyor. Akın, sözlerini şöyle sürdürüyor: "Forbes'un, kişinin eğitimine, iş deneyimlerine, müşteri portföyüne, alınan ödüllere, tasdiklere, yaratılan değere, iş dışındaki kişisel başarılara bakarak yaptığı değerlendirmeler sonucunda iki yıldır üst üste Orta Doğu'nun en iyi 10 kadın yatırımcısı listesinde bulunmak keyif verici. Artık çevremden 'Bu eskidi, alıştık, yeni bir şey kazanman lazım' gibi yüzümü güldüren yorumlar duyuyorum."
ASTRAZENECA TÜRKİYE
Kalp yetersizliğinin erken tanısındaki en inovatif projeye destek
AstraZeneca Türkiye'nin desteğiyle Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi'nin Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik liderliğinde hayata geçirdiği, kalp yetersizliğinin erken tanısında yapay zeka teknolojisi kullanılan yenilikçi tanı protokolü iki ödül aldı. AstraZeneca Türkiye, IDC'nin Bilişim Teknolojileri alanında ezber bozan projeleri ödüllendirdiği CIO Awards 2022'de "En İnovatif Proje" dalında birincilik, CXO Medya'nın şirketlerin teknoloji liderlerini ödüllendirdiği IT Ödülleri'nde ise "Bilgi Teknolojilerinden Sorumlu Yılın Yöneticileri" dalında ödüle layık görüldü. Ödüller; projenin şirkete, müşterilere ve iş ortaklarına kattığı değer, inovasyon ile iş sonuçlarına etkisi gibi kriterler göz önüne alınarak verildi.
AstraZeneca Türkiye adına ödülü alan AstraZeneca Orta Doğu ve Afrika (MEA) Bölgesi Dijital ve İnovasyon Lideri Tuna Taş ödüllerle ilgili olarak "Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi ile yapmış olduğumuz projede ileri düzey yapay zeka teknolojisiyle erken teşhis konulan hastaların hayatlarına dokunulmasına ve doğru tedavilerle çok daha erken tanışmalarına olanak sağlamış olduk. Aldığımız bu ödüller, yapay zeka ve veri kaynaklarından en iyi şekilde yararlanılması için yaptığımız çalışmaların ne denli yerinde olduğunu gösterirken bize daha iyisini yapma yolunda da motivasyon kaynağı oluyor. Teknolojinin gücünü kullanarak hastaların hayatlarını kolaylaştıracak ve yaşamlarında fark yaratacak çözümler sunmaya, projeler geliştirmeye devam edeceğiz" diyor.
Kalp yetersizliğinin erken tanısında yapay zekâ teknolojisinin kullanıldığı "Art-In-HF: Sağlıkta Yapay Zekâ ile Dijital Dönüşüm" projesi kapsamında; Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'ne başvuran hastalara ait röntgen filmleri, hastalara ilişkin kişisel bilgilerden arındırıldı ve hastanenin ana sunucusundan bağımsız bir şekilde özel bir platforma yüklendi. Kişisel bilgilerden arındırılan röntgenler yapay zekâ kullanılarak geriye dönük analiz edildi ve kalp büyümesi ve akciğer etrafında sıvı toplanması dahil şüpheli röntgenler eş zamanlı olarak tespit edildi. Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik, bu şüpheli röntgenleri değerlendirdi ve hastaları ileri analiz ve kesin tanı için çağırdı. Yapay zeka teknolojisi kullanılarak uygulanan bu yöntemin tüberküloz, akciğer nodülleri ve boşluklar gibi 29 farklı parametreyi taraması nedeniyle kalp yetersizliği tespitinin yanı sıra akciğer kanseri ve tüberküloz gibi farklı hastalıkların erken tespitinde de faydalı olacağı tahmin ediliyor.
