SAMSUN ÜNİVERSİTESİ’NDE YERLİ KARAR DESTEK SİSTEMİ
Samsun Üniversitesi’nde akciğer kanserinin erken tanısında doktorlara yardımcı olması amacıyla yapay zekâ destekli bir karar destek sistemi geliştiriliyor. TÜBİTAK desteğiyle yürütülen projenin ilk yılı tamamlandı. Anadolu Ajansı’na konuşan Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Dekan Vekili Prof. Dr. Zafer Cömert, sistemin doktorların yerini almayı değil, gözden kaçabilecek bulguları yakalamaya yardımcı olmayı hedeflediğini söyledi. Cömert, sistemi doktorlar için bir “ikinci göz” olarak tanımladı ve ilk yılın “umut verici sonuçlar” ortaya koyduğunu belirtti.
SİSTEM NASIL ÇALIŞACAK
Haberlere göre doktorlar, hastaların bilgisayarlı tomografi görüntülerini sisteme yükleyecek. Sistem, görüntülerdeki şüpheli alanları işaretleyecek ve akciğer hastalıklarının alt türlerini sınıflandırarak doktora sunacak. Sistem şu aşamada hastalık olasılığına ilişkin bir değer üretiyor. Cömert, doktorların yapay zekânın bu olasılığa nasıl ulaştığını doğal olarak soracağını, bu nedenle sistemin açıklanabilir olması gerektiğini vurguladı.
Projede ısı haritaları kullanılacak. Isı haritaları, yapay zekânın görüntüde hangi bölgelere odaklandığını gösterecek. Böylece doktorlar, sistemin değerlendirmesini kendi klinik yorumlarıyla karşılaştırabilecek. Çalışmada kullanılan veri setlerini proje ekibi hazırladı. Ekip, veri setlerinden algoritmalara kadar her şeyi yerli olarak geliştirdiğini belirtiyor.
ÖNÜMÜZDEKİ İKİ YIL
Projenin önümüzdeki iki yılında optimizasyon çalışmalarının tamamlanması ve algoritmanın maliyet ile verimlilik açısından ayarlanması planlanıyor. Bu kapsamda sisteme büyük bir dil modeli de entegre edilecek. Böylece doktorlar, lezyonlara ve analiz sonuçlarına ilişkin sorularını teknik bilgiye ihtiyaç duymadan doğal dille sisteme yöneltebilecek. Bu özellik henüz devrede değil. Ekip son aşamada sistemin klinik açıdan anlamlı bir fark yaratıp yaratmadığını değerlendirecek. Projenin hedefleri arasında daha erken tanı ve doktorların iş yükünün hafiflemesi yer alıyor. Çalışmanın başlığında geniş dil modelleri, dikkat mekanizmaları, optimizasyon teknikleri ve açıklanabilir yapay zekâ öne çıkıyor.
