Türk girişimci Doç. Dr. Deniz Aliş ve 3 mühendis arkadaşı, inme ve beyin kanaması riskini belirlemeye yönelik geliştirdikleri yapay zeka algoritması ile uluslararası alanda kendilerini kanıtladı. Proje, 4 ülkede test edilerek başarılı sonuçlar elde etti ve şimdi global pazara adım atmayı hedefliyor.
2019 yılında Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Ana Bilim Dalı’nda Doç. Dr. Deniz Aliş önderliğinde başlatılan çalışma, TÜBİTAK’a yapılan başvuru ile şekillendi. Aliş ve ekibi, inme ve beyin kanaması riski taşıyan hastalarda ön tanı koymaya yardımcı olacak bir yapay zeka algoritması geliştirdi.
TÜBİTAK’ın 1512-Girişimcilik Destek Programı kapsamında projeleri kabul edilen ekip, bu destek ile kendi şirketlerini kurarak çalışmalarına devam etti.
AA muhabirine açıklamalarda bulunan Deniz Aliş, sistemde derin öğrenme algoritmalarının temel alındığını belirtti.
Çalışmalarında Türkiye’deki verileri anonimleştirerek çeşitli kurumlardan temin ettiklerini dile getiren Aliş, şöyle devam etti:
“Uzman hekimler verileri etiketliyor. Biz de bu etiketler üzerinden modellerimizi eğitiyoruz. Oluşturduğumuz modeller, radyolojik görüntüler aracılığıyla beyin kanaması ve inmeyi tespit edebiliyor. Geliştirdiğimiz sistemler, hastaneler bünyesinde kişisel verilerin korunması yasalarına uygun şekilde entegre ediliyor. Fotoğraflar çekildikten sonra sistem bu görüntüleri alıyor, işliyor. Eğer bir beyin kanaması ya da inme tespit edilirse, bu durum mobil uygulama ve hastane sistemlerine anında uyarılar iletiliyor. Doktorlar, böylece hızla tedaviye başlayabiliyor; inme hastalarının kritik zamanlarını kazanmış oluyoruz. Bu sistem, haftanın yedi günü, günün her saati aktif bir şekilde çalışıyor.”
İnme hastalarında hızlı tanı koymanın önemine vurgu yapan Aliş, “Bir inme hastasını, ilk saatte yakaladıysanız tedavi edebilme şansınız yüksek, ancak 10. saatte yakaladıysanız, tedavi olasılığı çok azalıyor; hasta ya felç kalıyor ya da hayatını kaybediyor. Dünya genelinde her yıl 15 milyon inme hastasından 6 milyonu felç, 6 milyonu da ölümle karşı karşıya kalıyor; geriye kalan 3 milyon ise tedaviye ulaşan ya da küçük bir inme geçirip tamamen iyileşen hastalardır.” ifadelerini kullandı.
Aliş, Acıbadem Üniversitesi, KOSGEB ve İş Bankası Yapay Zeka Fabrikası’ndan aldıkları yatırım ve fonlama desteğiyle başladıkları projeyi geliştirmeye devam ettiklerini vurguladı.
“Türkiye’deki 60 hastanede şu an kullanımda”
2021 yılında Cerrahpaşa Tıp Fakültesi’ndeki ilk pilot çalışmalarını gerçekleştirdiklerini anlatan Deniz Aliş, ürünün ticari pazara geçiş sürecinin 2022’de Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde tamamlandığını belirtti. Aliş, bu süreçte İstanbul’daki 7 büyük hastanede ürünlerin yerleştirildiğini, bunun önemli inme merkezlerine yapıldığını ifade etti. Bu hastaneler arasında Okmeydanı Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi ve İstanbul Eğitim ve Araştırma Hastanesi yer almaktadır. 2022 yılının başında bu ürünlerin hekim ve hastaların kullanımına açıldığını ve Türkiye genelinde hızlı bir yaygınlaşma sürecine girdiğini aktardı.
Doç. Dr. Aliş, geliştirilen algoritmanın tamamen yerli ve milli kaynaklarla hazırlandığını belirtti. “Bu ürün Türk mühendisler ve hekimler tarafından geliştirildi. Kullanılan tüm veriler yerli ve her şey Türkiye’ye ait. Ürünümüzün yerli malı belgesi de bulunmaktadır. Yüzde 99’un üzerinde yerli imkanlarla üretildiği belgelenmiştir. Şimdi asıl hedefimiz, bu yerli ve milli ürünü global pazara