Ege Üniversitesi (EÜ) Tıp Fakültesi Göz Hastalıkları Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Özlem Barut Selver’in yürütücülüğünde geliştirilen, “Kornea Nakli için Yapay Zeka Tabanlı Alıcı Belirleme Sistemi” projesi, Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı (TÜSEB) tarafından desteklenmeye hak kazandı. Bu proje, dünyada bir ilk olacak şekilde kornea nakli seçim operatörünü simüle eden etkileşimli bir yapay zeka programının geliştirilmesini amaçlıyor.
Daha verimli hale gelecek
Ege Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Necdet Budak, Doç. Dr. Özlem Barut Selver’i makamında ağırlayarak projenin önemine dikkat çekti. Prof. Dr. Budak, üniversitenin akademisyenlerinin, çağın gereksinimlerini göz önünde bulundurarak önemli çalışmalar yaptığını belirterek, Doç. Dr. Özlem Barut Selver’in kornea nakli için geliştirdiği yapay zeka tabanlı sistemin, alıcı seçim sürecini çok daha verimli hale getireceğini ifade etti. Prof. Dr. Budak, Doç. Dr. Özlem Barut Selver ve ekibini başarılarından dolayı kutlayarak, çalışmalarında başarılar diledi.
Dünyada 10 milyon kişi korneal körlükle savaşıyor
Doç. Dr. Özlem Barut Selver, kornea tabakasının saydamlığını yitirmesi sonucu oluşan hastalıkların dünyadaki tüm körlük vakalarının yaklaşık yüzde 10’unu oluşturduğuna dikkat çekti. Kornea tabakasının saydamlığını kaybetmesiyle meydana gelen korneal körlük, ancak bir doku nakli ile tedavi edilebiliyor. Bu nedenle, kornea bağışı büyük önem taşıyor. Dünyada 10 milyondan fazla kişi, korneal körlükle mücadele ediyor ancak yıllık kornea nakli sayısı yalnızca 150 bin civarında gerçekleşiyor.
Doç. Dr. Barut Selver, bağışlanan korneaların saklanma süresinin sınırlı olduğunu belirterek, alıcıların hızlı ve doğru bir şekilde belirlenmesinin büyük önem taşıdığını ifade etti. Proje ile bu sorunun çözülmesi hedefleniyor.
Hızlı ve etkin bir yol sunacak
Proje hakkında bilgi veren Doç. Dr. Barut Selver, şu anda kornea nakli yapılacak alıcılar, göz bankalarındaki listeye dayanarak, operatörlerin kararına göre seçiliyor. Ancak bu süreç, alıcı sayısının arttığı durumlarda daha karmaşık hale geliyor ve seçim süresi uzuyor. Geliştirilen yapay zeka tabanlı algoritma, bu süreci simüle ederek alıcı seçiminde daha hızlı ve etkin bir yol sunacak.
Doç. Dr. Barut Selver, yapay zeka tabanlı algoritmanın, kornea nakli için uygun alıcıyı seçmekte olduğunu, manuel seçimlere göre çok daha hızlı ve verimli bir çözüm sunacağını kaydederek, bu sistemin, cerrahların değerlendirdiği parametreleri bir makine öğrenmesi tekniğiyle analiz edeceğini dile getirdi.
Turnuva stratejisi ile kazananı belirleyecek
Proje kapsamında, geliştirilen yapay zeka sisteminin tasarımı oldukça karmaşık olacak. Çünkü adayların seçiminde yalnızca bir puanla değerlendirme yapmak yerine, çok daha gelişmiş bir sınıflandırma sistemine ihtiyaç duyulacak. Doç. Dr. Barut Selver, aday seçiminin ikili bir sınıflandırma problemi olarak ele alınacağını, böylece uygun adayı bulmak için daha etkili bir yöntem uygulanacağını belirtti.
Yapay sinir ağları kullanılarak oluşturulacak sistem, adayları sıralamak ve en uygun kişiyi bulmak için bir "turnuva stratejisi" kullanacak. Bu sayede, kornea alıcıları daha hızlı ve doğru bir şekilde belirlenebilecek.
