İzmirli Öğrencilerden Yapay Zeka Başarısı! Femur Kırığı Teşhisinde Dünya İkincisi Oldular

İzmir'de eğitim gören Defne Eser, Furkan Özdingiş ve Ateş Habacı, geliştirdikleri yapay zeka destekli sağlık projesiyle uluslararası başarı elde etti. Aydoğan Yağcı Bilim ve Sanat Merkezi öğrencileri, femur kırıklarının erken teşhisini sağlayan sistemleri sayesinde Çin'in başkenti Pekin'de düzenlenen Uluslararası Bilimsel Yaratıcılık Yarışması'nda dünya ikinciliği kazandı.

Femur Kırığı Projesinin Hikayesi Dedesinin Yaşadığı Sorunla Başladı

Projeye ilham veren olay, öğrencilerden Defne Eser'in dedesinin yaşadığı sağlık sorunu oldu. Düşme sonucu femur kemiğini kıran dedesinin kırığının geç fark edilmesi ve hareket kabiliyetini kaybetmesi, öğrencileri çözüm arayışına yönlendirdi.

Yapay Zeka Sistemi 3 Bin Radyografi Görüntüsüyle Eğitildi

Öğrenciler, çeşitli kaynaklardan elde ettikleri yaklaşık 3 bin radyografi görüntüsünü kullanarak yapay zeka modelini eğitti. Sistem yalnızca belirgin kırıkları değil, erken dönemde tespit edilmesi daha zor olan mikro kırıkları da analiz edebiliyor.

Defne Eser, sistemin yüklenen görüntüleri analiz ederek kırık veya sağlam şeklinde sınıflandırma yaptığını ve doktorlara ek bir değerlendirme desteği sunduğunu belirtti.

Doğruluk Oranı Yüzde 93'e Ulaştı

Geliştirilen yapay zeka modelinin doğruluk oranının şu an için yüzde 93 seviyesinde olduğu açıklandı. Öğrenciler, sistemin hastanelerde aktif olarak kullanılabilmesi için başarı oranını daha da artırmayı hedefliyor.

Femur Kırığı Projesinde Hedef Hastanelerde Kullanılması

Dünya ikinciliği elde eden gençler, projelerinin yalnızca yarışma başarısıyla sınırlı kalmasını istemiyor. Amaçları, yapay zeka destekli sistemin ilerleyen dönemde acil servisler ve ortopedi kliniklerinde doktorlara yardımcı bir karar destek mekanizması olarak kullanılması.

Şu anda sistemin doğruluk oranı yüzde 93 olarak görülüyor. Öğrenciler, söz konusu projenin hastanelerde kullanılabilmesi için oranı mümkün olduğunca yüzde 100'e yakın hale getirmeyi hedefliyor. 

Defne Eser, sistemin çalışma prensibini, "Yani sisteme yüklediğinizde bu sistem görseli analiz ediyor ve kırık ya da sağlam şeklinde bir sınıflandırma yapıyor. Model, doktorumuza başka bir doktormuş gibi açıklama sunuyor" sözleriyle açıkladı.

Yapay Zekanın Sağlık Alanındaki Potansiyeline Dikkat Çekti

İzmirli öğrencilerin geliştirdiği proje, yapay zekanın tıbbi görüntüleme ve erken teşhis alanındaki kullanımına önemli bir örnek olarak gösteriliyor. Özellikle yaşlı bireylerde sık görülen femur kırıklarının erken teşhis edilmesi, tedavi sürecinin hızlanmasına ve komplikasyon risklerinin azaltılmasına katkı sağlayabilir.