Kornea nakline yapay zeka desteği
Egeli bilim insanı Doç. Dr. Özlem Barut Selver'in Kornea Nakli için Yapay Zeka Tabanlı Alıcı Belirleme Sistemi Geliştirilmesi başlıklı projesine TÜSEB'den destek geldi
Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Göz Hastalıkları Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Özlem Barut Selver’in yürütücülüğünü yaptığı, “Kornea Nakli için Yapay Zeka Tabanlı Alıcı Belirleme Sistemi Geliştirilmesi” başlıklı proje, Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı (TÜSEB) Araştırma ve Geliştirme Projelerini̇ Destekleme Programı’ndan destek aldı. Proje ile Türkiye ve dünyada ilk kez kornea nakil seçim operatörünü simüle eden yapay zeka tabanlı etkileşimli bir program geliştirilmiş olacak.
Doç. Dr. Özlem Barut Selver’i makamında ağırlayan Ege Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Necdet Budak, çalışmaları için kutladı. Prof. Dr. Budak, “Üniversitemiz akademisyenleri çağın gereksinimleri ve getirdiği yenilikleri göz önüne alarak önemli çalışmalar gerçekleştiriyor. Bu çalışmalar, kurumlardan destek almaya hak kazanıyor. Üniversitemiz Tıp Fakültesi Göz Hastalıkları Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Özlem Barut Selver’in yürütücülüğünü yaptığı kornea nakline yönelik yapay zeka tabanlı sistem, kornea naklinde aday seçimi ve eşleştirme süreçlerini daha verimli hale getirecek” dedi.
Kornea tabakasının saydamlığını yitirmesiyle oluşan hastalıkların dünyadaki körlüklerin yüzde 10’una neden olduğunu belirten Doç. Dr. Barut Selver, “Kornea, gözün ön tarafındaki en dış katmandır, saat camı gibi saydamdır. Saydamlığın korunması, iyi görme fonksiyonu için elzem. Korneanın saydamlığını yitirdiği hastalıklar, dünyada körlüklerin yüzde 10’unu oluşturuyor. Korneal körlük olarak tanımlanan durumun tedavisi doku nakli olan kornea nakli ile mümkün. Kornea dokusu, kadavradan bağış yoluyla sağlanıyor, yaklaşık 14 gün süre ile saklanabiliyor ve bu süre içinde alıcıya nakledilebiliyor. Dünyada 10 milyondan fazla kişi korneal körlükle savaşıyor, yıllık gerçekleşebilen nakil sayısı 150 bin. Bu sayılardan anlaşılacağı gibi bağış dokusu, ihtiyacı karşılamıyor. Her bir kornea dokusu için 70 hasta bekliyor. Kornea bağışında, alıcıyı olabildiğince hızlı ve efektif belirlemek, önemli bir konu” dedi.
Proje kapsamında kornea naklinde aday seçimine yönelik çalışmalara değinen Doç. Dr. Barut Selver, “Kornea nakli gerçekleştirmekle yükümlü göz bankalarındaki kornea bekleyen alıcı hastalar fazla. Bu listelerden alıcı seçimi, operatörün genel geçer kurallar, literatür bilgisi ve listelerdeki hastaların özellikleri dahilindeki kararına dayanır. Bu karar süreci, alıcı listesi uzadıkça zorlaşır ve süreç uzar. Bu problem için çözümümüz kornea nakil cerrahisi öncesi aday değerlendirme sistemi adı altında geliştirdiğimiz yapay zeka tabanlı algoritma ile kornea alıcı seçiminden sorumlu yetkili operatörü simüle eden etkileşimli bir program oluşturmak ve bu sayede kornea alıcı seçim sürecini manuel seçime göre çok daha hızlı ve efektif şekilde sağlamaktır” dedi.
Proje hakkında detaylı bilgi veren Doç. Dr. Barut Selver, “Önerilen kornea nakil cerrahisi skorlama sisteminde, cerrahların uygun adaylara karar vermek için yorumladıkları parametreler, bir makine öğrenmesi tekniğinin yapay sinir ağı ya da derin ağ girdi özellikleri olarak kullanılabilir. Ancak problemin doğası gereği, adayların seçiminde yapay sinir ağının çıktısı bir puan ile değerlendirilemez. Uzmanlar, sadece bir dizi potansiyel aday belirledikten sonra nakil için en uygun olanı seçtiğinden, çıktı değişkeni için puan yoktur. Bu nedenle, problem doğal olarak yakınsamadan ziyade bir sınıflandırma problemi olarak ortaya konabilir. Nakil bekleyen hasta sayısı fazla ise yapay sinir ağının kazananı kodlaması için çıkışının çok fazla olması gerekir. Bu, çok daha karmaşık bir yapay sinir ağının tasarımını gerektirir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, önerilen projede geliştirilecek sistemde aday seçimi ikili bir sınıflandırma problemi olarak ortaya konulacak. En iyi adayı bir kerede bulmak yerine, önerilen sistem bir turnuva stratejisi kullanacak” dedi.
