Son yıllarda yapay zekâ teknolojileri, sağlık başta olmak üzere pek çok sektörde büyük dönüşümlere yol açtı. Artık yalnızca verileri analiz eden değil insan davranışlarını, ses tonunu, ruh halini ve fizyolojik değişimleri de anlayabilen sistemler geliştiriliyor. Bu gelişmeler, sağlık alanında erken teşhis ve hasta yoğunluğunu azaltma noktasında umut verici bir dönemin kapılarını aralıyor. Bu yenilikçi çalışmalardan birini ise yazılımcı Fesih Sönmez tarafından geliştirildi. Kısa bir sürede hayata geçirdiği yapay zekâ destekli teşhis sistemiyle Sönmez, sağlık sektörüne önemli bir katkı sunmayı hedefliyor. Hastanelerde yaşanan yoğunlukları gözlemleyen Sönmez, bu fikrin aklına bu süreçte geldiğini belirtti. Özellikle acil servislerde ve polikliniklerde yaşanan yoğunlukların, hastalıkların erken teşhisini geciktirdiğini fark eden Sönmez, yapay zekâ ile bu süreci hızlandırmayı hedefledi. Sönmez’in geliştirdiği sistem, dört farklı yapay zekâ modelini aynı anda kullanıyor. İlk aşamada görüntü modeli devreye giriyor. Kamera karşısına geçen kişinin ruh halini, yaşını ve genel durumunu analiz eden sistem, bu verileri ikinci aşamaya aktarıyor. Ardından ses modeli, kullanıcının ses tonunu, nefes alıp verişini, öksürük veya ses kısıklığı gibi semptomları tespit ediyor. Üçüncü aşamada konuşma modeli, kullanıcının cümlelerini analiz ederek sağlıkla ilgili kelimeleri ve muhtemel hastalık belirtilerini ayıklıyor. Bu veriler, arka planda eğitilmiş diğer modellere gönderilerek işleniyor. Son aşamada sistem, elde ettiği tüm bilgileri birleştirerek hastalık ihtimallerini kullanıcıya belli bir oranda sunuyor. Fesih Sönmez, yakın zamanda bu teknolojilerin cep telefonlarına da entegre edilerek herkesin kolayca erişebileceği söyleyerek, "Yapay zeka, artık sadece bir yardımcı değil, sağlıkta erken teşhisin en güçlü destekçisi olacak" dedi.
"Ön teşhis çok önemli"
Fesih Sönmez, yapay zeka kullanarak böyle bir model geliştirdiğini söyleyerek, "Yapay zeka modellerini eğiterek, böyle bir sistem geliştirdim. Bu modeli çok kısa bir süre içerisinde geliştirdim. Bazen hastanelerde öyle yoğunluklar oluyor ki bu sistem hastalıkların ön teşhisinde önemli bir rol oynuyor. Böyle yapay zeka destekli sistemlerin oluşu, bu tarz iş yoğunluğunun önüne geçebilir. Hastaların hangi hastalık grubunda olduğunu anlayabiliyor. Sağlıkta ön teşhisin çok önemli olduğunu düşünüyorum. Yapay zeka desteği ile bu işin hızlanacağı fikrindeyim. Bu modelleri yakın zamanda telefonlarımızda dahi görebiliriz. O an hem görüntüden hem sesten hem de konuşmanızdan sizin hangi hastalığa doğru gittiğinizi belli bir doğrulukta söyleyebilecek. Erken teşhisin öneminin farkında olmamız gerekiyor. Çünkü hastalıklar geç teşhis edildiğinde çokta bir faydası olmuyor. Ama bu tür sistemler hastalığın bulunmasını pratik hale getiriyor. Eğer bu model ciddi şekilde eğitilirse, hastalığımızı tam teşhisini söyleyebilecek konuma getirebiliriz" dedi.
"Hastalıklar hakkında fikir sahibi olabiliyoruz"
Sönmez, sistemin verileri toplayarak hangi hastalık hakkında cevaplar verdiğini belirterek, "Bu uygulama 4 farklı modeli kullanıyor. İlk olarak görüntü, ikinci olarak ses modeli ve üçüncü olarak konuşma modelini kullanıyor. Bu modellerin hepsi yapay zekaya bağlı olarak çalışıyor. İlk olarak kamera karşısına geçtiğinizde sizin ruh halinizi anlayabiliyor ve yaşınızı belli bir doğrulukta tahmin edebiliyor. Bu verileri elinde tutarak ikinci aşamaya geçiyor. Ses aşamasında konuşurken öksürüyor muyuz, nefes darlığımız mı var veya o anda başka semptomlar varsa sesimizden bunları da algılayabiliyor. Siz bilgisayara karşı konuştuğunuzda sizin ne demek istediğinizi anlayabiliyor. Siz konuşurken 10 cümle kuruyorsanız, bu sistem sağlıkla ilgili kelimeleri ve semptomları algılıyor. Daha sonra ise bu tuttuğu verileri arka planda eğitilmiş modellere yolluyor. Sistem, bu elde ettiğin verilerin hepsini toparlayarak hastalığınız hakkında belli bir orantıda size cevaplar veriyor. Buradaki haritada ise ülkemizde hangi hastalıklar yoğunlukta anlıyoruz. Hastalıklar bazında da fikir sahibi olabiliyoruz" diye konuştu.
Yunus Çiftci - Ali Aydın
