Kalça kırığına erken alarm

İzmir’deki Özel Çakabey Okulları 12’nci sınıf öğrencisi Asya Ocak ile 11’inci sınıf öğrencileri Kuzey Şahin ve Defne Varol’un geliştirdiği kırık tespit sistemi, yaşlılarda ve sporcularda çok sık karşılaşılan bir sağlık sorununa çözüm sunuyor. Tekrarlayan fiziksel aktivitelerin sonucunda kemiklerde görülen çatlaklara ve ufak çaplı kırıklara ‘stres kırığı’ adı veriliyor ve bu kırıkların önemli bölümü büyük bir kırığa dönüşmeden önce saptanamıyor. Asya ve arkadaşları tarafından geliştirilen yapay zeka ile çalışan sistem, ileri yaşlarda özellikle pelvis bölgesinde kalça kırığı olarak görülen stres kırıklarını önceden çok yüksek oranda doğru tespit edebiliyor. Şu an için sistem sadece pelvis bölgesindeki kırıkları bulmaya yarıyor ancak ekip bacak, diz ve kol bölgelerindeki kırıkların tespiti için de çalışmalarını sürdürüyor. Asya Ocak, geçtiğimiz aylarda TÜBİTAK tarafından teşvik ödülü alan ‘Fracture Detection (FD – Kırık Tespiti)’ isimli projeyi şöyle anlattı:

4 BİN 40 GÖRÜNTÜYLE ÇALIŞTIK

“Takım arkadaşım Kuzey Şahin’in babaannesi Ayşegül Şahin’in stres kırığı ne yazık ki zamanında tespit edilemedi ve büyük bir kalça kırığına dönüştü. Çalışmamızda bu hikâyeden ilham aldık. Modelimiz, yüzde 92 doğruluk oranıyla kırık tipini tanıyor ve doktorlara kırığın oluşması ya da oluşmaya başlamasıyla ilgili bilgi veriyor. 245 gerçek röntgen görüntüsünü alıp bunları kendi oluşturduğumuz bio-mekanik algoritması sayesinde çoğalttık. Yani gerçek verileri yapay zekâya vererek onun daha fazla veri üretmesini sağladık. Bu sayede farklı şekillerde 4 bin 40 tane röntgen görüntüsü elde ettik ve sistemimizde bu görüntüleri kullandık. Yapay zekâ ne kadar farklı görüntüyle karşılaşırsa o kadar doğru tespitlerde bulunabiliyor. Hem gerçek hem de yapay zekayla simüle edilen röntgen örneklerinin çoğalmasıyla sistemimiz kemiklerdeki stresi daha doğru tespit etmeye başladı. Diğer yandan model, kemiklerde sadece düz bir çizgi aramıyor. Tüm dalgalanmalara ve kıvrımlara bakarak bir kırık tespit etmeye çalışıyor.”

UZMANLAR NE DİYOR

Ege üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Erkan Zeki Engin: Stres kırığı gibi ince ve erken dönemde tespiti zor olan lezyonların geleneksel yöntemlerle tanılanması oldukça güç. Bu bağlamda geliştirilen yapay zekâ destekli karar destek sisteminin tanı doğruluğunu artırması ve hekime zaman kazandırması önemli bir katkı. Geliştirilen bu yazılımın klinik uygulamalarda kullanılabilecek güçlü bir karar destek sistemi potansiyeline sahip olduğunu düşünüyorum.
Çakabey Okulları Proje Koordinatörü Viki Kalderon: Öğrencilerimiz yaklaşık bir yıldır büyük bir özveriyle çalışarak yapay zeka destekli bu sistemi geliştirdiler. Özellikle erken teşhisi zor olan stres kırığı gibi sağlık sorunlarının tespitinde önemli bir katkı sağlayan bu proje, biyoloji ve teknolojiyi başarıyla bir araya getiriyor.