Öksürük sesinden hastalık tanısı koyabilen yazılım geliştirildi
Üniversitemizde farklı uzmanlık alanlarından akademisyenler tarafından, öksürük sesinden altı farklı hastalığın yanı sıra sağlıklı öksürüğü de teşhis edebilen yapay zeka destekli bir yazılım geliştirildi.
Üniversitemizden iki biyoistatistik uzmanı, bir bilgisayar mühendisi, bir göğüs hastalıkları uzmanı ve bir gastroenteroloji uzmanının iş birliğiyle, insan seslerinin matematiksel veri ve görüntülere dönüştürülerek solunum yolu hastalıklarının teşhis edilebilmesine olanak sağlayacak yazılım üzerine çalışmalar başlatıldı. Bu kapsamlı çalışmada, bölümümüzün öğretim elemanı Doç. Dr. Ömer Faruk Akmeşe de yer almaktadır.
Bir yılı aşkın süredir devam eden çalışmalarda, 75 gönüllüden alınan öksürük sesleri matematiksel verilere ve görsel grafiklere dönüştürüldü. Elde edilen bu veriler, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak işlenmiş ve KOAH, astım, bronşit, üst solunum yolu enfeksiyonları, zatürre ve reflü gibi hastalıklardan kaynaklanan öksürük seslerinin karakteristik özellikleri yapay zekaya öğretilmiştir.
Sağlıklı bireylerden alınan öksürük seslerini de başarıyla ayırt edebilen sistem, yüzde 91’in üzerinde doğruluk oranıyla tanı koyabilmektedir. Geliştirilen bu yazılım projesi, TÜBİTAK tarafından desteklenmeye değer bulunmuştur.
Proje TÜBİTAK desteğiyle geliştirilecek
Hitit Üniversitesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Emre Demir, çalışmayla öksürük sesine ilişkin birçok parametre elde ettiklerini ve analiz edilmeye uygun hale getirdiklerini söyledi.
Elde edilen verileri yapay zekaya öğrettiklerini belirten Demir, "KOAH, astım, bronşit, üst solunum yolu hastalıkları, zatürre, reflü gibi hastalıkları öksürük sesinden teşhis edebiliyoruz." dedi.
Pilot uygulamada elde ettikleri yüzde 91 başarı oranını, TÜBİTAK desteğiyle temin edilecek gelişmiş ekipmanlarla yüzde 95'in üzerine çıkarabileceklerini kaydeden Demir, "Her bir hastadan 3 ses alacağız. Her bir hastalık grubundan en az 100 ses alacağız. 2 binin üzerinde ses verisi elde etmeyi planlıyoruz. Her sesi 10 farklı veriye dönüştüreceğiz. Belki 5 bin parametremiz olacak. Bu sayede çok daha kapsamlı veriler elde etmiş olacağız." diye konuştu.
Hastalar cep telefonuyla kendisine teşhis koyacak
Projenin üçüncü aşamasında mobil yazılım geliştirmeyi hedeflediklerini vurgulayan Demir, şöyle devam etti:
"Projeyle nihai amacımız şu, binlerce ses verisinden derin öğrenme ve yapay zekayla bir model ortaya koyacağız. Bu modelin yüzde 95 oranında başarılı şekilde solunum yolu hastalıklarının tanısını koyacağını düşünüyoruz. Projenin üçüncü aşamasında, cep telefonuyla kaydedilecek öksürük sesiyle kişinin kendisine doğrudan solunum yolu tanısı koyacağı bir mobil uygulama geliştirmek istiyoruz."
Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalından Dr. Öğretim Üyesi Büşra Durak da öksürüğün göğüs hastalıkları polikliniğine en sık başvuru nedenlerinden olduğuna dikkati çekerek, "Öksürük bize hastalıklar hakkında çok önemli bulgular vermekte. Kuru öksürük, balgamlı öksürük, hırıltılı öksürük gibi öksürük çeşitleri var. Kuru öksürükle gelen hastalarda astım, reflü gibi hastalıkları düşünüyoruz. Balgamlı öksürükte gelen hastalarımızda ise KOAH, bronşit, pnömoni gibi hastalıkları düşünüyoruz." dedi.
Bu hastalıkların tanısı için çeşitli laboratuvar ve görüntüleme tetkiklerine ihtiyaç duyulduğunu ifade eden Durak, sözlerini şöyle sürdürdü:
"Bu tetkikler hastaları yıpratabilmekte, sağlık sisteminde de ciddi yük oluşturabilmekte. Projeyle solunum sistemi hastalıklarında ses analizi yöntemiyle sadece öksürük seslerinden tanı koyabilmeyi amaçlıyoruz. Bu da hastalara daha hızlı tanı koymamızı, daha hızlı tedavi süreci ve sağlık sisteminde oluşabilecek ciddi yükü önlemeyi sağlayacağını düşünmekteyiz."
Gastroenteroloji kliniğinden uzman doktor İbrahim Durak ise reflünün kronik öksürüğün üçüncü sebebi olduğunu belirterek, "Biz normalde reflü tanısı için üst sindirim sistemi endoskopisi, PH metre gibi ciddi işlemler yapmak zorunda kalabiliyoruz. Öksürük sesinden tanı koyabilmek bizim açımızdan büyük kolaylık olacak. Hem sağlık sistemi üzerindeki büyük maddi yükünü hem de hasta yoğunluğunu azaltacak bir sistem. Projeyi ilk duyduğumdan beri heyecanlıyım." ifadelerini kullandı.
