Kalça kırığına erken alarm

İzmir’deki Özel Çakabey Okulları’nın 12’nci sınıf öğrencisi Asya Ocak ile 11’inci sınıf öğrencileri Kuzey Şahin ve Defne Varol’un ortak çalışması, sağlık alanında önemli bir yeniliği temsil ediyor. Geliştirdikleri yapay zeka tabanlı kırık tespit sistemi, özellikle yaşlılar ve sporcular arasında sık görülen stres kırıklarının erken teşhisinde devrim niteliğinde bir adım olarak öne çıkıyor. Günümüzde tekrarlayan fiziksel aktiviteler sonucunda kemiklerde oluşan çatlaklar ve ufak çaplı kırıklar, çoğu zaman zamanında fark edilmediği için ciddi sağlık sorunlarına yol açabiliyor. Bu sistem, özellikle ileri yaşlardaki bireylerde pelvis bölgesinde görülen stres kırıklarını yüksek doğrulukla saptayabiliyor ve böylece olası büyük kırıkların önüne geçilmesine katkı sağlıyor.

Sistemin şu anki versiyonu sadece pelvis bölgesindeki kırıkları tespit edebiliyor, ancak ekip, bacak, diz ve kol bölgelerindeki kırıkların tanısına da yönelik çalışmalarını sürdürüyor. Bu inovatif proje, özellikle yaşlı hastalarda kalça kırıklarının önlenmesinde ve sporcularda performans takibinde büyük önem taşıyor. Asya Ocak, geçtiğimiz aylarda TÜBİTAK tarafından verilen teşvik ödülünü kazanan “Fracture Detection (FD – Kırık Tespiti)” isimli projeyi şöyle anlatıyor:

“4 BİN 40 GÖRÜNTÜYLE ÇALIŞTIK”

“Takım arkadaşım Kuzey Şahin’in babaannesi Ayşegül Şahin’in stres kırığı ne yazık ki zamanında fark edilmedi ve sonucunda büyük bir kalça kırığına dönüştü. Bu hikâyeden ilham alarak çalışmalarımıza başladık. Sistemimiz, %92 doğruluk oranıyla kırık tipini tanıyabiliyor ve doktorlara kırığın oluşması veya oluşmaya başlamasıyla ilgili önemli bilgiler sağlıyor. 245 gerçek röntgen görüntüsünü kullanarak, kendi geliştirdiğimiz bio-mekanik algoritma sayesinde bu verileri çoğalttık. Bu sayede yapay zekanın farklı ve çeşitli görsellere maruz kalmasıyla, sistem daha doğru ve güvenilir sonuçlar vermeye başladı. Ayrıca, gerçek ve yapay olarak üretilen 4 bin 40 görüntüye ulaşarak, kemiklerdeki stres ve kırık oluşumunu daha hassas biçimde tespit edebiliyoruz. Yapay zekâ, farklı şekillerdeki görüntülerle karşılaştıkça, kırıkların tanısında daha yüksek doğruluk yakalıyor. Sistemimiz sadece düz çizgiler veya tek bir kıvrıma odaklanmıyor; kemiklerdeki tüm dalgalanmalara, kıvrımlara ve detaylara dikkat ederek, kırıkların varlığını tespit etmeye çalışıyor.”

Uzmanlardan Yorumlar

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 tanısı oldukça güçtür. Bu bağlamda, geliştirilen yapay zekâ destekli karar destek sistemleri, tanı doğruluğunu artırmakla kalmıyor, aynı zamanda sağlık profesyonellerine zaman kazandırıyor. Bu tür teknolojilerin klinik uygulamalarda kullanılması, hastaların erken ve doğru teşhis edilmesine büyük katkı sağlayacaktır.”

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 rol oynayacak bu proje, biyoloji ve teknolojiyi başarıyla bütünleştiriyor. Bu sayede gençlerimizin inovasyon ve girişimcilik alanında önemli bir adım attıklarını düşünüyorum.”