Yandex açık kaynak yapay zekayla bebeklerde serebral palsi teşhisinde yeni dönem başlattı

Yapay zeka sağlık alanında en hızlı gelişen teknolojilerden biri haline gelirken bebeklerde nörolojik hastalıkların erken tanısında devrim niteliğinde bir adım atıldı. Yandex tarafından geliştirilen ve açık kaynak olarak sunulan yeni yapay zeka çözümü, 12 aydan küçük bebeklerin beyin MR görüntülerini analiz ederek serebral palsi belirtilerini yüzde doksanın üzerinde doğrulukla tespit edebiliyor. Bu özellik sayesinde, normalde günler süren görüntüleme değerlendirmeleri dakikalar içinde tamamlanabiliyor ve doktorlara kritik karar noktalarında destek sağlanıyor. Türkiye’de yapay zeka tabanlı sağlık uygulamalarının ivme kazandığı bir dönemde tanıtılan bu sistem, erken teşhisin önem taşıdığı serebral palsi gibi hastalıklarda güçlü bir çözüm sunuyor.

Türkiye’de dijital sağlık ekosisteminin güçlenmesi ve yapay zeka projelerinin bakanlık vizyonuyla yaygınlaşması bu tür yeniliklerin kısa sürede klinik uygulamalara entegre edilmesine olanak sağlıyor. Yandex’in açık kaynak yaklaşımı da teknolojinin yalnızca ticari çözümlere değil, araştırmacılara ve sağlık kurumlarına ücretsiz olarak ulaşmasını mümkün kılıyor.

Erken teşhisin önemi

Serebral palsi  doğum öncesi veya doğum sonrasında meydana gelen beyin hasarı sonucu ortaya çıkan ve çocukluk döneminde en sık görülen nörolojik engellilik durumlarından biri olarak biliniyor. Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre her bin doğumda iki ila üç bebeği etkileyen bu durum, Türkiye’de yapılan geniş kapsamlı araştırmalar doğrultusunda bin çocukta yaklaşık sekiz oranına kadar çıkabiliyor. Bu tablo, hastalığın erken teşhisi ve hızlı rehabilitasyon yaklaşımının kritik önemini vurguluyor.

Ancak hastalığın yaşamın ilk yılında teşhis edilmesi oldukça zor. Bebek beyninin hızlı gelişimi ve MR görüntülerinde gri ve beyaz madde ayrımının zayıf görünmesi, radyologlar için tespit sürecini zorlaştırıyor. Bu noktada yapay zekanın görüntü analizi konusundaki gücü devreye giriyor. Yandex’in geliştirdiği model, bu ayrımı yüksek doğrulukla yaparak uzmanlara tanı koyma sürecinde objektif veriler sunuyor.

Teknolojinin çalışma yapısı

Yandex pediatrik sinirbilim konusunda uzman akademisyenlerle iş birliği yaparak geniş veri kümeleri üzerinde model eğitimi gerçekleştirdi. Açıklamalı veri setlerinin sınırlı olması, önceki araştırma girişimlerinde önemli bir sorun olarak öne çıkmıştı. Bu engelin aşılması için yeni anatomik segmentasyon verileri üretildi ve gelişmiş sinir ağı mimarileri kullanıldı. Sonuç olarak ortaya çıkan yapay zeka modeli, beyin MR’larında gri ve beyaz maddeyi ayrıştırma konusunda yüzde doksanın üzerinde doğruluk seviyesine ulaştı.

Açık kaynak olarak GitHub üzerinden paylaşılması ise hem akademik çevreler hem de sağlık kuruluşları için büyük bir avantaj sağlıyor. Modelin araştırmalarda ve klinik pratikte daha geniş bir kullanıcı kitlesine ulaşması hedefleniyor.

Klinik süreçlerde kolaylık

Bir beyin MR’ının çekimi ortalama yirmi ila kırk dakika sürüyor ancak değerlendirme aşaması çok daha uzun. Bebeklerde ise görüntü kalitesini sağlamak için özel koşullar gerekiyor ve analiz süreci saatler, hatta bazı durumlarda günler alabiliyor. Yandex’in geliştirdiği bu çözüm, analiz süresini dakikalara indirerek hekimlerin iş yükünü azaltıyor ve acil durumlarda hızlı karar verilmesini sağlıyor.

Bu teknoloji ayrıca uzun dönem izlem gerektiren pediatrik vakalarda avantaj sunuyor. Çok sayıda görüntünün değerlendirilmesi gereken durumlarda yapay zekanın otomatik segmentasyon yapması, radyologların zamanını kritik olgulara odaklamasına imkan tanıyor. Böylece hem tanı süreci hızlanıyor hem de sağlık sisteminde verimlilik artışı sağlanıyor.

Sağlık sistemine katkı

Türkiye  yapay zeka destekli sağlık teknolojilerinin yaygınlaşması konusunda bölgede öncü konuma sahip. Sağlık Bakanlığı’nın dijital dönüşüm stratejileri, hastanelerin dijital olgunluk seviyelerinin artırılmasına ve veri entegrasyon altyapısının geliştirilmesine dayalı uzun vadeli bir plan içeriyor. Yandex’in çözümünün bu dönemde tanıtılması, teknolojinin hızlı bir şekilde uygulama alanı bulmasını kolaylaştıracak.

Yandex temsilcileri  amaçlarının uzmanların karar süreçlerini güçlendirmek ve yapay zekayı sağlık profesyonelleri için erişilebilir hale getirmek olduğunu belirtiyor. Bebeklerde beyin gelişimi gibi karmaşık klinik alanlarda yapay zeka desteği, hem tanısal doğruluğu hem bakım kalitesini ileri seviyeye taşımayı hedefliyor.

Serebral palsi gibi nörolojik hastalıkların erken tanısı  çocukların yaşam kalitesi ve gelişim süreçleri üzerinde belirleyici rol oynuyor. Yandex’in geliştirdiği yapay zeka sistemi, bu alanda hem teknik hem klinik açıdan önemli bir ilerleme sunuyor. Modelin açık kaynak olması yeniliklerin yalnızca kapalı laboratuvarlarda kalmadığını, tıp dünyasına doğrudan hizmet etmeye başladığını gösteriyor. Önümüzdeki dönemde daha fazla sağlık kurumunun bu teknolojiyi benimsemesiyle hem erken teşhis oranlarının artması hem de sağlık personelinin iş yükünün azalması bekleniyor. Yapay zekanın doğru eğitimle birleştiği noktada, modern tıpta dönüştürücü bir güce sahip olduğu bir kez daha kanıtlanmış oluyor.