Şirketten yapılan açıklamaya göre, geliştirilen sinir ağı sayesinde beyin MR'ı analizleri birkaç dakika içinde otomatik olarak yapılabiliyor.
Serebral palsi ve diğer merkezi sinir sistemi hastalıklarında doktorlara karar desteği sunan bu teknoloji, erken tanı ve etkili rehabilitasyon stratejilerinin belirlenmesine önemli katkı sağlıyor.
Genellikle doğum öncesi veya doğumdan kısa süre sonra görülen serebral palsi, çocukluk çağında engelliliğin başlıca nedenlerinden biri olarak öne çıkıyor. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) verilerine göre, her 1000 doğumda 2-3 çocuk bu rahatsızlıktan etkileniyor. Türkiye'de 2016-2022 yılları arasında yapılan kapsamlı bir araştırmada ise görülme sıklığının 1000 çocukta 7,74 olduğu tespit edildi.
Erken tanı, hastalığın seyrini ve rehabilitasyon başarısını belirlemede kritik rol oynuyor. Ancak bebek beyninin hızlı gelişimi ve MR görüntülerinde gri ve beyaz madde kontrastının düşük olması, tanı sürecini güçleştiriyor.
Veri eksikliğine çözüm getirdi
2019'daki MICCAI Grand Challenge yarışmasında, geliştiricilerden iSeg-2019 veri setiyle 6 aylığa kadar bebeklerin beyin MR görüntülerini bölümlendirmeleri istendi. Yarışma, açıklanabilir veri eksikliğini ortaya koydu.
Bu eksikliği gidermek amacıyla Yandex araştırmacıları, tıp uzmanlarıyla birlikte yeni veri açıklamaları oluşturdu, özel bir sinir ağı mimarisi tasarladı ve kapsamlı makine öğrenimi deneyleri yürüttü.
Sonuçta geliştirilen model, yapılan iç değerlendirmelerde beyin MR'larında gri ve beyaz maddeyi ayırt etmede yüzde 90'ın üzerinde doğruluk oranına ulaştı ve klinik uygulamalarda kullanılabilirlik açısından yüksek potansiyel gösterdi.
Açık kaynaklı ve ücretsiz
Yandex'in yapay zeka çözümü açık kaynaklı ve ücretsiz olarak sunuluyor. Böylece hem Türkiye'de hem de dünya genelinde sağlık kurumları bu sistemi kolayca kullanabiliyor.
Bu teknolojinin klinik süreçlere entegrasyonu, doğruluğu ve objektifliği artırırken, tanı sürecini hızlandırıyor ve klinik verimliliği yükseltiyor. Ayrıca, daha az deneyimli uzmanlara da analiz desteği sağlıyor.
Sinir ağı kodu GitHub'da erişime açık olup mevcut medikal BT sistemlerine entegre edilebiliyor.
Yandex Bulut Teknoloji ve Toplum Merkezi Başkanı Anna Lemyakina, amaçlarının Yandex'in gelişmiş teknolojilerini doktorların hizmetine sunmak olduğunu belirterek şunları söyledi:
'Bu projedeki en büyük zorluk veri setinin kısıtlı olmasıydı. Ancak tıp uzmanlarıyla yakın işbirliği sayesinde, radyologların aynı sürede daha fazla hastayı değerlendirmesini ve en acil durumlarda hızlıca tedavi önermesini sağlayan bir araç geliştirdik.'
