Genel
Radyoloji maliyetlerini azaltan uygulama

Yapay zekanın ülkemizde en çok rağbet edilen alanı görüntü işleme özellikle de radyoloji alanında hekimlerin en büyük yardımcısı. Hekimler, yorum farklılıkları nedeniyle radyoloji görüntülerinden farklı yorumlar çıkarabileceği gibi, yorgunluk nedeniyle bazen bazı belirtileri atlama olasılığına sahip. Öte yandan hekimler genellikle şüphe duydukları her durumda radyolojik görüntü talep ediyor. Ancak bu işlem hastanın sağlıklı olması durumunda artı bir maliyet anlamına geliyor. Günde binlerce, milyonlarca bireyin veya hastanın görüntü çektirdiğini düşünürsek, bu büyük bir maliyet getiriyor. Peki ama bu maliyetler düşürülebilirse?
Burcu Bektaş Güneş tam olarak bu süreçleri hızlandırmak amacıyla 2019’da kurduğu yazılım girişimini, troid alanındaki tecrübeli radyolog Prof. Dr. Düzgün Yılıdırm ile Londra’da TRAICK’i kurmuş.
TROİD KANSERİYLE BAŞLADILAR
“TRAICK’e neden ihtiyaç var?” sorusunun cevabını bir de Güneş’ten dinleyelim: “Günümüzde radyologlar arasında yorum farkı yüzde 70’i buluyor. Bu durum gereksiz biyopsi işlemleri, vakit kaybı gibi maliyetlere neden oluyor. Ayrıca radyolojide uzman hekim sayısının yetersizliğinden dolayı ülkemizde ve dünyada bekleme süreleri uzuyor. Bu kapsamda hem hastalar hem de sağlık profesyonelleri için radyolojide iş akışını hızlandıran, standart raporlama ve değerlendirme protokolünü içeren klinik karar destek sistemleri geliştirmeye odaklandık.
İlk olarak tiroid kanseri ile başladık çünkü tiroid kanseri dünya genelinde en hızlı artış gösteren kanser türlerinden biri ve rutin bir tarama programı yok. Tanısı için ilk aşamada genellikle ultrasonografi kullanılır fakat ultrason görüntülerinin yorumlanması karmaşık. Net bir tanı koyabilmek için hastalar girişimsel bir cerrahi yöntemi olan biyopsiye yönlendirilir. Dünya genelinde bir yılda gerçekleştirilen biyopsilerin yüzde 25’inin gereksiz olduğu gözlemlenmiş.”

TRAICK uygulamasının ultrason görüntüleri üzerinde çalıştığını, otomatik nodülleri tanıdığını, TI-RADS risk seviyesi, şekil özellikleri ve malignite riskini hızlı bir şekilde değerlendirerek biyopsi yapılıp yapılmayacağı konusunda hekime destek olduğunu belirten TRAICK Kurucusu Burcu Bektaş Güneş, “Otomatik raporlama özelliği ile hekimlerin iş yükünü yarıya indiriyor Ayrıca kişinin bir önceki görüntüleme sonuçları ile karşılaştırmalı analiz sunuyor.
2030 yılında 15.7 trilyon dolar olacağı tahmin edilen yapay zeka pazarında, Tanıda Yapay Zeka Market Büyüklüğü’nün 10 Milyar doları aşması bekleniyor. Tiroid özelinde başlattığımız bu yazılımı modüler bir şekilde yapıyoruz ve zamanla diğer bölgeler içinde genişletme hedefimiz var.
Kanada’da, Avustralya’da ve Tayland’da benzer çözümü hedef alan çeşitli rakiplerimiz girişim olarak başlayıp ürünleri için FDA onayını almışlar” diyor.

ARKASINDA İKİ ALGORİTMA VAR
Uygulamanın arka planında, nodülün yapısını anlamaya çalışan görüntü işleme algoritması, TIRADS standardına göre etiketlediği verilerden elde edilen analiz sonuçları ve eğitim için kullanılan verilerin patoloji sonuçlarından bir kestirim yapılarak hibrit bir yapay zeka algoritma sistemi bulunuyor.
Görüntüler, İstanbul Medeniyet Üniversitesi Hastanesi, Cerrahpasa Tıp Fakültesi ve Acıbadem Hastanesi ile yapılan anlaşmalarla temin ediliyor.
Modellemenin yüzde 95 olan başarım oranı artırmaya çalışan TRAICK, Eylül 2023’ten itibaren klinik doğrulama çalışmalarına başlayacak.