Nöbetçi Eczaneler
Yerli Yapay Zeka Çözümü ile İnme ve Beyin Kanaması Teşhisi
Türk girişimci Doç. Dr. Deniz Aliş ve üç mühendis arkadaşı tarafından geliştirilen yapay zeka algoritması, inme ve beyin kanaması riskini önceden tespit etmek amacıyla tasarlandı. 2019 yılında başlayan bu proje, dört farklı ülkede başarıyla test edilmesinin ardından global pazara açılma hedefiyle ilerliyor.
Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyoloji Ana Bilim Dalı’nda Öğretim Üyesi olan Doç. Dr. Deniz Aliş, bu projeyle beraber TÜBİTAK’a başvurarak destek almak için çalışmalara başladı. Projeleri kabul edildikten sonra ekip, kendi şirketlerini kurarak geliştirme sürecine devam etti.
Derin Öğrenme Algoritmaları ile Tanı Süreci
Aliş, sistemin temelinde derin öğrenme algoritmalarının yattığını belirtiyor. Türkiye’deki verileri anonimleştirerek çeşitli kurumlardan topladıklarını ifade eden Aliş, bu verilerin uzman hekimler tarafından etiketlendiğini ve ardından modellerin eğitildiğini vurguladı. Bu modeller, beyin kanaması ve inme tespiti için radyolojik görüntülerle çalışacak şekilde hazırlandı.
Kurulan sistem, hastane içinde Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) süreçlerine uygun bir şekilde yerleştiriliyor. Görüntü çekimi yapıldıktan sonra cihazlardan alınan veriler işleniyor. Eğer beyin kanaması veya inme tespit edilirse, sistem anında mobil uygulamalara ve hastane sistemlerine uyarı gönderiyor. Böylece doktorlar hızlı bir şekilde bilgilendirilerek acil tedaviye geçebiliyor. İnme hastaları için kritik olan bu dakikalar, sistem sayesinde kazanılmış oluyor. Bu sistem, 7 gün 24 saat kesintisiz bir şekilde çalışıyor.
İnme Tanısının Önemi ve Küresel Sağlık İstatistikleri
Doç. Dr. Aliş, inme hastalarında hızlı tanı koymanın hayati önem taşıdığını vurguluyor. “Bir inme hastasını birinci saatte yakalarsanız tedavi edebilme şansınız yüksek, ancak onuncu saatte yakalarsanız bu şans büyük ölçüde azalıyor. Hasta felç kalıyor veya yaşamını yitiriyor,” diyor. Dünya genelinde her yıl 15 milyon inme hastasından 6 milyonu felç, 6 milyonu ise ölüm riskiyle karşı karşıya kalıyor. Kalan 3 milyon hasta ise tedaviye ulaşarak ya da küçük inmeler geçirerek tamamen iyileşebiliyor.
Yatırım ve Destek Süreci
Aliş, ilk olarak Acıbadem Üniversitesi’nden, ardından KOSGEB ve İş Bankası Yapay Zeka Fabrikası’ndan yatırım ve fonlama desteği aldıklarını belirtiyor. Bu destekler sayesinde TÜBİTAK’ın kabulü ile başladıkları projeyi daha da geliştirerek hastanelerde kullanılabilir hale getirdiler. “Şu anda Türkiye’deki 60 hastanede bu sistem aktif olarak kullanılıyor,” diyor.
Yerli ve Milli Ürün Geliştirme Hedefi
2021 yılında Cerrahpaşa Tıp Fakültesi’nde yapılan pilot çalışmalarla ürünün ticari pazara geçiş süreci 2022’de Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde tamamlandı. İstanbul’daki 7 büyük hastaneye, özellikle inme merkezlerine ürünler yerleştirildi. Bu hastaneler arasında Okmeydanı Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Şişli Hamidiye Etfal Eğitim ve Araştırma Hastanesi ve İstanbul Eğitim ve Araştırma Hastanesi bulunuyor. Ürün, 2022 yılında hekimlerin ve hastaların kullanımına sunuldu ve Türkiye genelinde yaygınlaştırıldı.
Aliş, geliştirilen algoritmanın tamamen yerli ve milli imkanlarla hazırlandığını vurguluyor. “Bu ürün, Türk mühendisler ve hekimler tarafından geliştirildi. Kullanılan tüm veriler Türk verileri, algoritmalar Türkiye’ye ait. Ürünümüzün yerli malı belgesi de var. Yüzde 99’un üzerinde yerli imkanlarla geliştirildiği kanıtlandı,” diyor. Şimdi hedefleri, bu yerli ve milli ürünü küresel pazara sunmak.
Global Pazara Açılma ve İhracat Hedefleri
Aliş, 2024 yılı itibarıyla ihracata başlamayı planladıklarını belirterek, ilk etapta Azerbaycan ve Ukrayna’da ürünlerinin satışını gerçekleştirdiklerini kaydediyor. “Bu ülkelerde ürünlerimiz aktif olarak kullanılıyor. Yakın bir zamanda Katar’da ve Hollanda’da pilot uygulamalarımız başlayacak. Özbekistan ile de görüşmelerimiz devam ediyor,” diyor. Hedefleri, mevcut 60 hastane sayısını önümüzdeki 5 yıl içerisinde en az 800’e ulaştırmak ve bu hastanelerin çoğunu yurt dışında konumlandırmak.
Aliş, Türkiye’nin yüksek teknolojiyi ihraç edebileceğini özellikle savunma sanayisinde gösterdiğini ve sağlık sektöründe de benzer bir başarıyı yakalayabileceğine inandığını vurguluyor. “Üreten sağlık” vizyonuyla hareket eden ekip, Türkiye’nin sağlık sektöründe de önemli bir yerli alternatif oluşturmayı hedefliyor.
Aliş, Türkiye’de şimdiye kadar kullanılan yabancı menşeli ürünler yerine yerli alternatiflerin devreye girmesinin önemine dikkat çekiyor. “2020 yılı öncesinde ben de yabancı ürünler kullanıyordum. Sağlık teknolojisi ihracatında lider olan ülkelerin ürünlerine bağımlıydık. Şimdi artık bu yerlileştirme sürecini başlattık ve hemen hemen tüm hastanelerde yerli alternatifimiz mevcut,” diyor.