Üsküdar Üniversitesi’nde, 1998’den bu yana toplanan beyin görüntüleme verileri yapay zekayla sınıflandırıldı.
Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, veriler, üniversitesinin uygulama ve araştırma merkezlerinde analiz edilerek BraiNP/NP Model oluşturuldu.
Üsküdar Üniversitesi Rektör Danışmanı, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, üniversitenin Kurucu Rektörü Prof. Dr. Nevzat Tarhan’ın danışmanlığında geliştirilen BraiNP/NP Model hakkında bilgi verdi.
Açıklamada görüşlerine yer verilen Ergüzel, verilerin NPİstanbul Hastanesi’nde toplandığını belirterek, “NP Model, tüm süreçlerinde yapay zeka algoritmaları kullanılan, farklı psikiyatrik hastalıkların ön tanı sınıflandırmasına veya tedavi sonucu öngörüsüne ilişkin geliştirilen yüksek öngörü becerisine sahip bir modelidir.” ifadesini kullandı.
Ergüzel, modelin bilimsel yayınla sınırlı kalmayıp sağlık sistemine kazandırmanın önemine işaret ederek, modelle hastalıkların erken ön tanı ve tedavisinde etkin kullanılmasının amaçlandığını kaydetti.
Son 3 yıl içinde, klasik yapay zeka algoritmalarının hastalıkları sınıflandırma konusunda kayda değer bir gelişme yaşandığını ifade eden Ergüzel, bu gelişmelerin temelinde, toplanan verinin artan çözünürlüğü, hastalara ait veri setlerinin çeşitlenmesi ve özellikle derin öğrenme algoritmalarının yaygın olarak kullanılmasının yer aldığını belirtti.
Ergüzel, yaygın görülen psikiyatrik hastalıkların sınıflandırılmasında ön tanı kapasitesiyle geliştirilen modelin üniversitedeki sinir bilim uzmanları ve yazılım mühendisleri ile birlikte tasarlandığı bilgisini paylaşarak, “Modelin uluslararası patent başvurusu yapılmıştır. Patent tescili, uygulamanın potansiyelinin ve özgün, yenilikçi becerisinin tescili olmakla birlikte NPİstanbul Hastanesi hekimlerinin kullanımına açılmıştır.” açıklamasında bulundu.
Kısa ve uzun vadede hasta, hekim ve sağlık sistemi için sağlanacak 7 temel katkı olduğunu belirten Ergüzel, bu katkıları, “Erken müdahale, komplikasyonların önlenmesi, azaltılmış acı, kişiselleştirilmiş tedavi planları, kaynak tahsisi, eğitim ve destek, iyileştirilmiş prognoz.” şeklinde sıraladı.