İzmirli bilim insanlarından dış gebelikte yapay zekâ başarısı
İzmirli bilim insanlarından dış gebelikte yapay zekâ başarısı
İzmir’de görev yapan Kadın Hastalıkları ve Doğum Uzmanı Op. Dr. Gültekin Koçun ve beraberindeki araştırmacıların geliştirdiği yapay zekâ modeli, dış gebelik vakalarını yüzde 99’a varan klinik doğrulukla tespit etti. Çalışma, uluslararası bilimsel dergi IEEE Access’te yayımlandı.
Kadın sağlığında erken tanıya yönelik dikkat çeken bir yapay zekâ çalışmasına Türk hekim ve mühendisler imza attı. Medicana International İzmir Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Uzmanı Op. Dr. Gültekin Koçun ile araştırma ekibinin geliştirdiği model, dış gebeliğin erken ve doğru tanısında hekimlere destek olmayı amaçlıyor.
Geliştirilen açıklanabilir yapay zekâ modelinin dış gebelik vakalarında yüzde 99’a varan klinik doğruluğa ulaştığı, sağlıklı gebelikleri ise yüzde 99,8 doğrulukla ayırt edebildiği bildirildi.
Yapay zekâ hekime erken uyarı verecek
Sistem, gebeliğin kritik takip dönemindeki hormonal değerler ve ultrason bulguları gibi farklı klinik parametreleri birlikte analiz ediyor. Modelin en önemli özelliklerinden biri ise ulaştığı sonucu hangi verilere dayanarak oluşturduğunu hekime gösterebilen açıklanabilir yapay zekâ (XAI) altyapısına sahip olması.
Op. Dr. Koçun, teknolojinin hekimin yerine geçmek üzere geliştirilmediğini özellikle vurguladı. Sistem, bağımsız şekilde tanı koymak yerine doktorun klinik kararını destekleyen bir erken uyarı ve karar destek aracı olarak tasarlandı. (DHA)
Erken tanı tedavi açısından kritik
Dış gebelik, döllenmiş yumurtanın rahim dışında yerleşmesiyle ortaya çıkıyor ve erken dönemde ciddi sağlık sorunlarına yol açabiliyor. Erken ve doğru tanı, uygun vakalarda cerrahi müdahaleye gerek kalmadan tedavi seçeneklerinin değerlendirilmesine de imkan sağlayabiliyor.
Türk hekim ve mühendislerin ortak çalışması, “Early and Accurate Diagnosis of Ectopic Pregnancy: A SHAP-Based Explainable Machine Learning Approach” başlığıyla IEEE Access’te yayımlanarak uluslararası bilimsel literatüre girdi. Araştırmanın DOI kaydı da 10.1109/ACCESS.2026.3692735 olarak yer alıyor.
Çalışma, sağlık alanında yapay zekânın doktorun yerini alan bir sistemden çok, daha erken ve daha doğru klinik karar verilmesine yardımcı olan bir teknoloji olarak kullanılmasına yönelik dikkat çekici örneklerden biri oldu.
