İSTANBUL (AA) - Invamed Başkanı Raşit Dinç tarafından geliştirilen yeni yapay zeka tabanlı Mediology platformu, nadir hastalıkların teşhis sürecinde benzer klinik ve genetik profillere sahip hastaları eşleştirerek hekimlere veri temelli karar desteği sunacak.
Şirketten yapılan açıklamaya göre, Mediology platformu, dünya genelinde farklı ülkelerde yaşayan ancak benzer belirtiler ve genetik özellikler taşıyan hastaları karşılaştırarak 'biyolojik ikiz' eşleştirmesi gerçekleştirecek. Sistem, hasta verilerini klinik semptomlar, genetik varyantlar, hastalık seyri, demografik bilgiler ve tedavi geçmişi gibi çeşitli parametreler üzerinden analiz edecek.
Nadir hastalık hastalarının tanı süreci, çoğu zaman uzun ve karmaşık olabiliyor. Broad Institute'un 2022'de paylaştığı bir vakada, Cameron adlı bir çocuğa doğum sonrası düşük kan şekeri, beslenme güçlüğü ve motor beceri geriliği semptomları nedeniyle önce serebral palsi teşhisi konuldu ancak hastalığın seyri bu teşhisi geçersiz kıldı. Hastanın ailesi, doğru tanıya küresel hasta eşleştirme ağı sayesinde ulaşabildi.
Mediology platformunun temel aldığı yaklaşımlardan biri olan söz konusu ağ, 2015'ten bu yana 88 ülkeden 150 binden fazla hasta verisini eşleştiriyor.
Mediology, dünya genelinde kabul gören Matchmaker Exchange metodolojisini yapay zeka teknolojileriyle geliştirerek otomatik hale getirecek. Sistem, hastaları klinik semptomlar, genetik veriler, hastalık seyri, demografik bilgiler ve tedavi geçmişi gibi parametreler üzerinden analiz ederek eşleştirecek.
- Tümleşik dijital kütüphane ve yapay zeka teknolojileri
Mediology platformu, çeşitli kaynaklardan veri toplayacak şekilde tasarlandı. Klinik notlar elektronik sağlık kayıtlarından, tıbbi görüntüler radyoloji ve patoloji sistemlerinden, genetik veriler DNA dizileme laboratuvarlarından, yaşam verileri ise giyilebilir sağlık cihazlarından sağlanacak. Ayrıca bilimsel bilgi kaynakları olarak akademik veri tabanları kullanılacak.
Sistem, sağlık alanında yaygın kullanılan yapay zeka tekniklerinden yararlanacak. Makine öğrenmesi algoritmaları, UCSF ve UCLA tarafından yapılan çalışmalarda nadir hastalıkların tanısında yüzde 89 ila 93 arasında doğruluk oranına ulaşabiliyor. Mediology de benzer algoritmaları kullanarak hasta eşleştirmesi gerçekleştirecek.
Görüntü analizi teknolojisi, Stanford Üniversitesi'nin 2017'de yayımladığı araştırmalara dayalı olarak evrişimsel sinir ağları aracılığıyla tıbbi görüntülerde uzman seviyesinde analiz sağlayacak. Doğal dil işleme sistemleriyle ise klinik notlardan yapılandırılmış bilgi çıkarılacak.
Platform, karar şeffaflığı ilkesi doğrultusunda, sunduğu önerilerin hangi verilere dayandığını da hekimlere gösterecek.
- Teşhis, tedavi ve araştırma alanlarında kullanım imkanı
Mediology'nin potansiyel kullanım alanları arasında teşhis desteği, tedavi planlaması ve araştırma faaliyetleri yer alıyor. Hekimler, belirsiz semptomlar gösteren hastaları platforma girerek benzer vakaların teşhislerine ve tedavi geçmişine ulaşabilecek. Araştırmacılar ise belirli genetik varyantlara sahip hasta gruplarını hızlıca tespit ederek veri tabanları oluşturabilecek.
Platform, UCSF/UCLA çalışması, Matchmaker Exchange sistemi ve 2025'te yayımlanan Nature incelemesi gibi bilimsel standartlara uygun şekilde tasarlandı.
Hasta bilgilerinin korunması için platformda veri anonimleştirme, şifreleme, hasta onayı süreçleri, Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) ve Türkiye'deki Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) ile tam uyum sağlanacak. Tüm veriler güvenli depolama altyapısıyla korunacak.
Klinik kullanıma geçiş süreci kapsamında Mediology, pilot uygulamalar, klinik geçerlilik doğrulaması çalışmaları ve düzenleyici kurum onay süreçlerinden geçecek. Sağlık sistemleriyle entegrasyon çalışmaları da platformun yaygınlaşması için planlanan adımlar arasında yer alıyor.
Yeni geliştirilen yapay zeka tabanlı Mediology platformunun, nadir hastalıkların teşhisinde süreyi kısaltması, klinik karar süreçlerine katkı sağlaması ve araştırmalara erişimi kolaylaştırması bekleniyor. Platformun etkinliği, yapılacak klinik çalışmalarla değerlendirilecek.
Açıklamada görüşlerine yer verilen Dinç, Mediology sayesinde başka bir ülkede, benzer semptomlara ve genetik profile sahip başka hasta vakalarına ulaşılabileceğini belirtti.
Dinç, 'Bir nadir hastalık hastası, dünyada yalnız değildir. Başka bir ülkede, benzer semptomlara ve genetik profile sahip başka hastalar olabilir. Mediology, bu bağlantıları yapay zeka ile kurarak, hekimlerin benzer vakaların deneyimlerinden yararlanmasını sağlar.' ifadelerini kullandı.
