banner646

banner974

banner814

Öksürük Sesinden Teşhis Koyan "Akıllı Stetoskop" Geliştirildi

TEKNOLOJİ 16.07.2020, 10:54 17.07.2020, 14:41 Mustafa Köker
Öksürük Sesinden Teşhis Koyan "Akıllı Stetoskop" Geliştirildi
banner864

ANDAÇ HONGUR

İSTANBUL

Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Öğretim Üyesi Prof. Dr. Yasemin Palanduz Kahya ve ekibi, yapay zeka teknolojisi kullanarak ses analizi yapan "akıllı stetoskop" geliştirdi.

Boğaziçi Üniversitesi Teknopark bünyesinde kurulan "Electrosalus" şirketinde hayata geçen projenin öncülüğünü yapan Prof. Dr. Yasemin Palanduz Kahya, yaklaşık 30 yıldır akıllı stetoskop teknolojisi üzerinde çalışıyor. Kahya, 1980'li yıllarda kızı zatürre olunca, hastanın röntgen çektirmesine gerek bırakmayan, iyi bir tanı yöntemi ne olabilir sorusu ile bu alana odaklandı.

Kahya ve ekibinin ortaya çıkardığı akıllı stetoskop, yapay zeka teknolojisiyle solunum seslerini analiz ediyor ve akıllı telefonlar için özel olarak geliştirilen uygulamada bunun sonuçlarını kullanıcıyla paylaşıyor, sonuçları doktora da iletebiliyor.

Ekip, zatürre, astım gibi hastalıkların yanı sıra Kovid-19 tanısı için de yeterli ses verisi elde etmek için internet sitesi de (https://covid19oksuruktesti.org) kurdu. Burada elde edilen öksürük sesi verileri de uygulamaya dahil edildikten sonra koronavirüs tanısı yapmak da mümkün olacak.

ABD VE 24 AVRUPA ÜLKESİNDE PATENT ALINDI

Prof. Dr. Yasemin Palanduz Kahya, soruları yanıtlarken, amaçlarının doktorların yerini almak değil, onlara yardımcı olmak olduğunu belirterek, teknolojiyi şöyle anlattı:

"1980'li yıllarda, kızım küçükken zatürre oldu. Stetoskopla konulan tanıyı kesinleştirmek için röntgen çektirilmesi gerekti. Bu, aklıma 'Duyulan sesler, tanıya yönelik daha kesin bir yöntemle nasıl kullanılır?' sorusunu getirdi. Yanıtın solunum seslerinin daha güvenilir bir aletle dinlenmesi, kaydedilmesi ve analiz edilmesiyle bulunabileceği düşüncesiyle araştırmalarıma başladım. Öncelikle klasik stetoskop yerine geniş frekans aralığında ses kaydeden elektronik bir alet tasarladım. Bununla hastanelerdeki farklı tip hastalardan ses verisi toplandı. Modeller kurulup sağlıklı/hastalıklı sınıflandırılması yapıldı. Seslerin içindeki çeşitli hastalıkların belirtileri olan ince, kalın çıtırtı, üfürüm gibi ek sesleri sezen, özelliklerini çıkaran, sınıflandıran yeni algoritmalar geliştirildi. Daha sonra aletin farklı modelleri de tasarlandı. Örneğin 14 dinleme noktası olan yelek gibi giyilebilir bir modeli geliştirildi."

Akıllı telefonlar ve kablosuz iletişimin gelişmesiyle sistemi herkesin kullanabileceği mobil platforma taşımak istediklerini ifade eden Kahya, "Bu amaçla sistemin şu üç ana öğesini oluşturduk ve geliştirdik: Taşınabilir, bluetoothlu ve solunum seslerini dinleyip kaydedebilen küçük bir aygıt, bununla eşleşen mobil cihazlar için bir uygulama, ana sunucu bilgisayar ve doğrulanmış yeni veriyle kendini sürekli yeniden eğiten ve doktor tanısına destek olan akıllı algoritmalar. Böylelikle elde edilen sonuçlar ana bilgisayardan kullanıcıya ve eğer istenirse doktora da gönderilebilecek duruma geldi. Kayıtlar ilerde referans oluşturmak için saklanıyor. Bu sayede sistem akciğerlerin durumu ile ilgili kayıt ve takip sistemi oluşturuluyor." diye konuştu.

Kahya, akıllı stetoskop için çok yakın zamanda ABD'de ve Türkiye dahil 24 Avrupa ülkesinde patent alındığını kaydetti.

SİTEDEN ELDE EDİLEN VERİLERLE EK TANI TESTİNİN HAYATA GEÇİRİLMESİ HEDEFLENİYOR

Prof. Dr. Yasemin Palanduz Kahya, hastalığın uzaktan kontrolü ve sağlıklı-hastalıklı tanısı yapıldığı için "akıllı stetoskop"un özellikle doktor olmayan ücra yerlerde çok büyük yararları olduğunun altını çizerek, şu bilgileri verdi:

"Bunun yanı sıra yatalak bir hasta için de bu geçerli. Salgın yaşadığımız bu günlerde Kovid-19 ve benzeri salgınlarla ilgili tanı oluşturmada da bu teknolojinin çok büyük faydaları olacağına inanıyorum. Doktorlar açısındansa hastayı uzaktan dinleme, ses bulgularının analizine erişme, hastalığın seyrini takip etme ve toplu sağlık tarama çalışmalarını kolaylaştırmak gibi birçok yarardan bahsedebiliriz. Bu arada sistemimizin doktorların yerine geçmek için değil, onlara yardımcı olmak için tasarlandığını da belirtmeliyim. Kovid-19 hastalarından gerek telefon gerekse bilgisayar aracılığı ile öksürük seslerini kaydeden bir internet sitesi de (https://covid19oksuruktesti.org) hayata geçirdik. Burada elde edilen öksürük sesleri ile Kovid-19'a has akıllı algoritmalar geliştirilmesi ve ek bir tanı testinin hayata geçirilmesi hedefleniyor. Gerekli akreditasyon ve sertifikasyon çalışmalarından sonra gerek ulusal gerekse uluslararası pazarlarda tümüyle bir Türk teknoloji ürünü olarak akıllı stetoskopun üretimini yapmak istiyoruz. Akıllı stetoskopun aynı dijital termometre gibi yaygın kullanışlı bir tıbbi tanı aygıtı olmasını hedefliyoruz. Bunun yanı sıra Sağlık Bakanlığının e-NABIZ sisteminin bir parçası olmayı amaçlıyoruz."

Orta ve uzun vadede tıbbi tanı ve ölçüm cihazları konusunda yeni ürünler planladıklarını dile getiren Kahya, ürünün ulusal ve uluslararası pazarda yer bulması için destek verecek yatırımcı arayışlarına başlama aşamasında olduklarını bildirdi.

30 YILLIK YOLCULUK

Kahya, araştırmaları yürütebilmek için Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü bünyesinde LAL (Lung Acoustics Laboratory) laboratuvarını kurduğunu, burada lisanstan doktoraya birçok öğrencinin çalıştığını ve çok sayıda bilimsel yayın, tez ve bitirme projesi üretildiğini anlattı.

Proje bu evreye ulaşırken geçen 30 yıllık yolculuğunda birçok Boğaziçi Üniversitesi lisans, yüksek lisans ve doktora öğrencisinin katkı verdiğine işaret eden Kahya, sözlerini şöyle tamamladı:

"Boğaziçi Üniversitesi bünyesindeki KOSGEB ve Boğaziçi Üniversitesi TEKNOPARK'tan çıkan bir şirket olan Electrosalus BÜ-sanayi işbirliği açısından çok önemli. Patentleme çalışmalarını bu şirketimiz üzerinden yaptık. Tamamen Boğaziçi Üniversitesi, dolayısıyla Türkiye'de geliştirdiğimiz tümüyle yerli bu teknolojiye katkı veren tüm öğrencilerimle gurur duyuyorum. Projenin en son etabında görev alan o zamanki doktora öğrencim, şu anda Bilgi Üniversitesinde doktoralı öğretim üyesi olan Dr. İpek Şen de patent müellifidir. Halen projeyi, yüksek lisans öğrencim olan Çağlayan Şerbetçi ve lisans öğrencim Metehan Zorluoğlu ile yürütüyorum. Dr. İpek Şen ve projenin öhceki safhalarında çalışmış olan doktora öğrencim Onur Çınar da halen danışman olarak projede yer alıyorlar. Sistemimizin tıbbi bilgileri konusunda destek vermiş olan, hasta kayıtlarında yardımcı olmuş olan Prof. Dr. Günseli Kılınç, Doç. Dr. Sibel Yurt, Dr. Filiz Süngün ile projenin oluşumuna müşterek çalışmalarımızla destek vermiş olan değerli hocam Prof. Dr. Bülent Sankur'un adlarını da zikretmek istiyorum."

Kaynak: AA
banner844
Yorumlar (0)
banner872
23
açık
banner673
banner892
Namaz Vakti 22 Haziran 2021
İmsak 03:25
Güneş 05:26
Öğle 13:11
İkindi 17:11
Akşam 20:47
Yatsı 22:38
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Beşiktaş 40 84
2. Galatasaray 40 84
3. Fenerbahçe 40 82
4. Trabzonspor 40 71
5. Sivasspor 40 65
6. Hatayspor 40 61
7. Alanyaspor 40 60
8. Karagümrük 40 60
9. Gaziantep FK 40 58
10. Göztepe 40 51
11. Konyaspor 40 50
12. Başakşehir 40 48
13. Rizespor 40 48
14. Kasımpaşa 40 46
15. Malatyaspor 40 45
16. Antalyaspor 40 44
17. Kayserispor 40 41
18. Erzurumspor 40 40
19. Ankaragücü 40 38
20. Gençlerbirliği 40 38
21. Denizlispor 40 28
Takımlar O P
1. Adana Demirspor 34 70
2. Giresunspor 34 70
3. Samsunspor 34 70
4. İstanbulspor 34 64
5. Altay 34 63
6. Altınordu 34 60
7. Ankara Keçiörengücü 34 58
8. Ümraniye 34 51
9. Tuzlaspor 34 47
10. Bursaspor 34 46
11. Bandırmaspor 34 42
12. Boluspor 34 42
13. Balıkesirspor 34 35
14. Adanaspor 34 34
15. Menemenspor 34 34
16. Akhisar Bld.Spor 34 30
17. Ankaraspor 34 26
18. Eskişehirspor 34 8
Takımlar O P
1. Man City 38 86
2. M. United 38 74
3. Liverpool 38 69
4. Chelsea 38 67
5. Leicester City 38 66
6. West Ham 38 65
7. Tottenham 38 62
8. Arsenal 38 61
9. Leeds United 38 59
10. Everton 38 59
11. Aston Villa 38 55
12. Newcastle 38 45
13. Wolverhampton 38 45
14. Crystal Palace 38 44
15. Southampton 38 43
16. Brighton 38 41
17. Burnley 38 39
18. Fulham 38 28
19. West Bromwich 38 26
20. Sheffield United 38 23
Takımlar O P
1. Atletico Madrid 38 86
2. Real Madrid 38 84
3. Barcelona 38 79
4. Sevilla 38 77
5. Real Sociedad 38 62
6. Real Betis 38 61
7. Villarreal 38 58
8. Celta de Vigo 38 53
9. Granada 38 46
10. Athletic Bilbao 38 46
11. Osasuna 38 44
12. Cádiz 38 44
13. Valencia 38 43
14. Levante 38 41
15. Getafe 38 38
16. Deportivo Alaves 38 38
17. Elche 38 36
18. Huesca 38 34
19. Real Valladolid 38 31
20. Eibar 38 30
banner928
banner916
Günün Karikatürü Tümü