Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi (BEUN) Hastanesi Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Bilim Dalı Başkanı Dr. Öğretim Üyesi Hakan Kayış, depresyon başta olmak üzere çeşitli psikiyatrik rahatsızlıkların tanılama sürecinde kullanılmak üzere “Makine Öğrenimi Destekli Depresyon Tespit Sistemi”ni geliştirdi.
Sistem kapsamında görüntü ve ses kaydı yapabilen bir gözlük aracılığıyla hastaların görüşme sırasındaki mimikleri, göz hareketleri, davranışları ve ses tonu kayıt altına alınıyor. Elde edilen veriler daha sonra bilgisayar ortamında geliştirilen yazılımla analiz ediliyor.
Tanıyı doğrudan koymak yerine hekimlere karar destek aracı sunması hedeflenen sistemin TÜRKPATENT tarafından faydalı model olarak tescillendiği belirtildi.
Görüntü ve ses kayıtlarında hastalığa özgü ipuçları aranıyor
Çalışmanın öncelikli hedefinin depresyon olduğunu belirten Kayış, sistemin ilerleyen süreçte farklı psikiyatrik hastalıklarda da hekimlere ve hastalara objektif bir değerlendirme aracı sunmasının amaçlandığını ifade etti.
Kayış, çalışmaların geldiği aşamayı şu sözlerle anlattı:
“Bu sistemin temelinde gözlük bir araç, köprüsünde bir kamera ve mikrofon bulunmasını istediğimiz bir gözlük. Hastalara özgü protokollerde görüşmeler yapıyoruz. Ardından bu video kayıtlarını, bilgisayar görüntü analiz programlarıyla analiz ediyoruz. Bu analizlerde bir hastalığa özgü ipuçları arıyoruz, buluyoruz. Bununla ilgili klinik araştırmalarımız belli bir seviyeye geldi. TÜBİTAK destekli bir projemiz de var. Yazılım geliştirme ve veri toplama sürecine devam ediyoruz”
Hekimlerin karar sürecine destek olması hedefleniyor
Gözlüğün görüntü ve ses kaydı için kullanılan bir araç olduğunu, çalışmanın temelini ise geliştirilen yazılımın oluşturduğunu aktaran Kayış, projeyi İzmir Ekonomi Üniversitesi’nden Bilgisayar Mühendisi Çınar Gedizlioğlu ile birlikte yürüttüklerini belirtti.
Kayış, sistemin çalışma prensibine ilişkin şunları söyledi:
“Bizim geliştirdiğimiz kısım yazılım kısmı, gözlük bir araç. Çeşitli yazılım araçları ve kendi ürettiğimiz yazılımlar var. İzmir Ekonomi Üniversitesi’nden Bilgisayar Mühendisi arkadaşım Çınar Gedizlioğlu ile yürütüyoruz. Bizim yaptığımız aslında görüntülerin analizi. Her hastalığa özel yüzde bazı ipuçları var aslında. Biz bu ipuçlarını yakalamaya çalışıyoruz. Bir psikiyatrist de aslında hastayla yaptığı görüşmede, hastanın yüzündeki ipuçlarından yola çıkarak, sadece ondan değil ama bazı kararlar veriyor. Bizim yakalamak istediğimiz aslında o ipuçlarını biraz daha otomatik ve objektif hale getirebilmek. Psikiyatri ve tüm tıp alanlarında tanıyı sadece hekimler koymaya kesinlikle devam edecek. Bu sadece bir karar destek sistemi. Hekim tanıya giderken elinde bir enstrüman daha olacak, hedeflediğimiz şey bu. Özellikle otizm gibi daha erken yaşlarda tanı konabilen ve hastaların ikna olmakta zorlandığı tanılarda hastalara daha fazla yararlı olacak diye düşünüyorum. Çünkü otizm özellikle erken tanı konabilirse özel eğitim müdahaleleriyle çok daha kolay toparlayabilen, hastalık bulgularının gerilediği bir nöro gelişimsel durum. O yüzden hastalar, aileler ve hekimler için faydalı olabileceğini düşünüyorum”
Görüşme sonrası saniyeler içinde rapor hedefleniyor
Kayış, psikiyatrik hastalıkların tanısında kan tahlili veya radyolojik tetkikler gibi tek başına tanı sağlayan yöntemlerin bulunmadığına dikkati çekerek, sistemin hasta görüşmelerinden elde edilen verilerin daha objektif biçimde değerlendirilmesine katkı sağlamasının amaçlandığını bildirdi.
Mevcut sistemin kullanılabildiğini ancak analiz sürecinin henüz istenilen hızda olmadığını ifade eden Kayış, TÜBİTAK destekli proje kapsamında sürecin otomatik hale getirilmesi üzerinde çalışıldığını söyledi.
Kayış, hedeflenen aşamayı şöyle anlattı:
“Objektiflik çok fazla yok. Bir kan tetkiki, bir radyogram, röntgen tetkiki ile tanı koymak gibi bir durum yok. Bu yüzden özellikle psikiyatri için bu buluşu eğer hayata geçirebilirsek çok faydalı olacağını düşünüyorum. Hastayla yapılan görüşmede, hastaya müdahale etmeden objektif bir araç elde etme şansı verecek. Umarım başarılı oluruz. Şu an bunu uygulayabiliyoruz ama biraz yavaş. Bunu otomatik hale getirebilmemiz lazım. Şu an TÜBİTAK ile birlikte yürüttüğümüz proje kapsamında bunu otomatik, saniyeler içinde, hastayla görüşme bittikten hemen sonra hastaya ya da hekime hemen hastalıkla ilgili raporu verebilecek şekilde olması için çalışıyoruz. Fikri bulduğumuzda bunun literatürde olmadığını, dünyada karar destek sisteminin kullanılmadığını fark ettik. Literatür araştırması ve tartışmalarımız sonucu bunun bir buluş olabileceğini düşündük ve TÜRKPATENT’e başvurduk, faydalı model olarak tescillendi, bültende yayınlanmasını bekliyoruz”
