KTÜN Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Ersin Kaya’nın yürütücülüğünü üstlendiği “Dış ve Orta Kulak Hastalıklarının Teşhisinde Açıklanabilir Topluluk Derin Öğrenme Sistemi” başlıklı proje, TÜBİTAK-ARDEB 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı.
Sağlık alanında yapay zekâ temelli yenilikçi bir yaklaşım sunan proje ile dış ve orta kulak hastalıklarının daha hızlı, güvenilir ve şeffaf biçimde teşhis edilmesine yönelik gelişmiş bir karar destek sistemi geliştirilmesi hedefleniyor.
KBB UZMANLARININ OLMADIĞI ALANLARDA KOLAYLIK SAĞLAYACAK
Proje kapsamında, otoendoskopik kulak görüntülerinden elde edilen veriler kullanılarak geliştirilen derin öğrenme modelleri; topluluk (ensemble) öğrenme ve açıklanabilir yapay zekâ yöntemleriyle bütünleştiriliyor. Bu sayede hem tanı doğruluğunun artırılması hem de yapay zekâ sistemlerinin hangi görsel bulgulara dayanarak karar verdiğinin hekimler tarafından anlaşılabilir hâle getirilmesi amaçlanıyor.
Klinik ortamda doğrulanması planlanan sistemin, özellikle Kulak Burun Boğaz (KBB) uzmanının bulunmadığı sağlık merkezlerinde görev yapan hekimlere ön tanı desteği sunarak erken teşhis, doğru yönlendirme ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesine önemli katkılar sağlaması bekleniyor. Proje, açıklanabilirlik ve klinik doğrulama boyutlarıyla, yapay zekânın sağlık hizmetlerinde güvenle kullanılmasına yönelik örnek bir model ortaya koymayı amaçlıyor.
Yürütücülüğünü Doç. Dr. Ersin Kaya’nın üstlendiği projede; Prof. Dr. İsmail Babaoğlu, Uzm. Dr. Ali Rıza Ulutaş, Uzm. Dr. Vedat Uslu, Arş. Gör. Mehmet Reşat Öner, Arş. Gör. Mahmut Karaaslan ve Arş. Gör. Atıf Özmen görev alıyor.