Ege Üniversitesi'nden sağlık teknolojilerinde yapay zekâ hamlesi: TÜBİTAK destekli stratejik proje

Ege Üniversitesi tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli yazılım projesi, laboratuvar cihazlarındaki dışa bağımlılığı azaltmayı ve maliyetleri yüzde 90'a kadar düşürmeyi hedefliyor.

Ege Üniversitesi'nden sağlık teknolojilerinde yapay zekâ hamlesi: TÜBİTAK destekli stratejik proje
Esin Vardar
Esin VardarEditör

Haberin Özeti

  • • Ege Üniversitesi tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli yazılım projesi, laboratuvar cihazlarındaki dışa bağımlılığı azaltmayı ve maliyetleri yüzde 90’a kadar düşürmeyi hedefliyor.

Ege Üniversitesi, sağlık teknolojilerinde yerli ve milli çözümler üretmeye yönelik çalışmalarına bir yenisini daha ekledi. EÜ Tıp Fakültesi Histoloji ve Embriyoloji Anabilim Dalı Başkanı Altuğ Yavaşoğlu’nun yürütücülüğünü yaptığı “Standart Işık Mikroskopları İçin Yapay Zekâ Destekli Görüntü Birleştirme (WSI) ve Otomatik Netlik Restorasyonu Yazılımının Geliştirilmesi” başlıklı proje, TÜBİTAK tarafından desteklenmeye hak kazandı.

Projeyle birlikte standart ışık mikroskoplarından elde edilen görüntülerin yapay zekâ desteğiyle birleştirilmesi ve görüntüleme sırasında oluşan netlik kayıplarının otomatik olarak düzeltilmesi hedefleniyor. Geliştirilecek yazılım sayesinde özellikle düşük bütçeli laboratuvarlar ve periferik hastaneler için yüksek maliyetli cihazlara ekonomik alternatif sunulacak.

Musa Alcı, projeyi yürüten Altuğ Yavaşoğlu’nu tebrik ederek çalışmalarında başarılar diledi.

Proje hakkında açıklamalarda bulunan Prof. Dr. Altuğ Yavaşoğlu, geliştirilecek sistemin dijital histoloji alanında önemli bir dönüşüm sağlayacağını belirtti. Yavaşoğlu, standart ışık mikroskoplarından alınan manuel görüntülerin birleştirilmesi sırasında yaşanan odak kaybı, hayalet dikiş izleri ve görüntü bütünlüğü sorunlarının yapay zekâ destekli algoritmalarla çözüleceğini ifade etti.

Projede, fizik tabanlı sentetik veri üretimi ile eğitilen Transformer tabanlı derin öğrenme mimarileri kullanılacak. Ayrıca “LoFTR” algoritması sayesinde özelliklerin belirgin olmadığı dokularda dahi yüksek doğrulukta görüntü birleştirme sağlanacak.

Geliştirilecek masaüstü yazılım prototipinin yatırım maliyetlerini yüzde 90-95 oranında düşürmesi hedeflenirken, ithal cihazlara alternatif oluşturarak sağlık teknolojilerinde dışa bağımlılığı azaltması bekleniyor. Projenin aynı zamanda ticarileşme potansiyeli taşıdığı, laboratuvarlara ekonomik teknoloji çözümü sunacağı ve dijital histoloji uygulamalarını yaygınlaştıracağı belirtildi.