Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi (KAEÜ) Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri, sağlık alanına yönelik yapay zekâ ve gömülü sistem teknolojilerini bir araya getirerek dikkat çekici projeler geliştirdi. Erken teşhis, mobil sağlık takibi ve görüntü işleme gibi alanlarda hazırlanan projeler, Parkinson’dan böbrek kanserine, skolyozdan Alzheimer hastalığına kadar farklı sağlık sorunlarına çözüm üretmeyi hedefliyor.
Sağlık alanında yapay zekâ tabanlı çözümler geliştiren Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri, erken teşhis ve mobil sağlık takibine yönelik projeleriyle dikkat çekti.
Dijitalleşen sağlık sistemine katkı sunmayı hedefleyen öğrenciler, yapay zekâ ve gömülü sistem teknolojilerini bir araya getirerek çeşitli uygulamalar geliştirdi. Parkinson hastalığının tespitinden böbrek kanseri teşhisine, omurga duruş analizinden MR görüntülerinin yorumlanmasına kadar birçok alanda yenilikçi çalışmalar ortaya koyuldu.
YAPAY ZEKÂ PARKINSON TEŞHİSİNDE DEVREDE
Parkinson hastalığının teşhisine yönelik geliştirilen projede, yapay zekâ teknolojilerinden yararlanıldı. PPMI ve Kaggle platformlarından temin edilen beyin MR görüntüleri üzerinde çalışan sistem, veri artırma ve dengeleme yöntemleri kullanılarak eğitildi.
Derin öğrenme tabanlı Convolutional Neural Network (CNN) ve SVM algoritmaları karşılaştırılarak en yüksek doğruluğu sağlayan model tespit edildi. TensorFlow, OpenCV ve Scikit-learn gibi kütüphanelerle geliştirilen bu sistem, sağlıklı ve parkinsonlu bireylere ait görüntüleri başarıyla ayırt ederek erken teşhis sürecine katkıda bulundu.
AKILLIMR İLE GÖRÜNTÜLERDEN HIZLI TANI
AkıllıMR adıyla geliştirilen bir diğer projede, Alzheimer, beyin tümörü, göğüs kanseri ve retina hastalıklarının erken teşhisine yönelik yapay zekâ destekli analizler sunuluyor.
MR, OCT ve mamografi gibi tıbbi görüntüleme verilerini değerlendirebilen sistem, sağlık çalışanlarının iş yükünü hafifletmeyi ve görüntü yorumlamada oluşabilecek subjektif hataları en aza indirmeyi amaçlıyor. Kullanıcı dostu arayüzü sayesinde hızlı ve doğru teşhis süreçlerine katkı sağlayan AkıllıMR, hasta yaşam süresinin uzatılmasına yönelik önemli bir teknoloji olarak öne çıkıyor.
BÖBREK KANSERİNDE CHATGPT VE ML KARŞILAŞMASI
Böbrek kanseri, çoğu zaman belirti vermeden ilerleyen ve erken evrede teşhis edilmediğinde ciddi sağlık sorunlarına yol açabilen ölümcül bir hastalık olarak biliniyor. Tıbbi teknolojideki gelişmelerle birlikte, tanı sürecinin hızlandırılması ve teşhis doğruluğunun artırılması amacıyla yapay zekâ ve makine öğrenmesi tabanlı yöntemler sağlık alanında yaygın olarak kullanılmaya başlandı.
Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışmada, böbrek kanseri tanısında klasik makine öğrenmesi algoritmaları ile doğal dil işleme yeteneklerine sahip ChatGPT API’nin performansı karşılaştırmalı olarak incelendi.
Yapılandırılmış veriler üzerinden öğrenen geleneksel algoritmalar, belirli kalıpları tespit etmede yüksek başarı gösterirken, dil modeli temelli sistemler daha sezgisel ve açıklayıcı analizler sunabiliyor.
Her iki yaklaşım aynı veri seti üzerinde test edilerek doğruluk oranları analiz edildi. Yapılan değerlendirmelerde, Random Forest %97.18, XGBoost %96.87, AdaBoost %94.37, Decision Tree %93.75, K-NN %63.43 ve ChatGPT API ise %79.55 doğruluk oranına ulaştı. Bu sonuçlar, her yöntemin güçlü yönlerini ortaya koyarak, yapay zekâ destekli teşhis sistemlerinin sağlık alanındaki uygulama potansiyelini gösterdi.
GİYİLEBİLİR SİSTEMLE OMURGA TAKİBİ
Omurga sağlığı, bireylerin yaşam kalitesini doğrudan etkileyen kritik unsurlardan biridir. Özellikle ergenlik döneminde görülebilen skolyoz (omurga eğriliği), zamanında teşhis edilmediğinde ciddi sağlık sorunlarına neden olabilmektedir.
Bu kapsamda geliştirilen projede, bireyin duruş verileri sırt bölgesine yerleştirilen MPU6050 ivmeölçer ve jiroskop sensörleri aracılığıyla gerçek zamanlı olarak takip edildi. ESP32 mikrodenetleyicileriyle sağlanan kablosuz veri iletimi sayesinde, bu veriler mobil bir uygulamaya aktarıldı.
Geliştirilen sistem, omurgada meydana gelebilecek şekil bozukluklarını ve asimetrileri tespit ederek, ilgili verileri dijital ortamda kayıt altına alma imkânı sunuyor. Bu sayede, hem bireyler hem de sağlık uzmanları duruş bozukluklarını erken evrede tespit edebilmekte ve gerekli takip sürecini başlatabiliyor.
Skolyoz ve diğer duruş bozukluklarının erken tanısına yönelik tasarlanan bu giyilebilir sistemde, ESP32 mikrodenetleyicileri ve MPU6050 sensörleri kullanılmış; sensörler sırta yerleştirilerek omurga hareketlerine dair veriler sürekli olarak toplandı.
ESP-NOW protokolü ile gerçekleştirilen kablosuz iletişim, verilerin mobil uygulamaya anlık olarak aktarılmasını sağlamıştır.
Flutter teknolojisi kullanılarak geliştirilen mobil uygulama, duruş analizlerinin anlık takibini ve geçmiş verilerin arşivlenmesini mümkün hale getirdi. Toplanan duruş verileri, belirlenen eşik değerler üzerinden analiz edilerek bireylerdeki skolyoz riski değerlendirildi.
Taşınabilir yapısı, düşük maliyeti ve uzaktan izleme kapasitesi sayesinde proje, sağlık teknolojileri alanında dikkat çeken bir çözüm sunuyor.
Sistem, omurga duruşuna ilişkin verileri gerçek zamanlı olarak toplayıp analiz ederken, sensörlerden elde edilen bilgiler algoritmalarla işlenerek skolyozla ilişkili olabilecek anormallikler başarıyla tespit edildi.
Mobil uygulama üzerinden kaydedilen veriler detaylı biçimde incelendiğinde, sistemin duruş bozukluklarını doğru ve istikrarlı şekilde tanımlayabildiği görüldü.
Gerçekleştirilen testlerde, ESP-NOW protokolü ile sağlanan veri iletiminde gecikme süresi ve paket kaybı oldukça düşük seviyede kalmış, bu da sistemin istikrarlı ve güvenilir şekilde çalıştığını ortaya koydu.
Kullanıcı arayüzünde yer alan görselleştirme araçları, duruş bozukluklarını açık ve anlaşılır biçimde kullanıcıya sunarak değerlendirmeyi kolaylaştırdı.
Farklı kullanıcı grupları üzerinde yapılan testlerde ise sistemin doğruluk oranı ve tekrar edilebilirliği teyit edildi. Elde edilen bulgular doğrultusunda geliştirilen bu sistem, gerçek zamanlı takip imkânı sunması, taşınabilirliği ve düşük maliyeti sayesinde skolyozun erken tespitinde etkili bir sağlık teknolojisi çözümü olarak öne çıktı.
AKADEMİK AÇIDAN STRATEJİK BİR KAZANIM
Konuyla ilgili açıklama yapan Kırşehir Ahi Evran Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Levent Urtekin, çalışmaların üniversitenin bilimsel üretkenlik ve toplumsal katkı vizyonuna uygun biçimde gerçekleştiğini belirtti.
Dekan Prof. Dr. Levent Urtekin, “Bilgisayar Mühendisliği öğrencilerinin sağlık alanına yönelik bu yenilikçi projeleri, yalnızca akademik başarıyı değil, aynı zamanda topluma katkı sağlayan teknolojilerin üretimini de ön plana çıkarıyor.
Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve gömülü sistemleri bir araya getiren bu çalışmalar, dijital sağlık alanında önemli birer örnek teşkil ediyor. Üniversitemizin bilimsel üretkenliği ve toplumsal katkı vizyonu doğrultusunda öğrencilerimizin sağlık teknolojilerine yönelik bu tür yenilikçi projeler geliştirmesi bizleri gururlandırmaktadır.
Yapay zekâ gibi öncü teknolojilerle sağlık alanında çözümler sunmak, sadece akademik başarı değil aynı zamanda insan hayatına doğrudan dokunan bir değerdir. Emeği geçen tüm öğrencilerimizi ve akademik danışmanlarını tebrik ediyorum.
Bilgisayar Mühendisliği öğrencilerimizin disiplinler arası düşünme becerileriyle geliştirdikleri bu projeler, mühendisliğin toplumsal sorunlara nasıl çözüm üretebileceğini net biçimde göstermektedir.
Sağlık gibi kritik bir alanda yapay zekâyı etkin biçimde kullanmaları, hem ülkemiz hem de bilim dünyası için büyük bir kazanımdır. Fakültemiz bu tür çalışmaların her zaman destekçisi olacaktır. Öğrencilerimizi ve akademik danışmanlarımızı tebrik ediyorum” dedi.
