Çocuk kayıplarında yapay zeka umudu

Süleyman Demirel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Utku Köse'nin yürütücülüğünü yaptığı "STING: Dijital İkiz Yönelimli Derin Öğrenme ile Çocukluk Çağı Akut Lösemisi için İlaç Yeniden Konumlandırma Karar Destek Sistemi Geliştirme" projesi, "TÜBİTAK 1001" programı kapsamında desteklendi.
Çalışmalara ilişkin AA muhabirleriyle ilgili olarak bulunan Prof. Dr. Köse, fiziksel hastaların ihtiyaç duymadan bilgisayar sistemiyle, yapay hasta modelleri (sentetik hastaneler) üzerinden farklı tedavi senaryolarının değerlendirilebildiğini anlattı.
Yapay zeka ve dijital ikiz teknolojilerini bir araya getiren sistem, tedavi parçacıklarının olası varlıkları mevcut simüle ederek önemli verileri çoğaltan Köse, sistem aktif, araştırmacıların açık şekilde kullanıldığını söyledi.

Köse, sentetik ürünler üzerinden elde edilen tedavilere yönelik tedavilere yön verilebilirne işaretleyerek, "Fiziksel hücreleri olmadan, çocukluk çağı lösemisi gibi günümüzün en önemli, en kritik kanser türlerinden biri olan kanserlerin merkezinde tedavi nasıl şekillendirilebilir? Çok farklı profillerde nasıl başarı veya riskler vardır? Sentetik elde edilebilir yöntemlerle tedavi edilecek bir sistem elde edildi." diye konuştu.
Çalışma kapsamında, yaklaşık 1000 sentetik hasta üzerinden analizlerin gerçekleştirildiğini eden Köse, derin öğrenme modelleri sayesinde ALL tedavisinin olası birçok farklı hasta profilinde çalıştırılmasına yönelik eski yöntemler ve kullanım potansiyeli taşıyan iki deponun tespit edildiğini söyledi.
Köse, bunların farklı tedavi yöntemlerinin kullanıldığını ve ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylandığını belirterek, yapılan simülasyonlarda söz konusu işlemlerin mevcut tedavilere ek olarak olumlu sonuçların verildiğinin kaydedildiğini belirtti.
Sistemin, hekimlerin yerine karar veren yapı olmadığını vurgulayan Köse, "Hekimler, kullanılan, bu sistemden sağlanan bulgularla verimli bir şekilde, geçmişte kazanarak yeni araştırmaları tetikleyecek da kullanarak tedavi süreçlerini daha da iyileştirmiş olacak. İnsan-yapay zeka iş birliğini daha üst düzeye ulaştıran, geleceğin sağlık uygulamalarına da göz kırpan bir sistem." dedi.
BEŞ KATLI YAPAY ZEKA MİMARİSİ
STING'in bünyesinde bulunan beş adet yapay zeka katmanı bulunuyor. İlk aşamada, 314 binden fazla ilaç-protein verisi üzerinde sınıflandırılmış derin öğrenme modeli, mevcut ürünler arasında TÜM tedavileri yeniden tedavi eden adayları tespit ediyor.
Sistem tarafından öne çıkan resimler, kapsamlı güçlü bağlantı belirtileri göstermeleri nedeniyle umut verilen adaylar arasında değerlendiriliyor.
Araştırmacılar, uluslararası standart tedavileri ve tamamen özgün tedavi protokolleri protokolleri tasarlama olanağı sunan STING, farklı aşamaları üzerinden tedavi seçenekleri ve uygulama takvimi tedavilerinin belirlenmesine imkan sunuyor.
HASTAYA ÖZEL DOZ PROGRAMLAMASI
Sistem, hastaların tedavi planlarını birleştirme yaşlarını, kilolarını, genetik özelliklerini, D vitamin düzeyi ve yaşam tarzı verilerini birleştirerek "farmakokinetik (FK) simülasyonlardan" tutabilmektedir.
Ardından devreye giren genetik güncelleme, hasta için en uygun ilaç dozlarını hesaplayarak, kişiselleştirilmiş tedavi planlarının gücüne katkı sağlıyor.
Yapılan programlamalarla uygun tedavi süreçlerini öğrenen ve sentetik hasta modelleri oluşturabilen derin öğrenme modelleri, sistem son aşamada dijital ikiz tabanlı sentetik hizmetlerin hizmetini sağlıyor.