ece uykuda horlama ile birlikte solunum durması yaşayan uyku apnesi hastaları, sabah baş ağrısı, yüksek tansiyon, kalp ritim bozuklukları ve hatta felç gibi ciddi sağlık sorunlarıyla karşı karşıya kalabiliyor. Uzmanlar, hastalığın erken teşhisinin hayati önem taşıdığına dikkat çekerken; mevcut tanı sürecinin hem uzun sürdüğü hem de yüksek maliyetli olduğu vurgulanıyor.
Van Eğitim ve Araştırma Hastanesi Göğüs Hastalıkları Uzmanı Dr. Siahmet Atlı, Klinik Nörofizyoloji Uzmanı Dr. Leyla Köse Leba ile Van YYÜ Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü öğretim üyeleri Dr. Hasan Hataş ve Dr. Ramin Rajabioun’un öncülüğünde yürütülen projeyle, yapay zekâ destekli bir tanı sistemi geliştirildi.
Derin öğrenme tabanlı bu sistem sayesinde, hastaların uyku laboratuvarında gece boyunca kalmasına gerek kalmadan, yalnızca dakikalar içinde yüzde 98,5 doğruluk oranıyla teşhis konulabiliyor. Türkiye’de bir ilk olma özelliği taşıyan sistem, uyku merkezlerinde yaşanan yoğunluğu azaltmayı ve ölümcül risklerin önüne geçmeyi hedefliyor.
Göğüs Hastalıkları Uzmanı Dr. Siahmet Atlı, İHA muhabirine uyku apnesinin ciddi sağlık sorunlarına yol açtığını belirtti. Dr. Atlı,
"Hastalar gece uykusunda horlama olabilir ya da olmayabilir. Ancak horlamaya eşlik eden ani solunum durmaları, kişide ciddi kaygı oluşturabiliyor. Sabahları yeterli uyku alınamaması, baş ağrısı, stres, düşmeyen tansiyon, kalp ritim bozuklukları, kalp ve ileri safhalarda akciğer yetmezliği ile felç gibi sorunlar ortaya çıkabiliyor. Bu nedenle tanı süreci son derece önemli. Ancak bu süreç hem maliyetli hem de oldukça uzun. Örneğin, şu anda elimizde sadece iki yatak bulunduğu için hastalarımıza ancak altı ay sonrasına randevu verebiliyoruz"
dedi.
Bu nedenle daha hızlı, düşük maliyetli ve yüksek doğruluk oranına sahip bir yöntem geliştirme amacıyla derin öğrenme tabanlı yapay zekâ destekli sistem üzerine çalıştıklarını dile getiren Atlı,
"Bu sistem sayesinde hastaların uyku merkezinde bir gece kalmasına gerek kalmıyor. Böylece yatak işgali, personel ihtiyacı ve raporlama süreçleri ortadan kalkıyor. Dakikalar içinde yüzde 98,5 doğruluk oranıyla tanı koyabiliyoruz. Bu yöntem, Türkiye’de bir ilk olmasının yanı sıra, dünyada da çok az sayıda örneği bulunan yenilikçi bir yaklaşımdır"
diye konuştu.
Van YYÜ Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Dr. Hasan Hataş ise obstrüktif uyku apnesinin sınıflandırılmış verilerle görselleştirilip yapay zekâya aktarıldığını ve bu sayede hastanın hangi grupta yer aldığının yüksek doğrulukla belirlenebildiğini ifade etti. Hataş,
"Bu çalışma sayesinde uyku odasında uzun süre sıra bekleyen hastalara ciddi bir zaman avantajı sağlanacak. Normalde 1-2 yıl randevu bekleyecek hastaların tanısı, bir bilgisayar başında günde yaklaşık 250 hasta kapasitesiyle konulabilecek. Amacımız tanıyı çok daha erken koyarak ölümlerin önüne geçmektir"
şeklinde konuştu.
Kişilerin evlerinde kaydettikleri 7-8 saatlik horlama sesinin yaklaşık 5 dakikada görsele çevrilip analiz edilebildiğini belirten Dr. Hataş, bu sayede hekimlerin iş yükünün önemli ölçüde azalacağını ve düşük maliyetli, hızlı bir tanı sisteminin elde edileceğini kaydetti
