Erken Tanı ile Bebeklerin Nörogelişimsel Risklerini Belirleme
Ondokuz Mayıs Üniversitesi (OMÜ) Gelişimsel Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi’nin Yenidoğan Yoğun Bakım Ünitesi Akademik Danışmanı Öğr. Gör. Dr. Sema Gül, “BabySensAI” adlı yapay zeka destekli uygulama ile 300 bebek üzerinde yapılan taramalarda, bu bebeklerin yüzde 18’inin nörogelişimsel risk taşıdığını tespit etti. Tespit edilen bebekler, erken rehabilitasyon programlarına yönlendirildi.
Bilimsel Müdahale İçin Yapay Zeka ile Sempozyum Düzenlendi
OMÜ Tıp Fakültesi Neonatoloji Bilim Dalı ve Gelişimsel Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi (OGEM) işbirliğiyle, Samsun Büyükşehir Belediyesi’nin katkılarıyla gerçekleştirilen “Riskli Bebeklerde Yapay Zeka ile Erken Tanı ve Müdahale Sempozyumu”, bebeklerdeki nörogelişimsel risklerin erken dönemde fark edilmesi ve müdahale yaklaşımlarının güçlendirilmesini hedefliyor. Sempozyumun müzikli açılışı, OMÜ Dr. Öğr. Üyesi Beril Tekeli Yiğit ve Öğr. Gör. Ayşegül Keleşler Gümüş tarafından yapıldı. Sempozyum, Tıp Fakültesi’nin Yenidoğan Yoğun Bakım Sorumlusu Prof. Dr. Canan Seren’in riskli bebekler, yapay zeka ile tanı süreçleri gibi konularda yaptığı sunumla devam etti.
Yapay Zeka ile Erken Tanı Modeli Üzerinde Çalışmalar
Dr. Sema Gül, sunumunda projenin detaylarını anlattı. 2020 yılından bu yana bebeklerin hareket takibinin uzaktan yapıldığını belirten Gül, “Yapay zeka modellerinin yaygınlaşmasıyla birlikte birçok proje ortaya çıkmasına rağmen, biz yaklaşık 6 yıldır bebeklerin erken tanı süreçlerini güçlendirmek için bir model geliştirdik. Bu sistem, serebral palsi ve SMA gibi nörogelişimsel bozuklukların tespiti için hareket analizi gerçekleştirmektedir” dedi.
Gül, aileler tarafından gönderilen 2-3 dakikalık iskelet formatındaki videoların yapay zeka modeli ile incelendiğini belirterek, “Videolar üzerinden bebeklerin risk durumlarını değerlendiriyoruz. Samsun genelindeki 17 belediye ile işbirliği içinde taramalarımızı başlattık” şeklinde konuştu.
Erken Rehabilitasyon ile Engel Oranı Azaltıldı
Yapılan tarama sonuçlarına göre 300 bebekten yüzde 18’inin riskli grupta olduğunu kaydeden Gül, “Bu bebekler erken tanı sayesinde rehabilitasyona yönlendirildi. Hedeflediğimiz yüzde 40’lık sekel kaybını azaltmayı başardık ve engel oranını yüzde 40 oranında düşürdüğümüzü gördük” ifadelerini kullandı.
Sempozyumda ayrıca, Samsun Büyükşehir Belediyesi Sağlık ve Sosyal Hizmetler Daire Başkanı Eyüp Çakır ile Samsun İl Milli Eğitim Müdür Yardımcısı Mehmet İrfan Yetik de katılımcılar arasında yer aldı.
