Nöbetçi Eczaneler
**Yapay Zeka Destekli Uyku Apnesi Tanı Sistemi Türkiye’de Bir İlk**
Van’daki Eğitim ve Araştırma Hastanesi ile Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi (Van YYÜ) uzman hekimleri ve akademisyenlerinin ortak çalışması sonucunda, uyku apnesi hastalarına yönelik yapay zeka destekli bir tanı sistemi geliştirildi. Bu yenilikçi sistem, dakikalar içinde yüksek doğruluk oranıyla tanı koyma imkanı sunarak, Türkiye’deki uyku merkezlerinde yaşanan yoğunluğu azalttığı kadar, potansiyel sağlık risklerini de önlemeyi amaçlıyor.
**Uyku Apnesinin Tehlikeleri ve Tanı Süreci**
Gece horlama ile birlikte solunum duraklamaları yaşayan uyku apnesi bulgusu gösteren hastalar, ardından baş ağrısı, yüksek kan basıncı, kalp ritim düzensizlikleri ve felç gibi ciddi rahatsızlıklarla karşılaşabiliyor. Uzmanlar, hastalığın erken evrede teşhis edilmesinin hayati olduğunu belirtirken, mevcut tanı süreçlerinin uzun ve maliyetli olduğunu vurguluyor.
Van Eğitim ve Araştırma Hastanesi’nde görev yapan Göğüs Hastalıkları Uzmanı Dr. Siahmet Atlı, uyku apnesinin oluşturduğu tehlikeleri birkaç cümleyle özetledi. Dr. Atlı, hastaların horlama yapıp yapmamasının önemli olmadığını, ancak eşlik eden anlık solunum duraklamalarının büyük kaygı yarattığını belirtti. Sabahları yetersiz uykunun, baş ağrısı, tansiyon dalgalanmaları ve kalp sorunlarına yol açtığını ifade etti.
**Yenilikçi Derin Öğrenme Tabanlı Sistem**
Geliştirilen bu yenilikçi sistem ile ilgili detaylar veren Dr. Atlı, mevcut yöntemlere göre daha hızlı ve etkili bir tanı koymanın mümkün olduğunu ifade etti. “Bu sistem, hastaların uyku laboratuvarında kalmasını gereksiz hale getiriyor. Böylece yatak işgali ve personel sayısındaki artış gibi sıkıntılar ortadan kalkmaktadır. Hızlı bir şekilde, yüzde 98,5 doğruluk oranıyla tanı koyabiliyoruz. Hem ülkemizde hem de uluslararası alanda nadir bir gelişim sunan bu sistem, uyku hastalıklarında çığır açıyor” dedi.
**Tanının Erken Konulması Hayat Kurtarıyor**
Van YYÜ’den Elektrik-Elektronik Mühendisliği bölümünde görev alan Dr. Hasan Hataş, obstrüktif uyku apnesinin detaylı verilerle yapay zekaya aktarılmasıyla daha doğru sınıflandırmalar yapıldığını vurguladı. “Bu çalışma, uyku odasında uzun süre bekleyen hastalara önemli bir zaman kazandıracak. Normalde 1-2 yıl beklemek zorunda kalan hastalar, günde yaklaşık 250 hastayı değerlendirebilecek bir sistemle tanı alabilecek. Hedefimiz, tanıyı hızlandırarak potansiyel ölümleri önlemektir” şeklinde konuştu.
Ayrıca, evde kaydedilen 7-8 saatlik horlama sesi sayesinde, bu verinin hızlı bir şekilde analize tabi tutulabilip, hekimlerin iş yükünün önemli ölçüde azaldığı kaydedildi. Bu gelişmeler, düşük maliyetli, hızlı tanı sisteminin oluşturulmasına zemin hazırlıyor.
