DEÜ Yapay Zeka Araştırma Merkezi Tıpta Çığır Açacak 7 Projeyi Duyurdu

Dokuz Eylül Üniversitesi Yapay Zeka Araştırma Merkezi (DEÜ-YAPAI), kuruluşunun birinci yıl dönümünde yürüttüğü proje portföyünü 12 Nisan 2026 Pazartesi günü basına açıkladı. Ege'nin en büyük üniversitelerinden birinde disiplinler arası bir birim olarak 2025 Mart'ında kurulan merkez, 42 akademisyen ve 96 araştırmacının katkısıyla özellikle tıbbi uygulamalarda yoğunlaşan çalışmalar yürütüyor. Toplamda 28 farklı proje üzerinde çalışılırken, bu hafta kamuoyuyla paylaşılan 7 proje klinik uygulamaya en yakın olanlar olarak öne çıkıyor.

Merkez Müdürü Prof. Dr. Didem Şenol, düzenlenen basın toplantısında 'Sağlık alanında yapay zeka yalnızca bir teknoloji değil, aynı zamanda etik ve eşitlik meselesi. Biz bu merkezde Türkiye'nin özgün verilerine dayanan, ülkemizin sağlık sistemine entegre olabilen çözümler geliştiriyoruz' dedi. DEÜ-YAPAI, Tıp Fakültesi, Mühendislik Fakültesi ve Fen-Edebiyat Fakültesi'nden araştırmacıların ortaklaşa çalıştığı yatay bir organizasyon modeliyle yönetiliyor.

Erken Meme Kanseri Teşhisinde Devrim

Merkezin en olgun projelerinden biri, mamografi görüntülerinden erken dönem meme kanseri teşhisini destekleyen 'EFELINE' adlı sistem. Geleneksel mamografi değerlendirmesinde radyoloğun kaçırabileceği mikrokalsifikasyonları yüzde 94,7 doğrulukla tespit eden algoritma, 2024'te başlayan 12 bin hasta verili validasyon çalışmasının sonuçlarıyla öne çıkıyor. Bu performans, benzer uluslararası sistemlerden yüzde 3-4 puan daha yüksek.

EFELINE, özellikle Türkiye'deki yüksek yoğunluklu meme dokusuna sahip kadın hasta popülasyonu için optimize edildi. Uluslararası sistemler genellikle Avrupa ve Kuzey Amerika'lı kadınların verileriyle eğitildiği için, Türkiye gibi ülkelerde performans kaybı yaşıyor. DEÜ'nün geliştirdiği sistem ise 11 farklı hastaneden toplanan Türk kadın hasta verileriyle eğitildi ve bu sayede yerel popülasyonda belirgin üstünlük sağlıyor.

Sistem şu anda Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesi'nde rutin klinik akışın içine entegre edildi. Radyolog kararlarını destekleyici ikinci okuma (second reader) olarak kullanılıyor. Sağlık Bakanlığı'nın nisan ayında bütün devlet hastanelerindeki entegre radyoloji sistemine yüklenmesi için düzenleme yapacağı belirtildi. Pilot uygulama planı, 2026 sonuna kadar 34 şehirde 120 devlet hastanesini kapsayacak.

Retina Taraması ile Diyabet Takibi

İkinci büyük proje, diyabetik retinopati erken teşhisine yönelik 'RETINA-X' sistemi. Türkiye'de yaklaşık 8 milyon diyabet hastası bulunuyor ve bunların yaklaşık yüzde 28'i retinopati riskine sahip. Erken teşhis edilmezse retinopati görme kaybına yol açabiliyor. Ancak mevcut sağlık sisteminde her diyabet hastasının yıllık göz dibi muayenesine erişimi sınırlı kalıyor.

RETINA-X, aile hekimliği muayenehanelerinde kullanılabilecek taşınabilir bir kamera ile çekilen göz dibi görüntülerini anında analiz ederek retinopati riskini belirliyor. Algoritmanın doğruluk oranı yüzde 96,2 olarak ölçüldü. Test sürecinde 5.400 diyabet hastası üzerinde uygulandı ve 340 erken evre retinopati vakası yakalandı; bu hastaların 287'si göz doktoruna yönlendirildi ve tedaviye başladı.

Proje ekibi, sistemin aile hekimlikleri için özelleştirilmiş bir mobil uygulama versiyonunu da geliştirdi. Hekim, standart bir tablet ve harici bir optik lens ile hastanın retinasını görüntüleyip saniyeler içinde değerlendirme raporu alabiliyor. Bu yaklaşımla Türkiye'nin ücra bölgelerindeki diyabet hastalarına da retinopati taraması yapılabilmesi amaçlanıyor.

Prof. Dr. Didem Şenol: 'Biz ülkemize sadece algoritma üretmiyoruz. Aynı zamanda sağlık verisinin egemen biçimde Türkiye'de kalması için akademik bir kale inşa ediyoruz. Halk sağlığı, büyük teknoloji şirketlerinin değil, halkın kendisinin denetimindedir.'

Demans Takibinde Uydu Sağlık

Merkezin özgün projelerinden biri de 'MNEMOSYNE' adındaki demans erken teşhis ve takip platformu. Bu proje, yaşlı bireylerin günlük yaşam aktivitelerindeki değişiklikleri -konuşma temposundan yürüyüş şekline, hatırlama örüntüsünden uyku kalitesine- pasif olarak izleyerek Alzheimer ve benzeri demans hastalıklarının erken belirtilerini tespit ediyor.

Sistem, yaşlı bireyin evindeki duyarlı sensörler, akıllı ses cihazları ve giyilebilir teknoloji ile beslenen büyük veri havuzu üzerinde çalışıyor. Hasta veya ailesi herhangi bir ekstra eylem yapmak zorunda kalmıyor. Algoritma, günlük rutinde oluşan küçük sapmaları izleyerek, klinik semptomlar ortaya çıkmadan 2-3 yıl önce uyarı verebiliyor. Bu, erken müdahale ile hastalığın seyrini yavaşlatmada kritik bir avantaj sağlıyor.

MNEMOSYNE projesi şu anda 120 gönüllü yaşlı üzerinde 18 aylık izleme çalışması yürütüyor. İlk sonuçlar, 7 katılımcıda erken dönem Alzheimer belirtilerinin sistemce tespit edildiğini gösterdi; bu hastaların 5'inde klinik tanı sonradan doğrulandı. Proje, İzmir Büyükşehir Belediyesi'nin Yaşlı Dostu Kent Programı ile entegre hale getirilecek.

Onkolojide Kişiselleştirilmiş Tedavi

Bir diğer önemli proje 'ONKOS' adlı genomik veri analizi platformu. Proje, kanser hastalarının tümör DNA dizilimini analiz ederek hangi kemoterapi kombinasyonunun hastanın tümörüne en etkili olacağını tahmin ediyor. Sistem, uluslararası genomik veritabanları ile Türk popülasyonuna özgü çalışmalardan elde edilen verilerle eğitildi.

ONKOS, özellikle meme, kolon ve akciğer kanserinde rutin kemoterapi protokollerinin yerine hastaya özel tedavi önerileri sunabiliyor. İlk 240 hasta üzerinde yapılan validasyon çalışmasında, sistemin önerdiği tedaviyi alan hastalarda toplam yanıt oranı standart tedaviye göre yüzde 22 daha yüksek olarak ölçüldü. Proje, Gazi Üniversitesi Onkoloji Enstitüsü ile ortaklaşa yürütülüyor.

Sistem önümüzdeki yıl Onkoloji Derneği tarafından ulusal kanser tedavi kılavuzlarına entegrasyon sürecine alınacak. Türkiye'de kişiselleştirilmiş onkolojik tedavi yaklaşımının yaygınlaşmasında ONKOS'un öncü rol oynaması bekleniyor.

• EFELINE: Yüzde 94,7 doğrulukla mamografi analizi
• RETINA-X: Diyabetik retinopati erken teşhisi
• MNEMOSYNE: Pasif izlemeyle demans uyarı sistemi
• ONKOS: Kişiselleştirilmiş kanser tedavi önerisi
• PEDIA-VOICE: Pediatride ses analizi ile otizm taraması
• HEART-PULSE: EKG örüntülerinden kardiyak risk skoru
• CLINICNEXT: Aile hekimliğinde klinik karar destek sistemi

Diğer Üç Proje ve Genel Değerlendirme

Açıklanan diğer projeler arasında çocukluk dönemi otizm taraması için konuşma örüntülerini analiz eden PEDIA-VOICE, tek bir EKG kaydından kardiyak risk skoru üreten HEART-PULSE ve aile hekimlerine genel klinik karar desteği sağlayan CLINICNEXT yer alıyor. Tüm projelerin ortak özelliği, Türkiye'nin sağlık sistemine doğrudan entegre edilebilir şekilde tasarlanmış olmaları.

DEÜ-YAPAI, bu projelerin yanında yapay zekanın etik kullanımı, veri güvenliği ve açıklanabilirlik konularında da öncü araştırmalar yürütüyor. Merkezin öncülük ettiği 'Şeffaf YZ Protokolü', Türkiye'de sağlık alanında yapay zeka kullanımı için bir standart oluşturma amacı taşıyor. Protokol, algoritmaların nasıl eğitildiğini, hangi verilerin kullanıldığını ve karar süreçlerinin nasıl işlediğini açık biçimde belgelendirmeyi zorunlu kılıyor.

Merkez ayrıca Türkiye'de ender bulunan doktora sonrası yapay zeka araştırmacı programını başlattı. Bu program kapsamında 12 genç araştırmacı üç yıl boyunca tam zamanlı olarak istihdam ediliyor. İlk yılda programdan mezun olan araştırmacıların bir kısmı merkez bünyesinde kalırken diğerleri Türkiye'nin önde gelen teknoloji şirketlerinde yapay zeka liderliği rolleri üstlendi.

Sonuç olarak DEÜ-YAPAI, kuruluşunun ilk yılında Türkiye'nin sağlıkta yapay zeka alanında lider bir aktör olarak konumlanıyor. Önümüzdeki iki yılda pilot uygulamaların yaygınlaşmasıyla birlikte Türkiye'nin kendi yapay zeka çözümleriyle sağlık sistemini güçlendirmesi büyük bir adım olacak. İzmir, bu dönüşümün merkezinde yer almaktan onur duyuyor.