Yağmur ÖNGÜN / İZMİR, (DHA)-İZMİR Atatürk Lisesi' 11'nci sınıf öğrencisi olan Ahmet Akay (17), meme kanserinin ölümcül aşamaya geçmeden 2 ila 4 yıl önce tespit edilmesine olanak sağladığı yazılımıyla, 5 bin 393 takım ve 11 bin 457 yarışmacının katıldığı 2024 Teknofest Sağlıkta Yapay Zeka Yarışması'nda İzmirli LayerLords takımıyla Türkiye 2'ncisi oldu. Ödülü almaktan duyduğu memnuniyeti dile getiren Akay, "Anne ve babamın doktor olması nedeniyle hastane ortamında birçok kez bulundum. Bu süreçte, kanserle mücadele eden hastaların yaşadığı acı tecrübeleri yakından görme fırsatım oldu. Bu deneyimler, sağlık alanındaki sorunlara duyarlılığımı arttırdı" dedi.
Mamografi görüntülerinden meme kanseri (BI-RADS) sınıflandırması ve kitle ile kalsifikasyon tespiti yapan yapay zeka modelleri geliştiren İzmir Atatürk Lisesi'nde 11'nci sınıf öğrencisi olan Ahmet Akay, dünya genelinde kadınlar arasında en sık görülen meme kanserinin ölümcül aşamaya geçmeden 2-4 yıl önce tespit edilmesine olanak sağladığı bir yazılım yaptı. Akay, yazılımı yaparken kendisine destek olan arkadaşlarıyla oluşturduğu İzmirli LayerLords takımıyla 5 bin 393 takım ve 11 bin 457 yarışmacının katıldığı 2024 Teknofest Sağlıkta Yapay Zeka Yarışması'na katıldı. Akay, Adana'da 2-6 Ekim tarihleri arasında yapılan yarışmada Türkiye 2'ncisi oldu. Ödülü almaktan büyük mutluluk duygunu belirten Ahmet Akay, “Ortaokuldan bu yana yazılım ve yapay zeka alanlarına ilgi duyuyorum ve bu konularda kendimi geliştirmeye çalışıyorum. Anne ve babamın doktor olması nedeniyle hastane ortamında birçok kez bulundum. Bu süreçte, kanserle mücadele eden hastaların yaşadığı acı tecrübeleri yakından görme fırsatım oldu. Bu deneyimler, sağlık alanındaki sorunlara duyarlılığımı arttırdı" dedi.
'ERKEN TEŞHİSİ MÜMKÜN KILMAK İSTİYORUZ'
Görüntülerin yanı sıra, mamografi raporlarında yazılı olan bilgileri de analiz eden bir model geliştirdiklerine dikkati çeken Akay, “Bu model sayesinde, doktorların raporlarda yer alan ifadeleri daha hızlı ve doğru şekilde anlamaları sağlanıyor. Yapay zekamız raporlar içinde önemli olan kelime ve cümleleri tanıyıp sınıflandırıyor. Örneğin, bir raporda hastanın göğsünde anormal bir bulgu ya da kitle olup olmadığını belirleyebiliyor. Bu da doktorlara hem görüntüler hem de yazılı bilgiler üzerinden daha kapsamlı bir teşhis sunarak, sürecin hızlanmasına ve hata riskinin azalmasına yardımcı oluyor. Projede geliştirdiğimiz yapay zeka modellerini daha geniş bir alanda kullanılabilir hale getirmeyi ve doktorların iş yükünü hafifletmeyi amaçladık. Bu teknolojiyi hastanelerde yaygınlaştırarak meme kanseri teşhisini hızlandırmak ve hataları en aza indirerek erken teşhisi mümkün kılmak istiyoruz. Ayrıca, modelimizi geliştirmeye ve diğer hastalıkların teşhisi için uyarlamaya yönelik çalışmalar yapmayı hedefliyoruz" diye konuştu.
'PES ETMEDEN YOLUMUZA DEVAM ETTİK'
Birçok takım arasında Türkiye 2'ncisi olmanın büyük bir onur ve gurur kaynağı olduğunu belirten Akay, "Zaman zaman çeşitli zorluklarla karşılaşsak da pes etmeden yolumuza devam ettik. Uzun emeklerin sonucundan takım olarak kazandığımız bu başarı bize ileriki çalışmalarımız için büyük bir motivasyon kaynağı oldu. Bu başarı, elinden geleni esirgemeyen tüm takım arkadaşlarımın, danışman hocamızın ve okul yöneticilerimizin ortak zaferidir" dedi.(DHA)
FOTOĞRAFLI
