Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi (BEUN) Hastanesi Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Anabilim Dalı Başkanı Dr. Öğr. Üyesi Hakan Kayış, psikiyatrik tanı ve takip süreçlerinde hekimlere veri desteği sağlayan yenilikçi bir sistem geliştirdi. Türk Patent ve Marka Kurumu (TÜRKPATENT) tarafından 'faydalı model' olarak tescillenen bu sistem, klinik karar verme süreçlerini güçlendirmeyi ve hasta takibini daha objektif hale getirmeyi hedefliyor. Akıllı yazılım, hastaların belirti örüntülerini yapay zeka destekli algoritmalarla analiz ederek hekimlere anlamlı veriler sunuyor.
Klinik Karar Desteğinde Devrim
Dr. Kayış'ın geliştirdiği sistem, psikiyatrik muayene sırasında elde edilen verileri dijital ortamda işleyerek, hastalıkların tanı ve izleminde hekimlere ikincil bir görüş işlevi görüyor. Özellikle çocuk ve ergen yaş grubunda sıkça karşılaşılan dikkat eksikliği, depresyon ve kaygı bozuklukları gibi rahatsızlıklarda belirti şiddetini takip etmek, tedaviye yanıtı değerlendirmek ve olası tanı hatalarını azaltmak için veriye dayalı bir altyapı sağlıyor. Sistem, hekimlerin günlük pratiğinde zaman tasarrufu yapmasına da yardımcı olurken, hastalıkların seyrini düzenli aralıklarla kayıt altına alarak uzun vadeli takip olanağı sunuyor.
TÜRKPATENT'ten alınan faydalı model tescili, buluşun koruma altına alındığını ve ticari olarak geliştirilebileceğini gösteriyor. Dr. Kayış, konuyla ilgili yaptığı açıklamada, "Bu sistem, hekimlerin karar mekanizmalarını güçlendirmek için tasarlandı. Amacımız, psikiyatrik tanının daha ölçülebilir ve izlenebilir olmasını sağlamak. Elde ettiğimiz tescil, çalışmamızın ulusal standartlarda kabul gördüğünü kanıtlıyor" ifadelerini kullandı.
Yapay Zeka ve Veri Birleşimi
Yeni sistem, yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak geniş bir semptom veritabanını işliyor. Hastaların demografik bilgileri, klinik ölçekler ve gözlemsel bulgular, sisteme girildiğinde algoritma, benzer vaka örüntülerini tespit edip olası tanılar için olasılık skorları çıkarıyor. Bu sayede hekimler, kendi değerlendirmeleri ile sistem önerilerini karşılaştırarak daha bütüncül bir yaklaşım sergileyebiliyor. Ayrıca sistem, zamanla verilerden öğrenerek kendi doğruluğunu artırma kapasitesine sahip.
Uzmanlar, psikiyatri alanında dijitalleşmenin önemine dikkat çekerken, bu tür araçların tamamen hekimin yerini almasının söz konusu olmadığını, yalnızca yardımcı bir karar destek sistemi olarak işlev gördüğünü vurguluyor. Dr. Kayış da sistemin etik ilkeler çerçevesinde tasarlandığını, hastaların mahremiyetini koruduğunu ve verilerin anonimleştirildiğini belirtiyor.
Bu gelişme, sağlık teknolojileri alanında üniversite-sanayi iş birliğinin önemini bir kez daha ortaya koyuyor. BEUN, inovasyon kültürünü destekleyen çalışmalarıyla akademik bilginin topluma katma değer sağlamasına öncülük ediyor. Tescillenen bu sistem, gelecekte lisans anlaşmalarıyla kliniklerde yaygın kullanım bulabilir ve psikiyatrik hizmet kalitesinin artırılmasına katkı sağlayabilir.
Sonuç olarak, Dr. Hakan Kayış'ın bu çalışması, tıpta yapay zeka uygulamalarının somut bir örneği olarak sağlık sektöründe önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Faydalı model tescili, buluşun teknik ve ticari açıdan değerini ortaya koyarken, psikiyatri pratiğinde dijital dönüşümün hızlanmasına da ışık tutuyor.
