Yapay Zeka Araştırma Grubu
Klinik karar süreçlerini desteklemek üzere geliştirilen yapay zekâ tabanlı sistemlerin tasarımı, validasyonu ve entegrasyonunu koordine eden multidisipliner Ar-Ge birimi
Klinik karar destek sistemleri, modern tıbbın dijital asistanları gibi düşünülebilir. Elektronik sağlık kayıtları, laboratuvar verileri, vital bulgular ve klinik notları analiz ederek hasta güvenliğini artıran çözümler üretiyoruz.
Sistemlerimiz, hekime yardımcı olan ancak karar yetkisini devralmayan "yardımcı algoritmalar" olarak tasarlanmıştır. Bu yaklaşım, insan uzmanlığını desteklerken klinik sorumluluğun hekimde kalmasını sağlar.
Grubumuzun amacı, tanı-tedavi kararlarını desteklemek ve klinik iş akışlarını optimize etmek için yapay zeka destekli sistemler geliştirmektir. Bu sistemler hasta güvenliğini artırırken, hekimlerin karar verme süreçlerini hızlandırır ve iyileştirir.
Yapay zeka destekli klinik karar sürecimizin nasıl çalıştığını gösteren interaktif akış
ESK, laboratuvar, vital bulgular, klinik notlar
Makine öğrenmesi ve pattern tanıma
Erken uyarı ve risk skorlaması
Hekim değerlendirmesi ve son karar
Klinik karar destek sistemleri geliştirdiğimiz kritik tıbbi alanlar
Sepsis, organ yetmezliği ve kritik durumların erken tespiti
Hasta durumu stratifikasyonu ve risk değerlendirmesi
Hasta önceliklendirilmesi ve aciliyet belirleme
Yan etki tahmin ve güvenlik uyarı sistemleri
Otomatik bilgi çıkarımı ve doküman analizi
Kaynak optimizasyonu ve yatış süresi tahmini
Klinik ortamda aktif olarak kullanılan yapay zeka destekli karar destek sistemlerimiz
Hasta yaşı, komorbiditeler, planlanacak cerrahi prosedür ve preoperatif bulgulardan hareketle postoperatif komplikasyon riskini hesaplar ve risk azaltma stratejileri önerir.
Vital bulgular, laboratuvar değerleri ve klinik notları analiz ederek sepsis gelişim riskini gerçek zamanlı olarak hesaplar ve yüksek doğruluk ile erken uyarı verir.
Kreatinin değişimleri, ilaç kullanımı ve komorbidite bilgilerini analiz ederek akut böbrek yetmezliği riskini yüksek hassasiyetle önceden tahmin eder.
Hasta öz geçmişi, mevcut ilaçlar ve yeni reçete önerileri arasında potansiyel etkileşimleri analiz ederek güvenlik uyarıları verir ve alternatif tedavi seçenekleri önerir.
Klinik karar destek sistemleri geliştirmek için sağlık ve teknoloji alanlarından uzmanlarla işbirliği yapıyoruz
Klinik karar destek sistemlerinin güvenilirliğini ve etkinliğini artırmak için odaklandığımız temel araştırma konuları
Algoritmaların karar verme süreçlerini şeffaf hale getiriyoruz. Klinisyenler, sistemin neden belirli bir öneride bulunduğunu anlayabilmeli ve bu önerinin gerekçelerini değerlendirebilmelidir.
Yapılandırılmış veriler (laboratuvar, vital bulgular) ile yapılandırılmamış veriler (doktor notları, epikriz) arasında köprü kuruyoruz. Doğal dil işleme ile klinik metinlerden anlamlı bilgiler çıkarıyoruz.
Hastanın durumundaki değişimleri izleyerek gelecekteki riskleri tahmin ediyoruz. Bu yaklaşım, özellikle yoğun bakım ve acil tıp uygulamalarında kritik önem taşır.
Geliştirilen sistemlerin gerçek klinik ortamda test edilmesi ve sağlık profesyonellerinin geri bildirimlerinin alınmasını sağlıyoruz. Sistem performansının sürekli izlenmesi ve iyileştirilmesi hedeflenir.
Sistemlerin hasta mahremiyetini koruması, önyargıları minimize etmesi ve klinik kararları desteklemesi ancak yerini almaması için etik çerçeveler geliştiriyoruz.
Mevcut hastane bilgi sistemleri ile seamless entegrasyon sağlayarak klinik iş akışlarını bozmadan karar desteği sunuyoruz. Kullanıcı dostu arayüzler ve minimal öğrenme eğrisi hedefliyoruz.
Klinik ortamda kullanılan interaktif dashboard örneği
Gerçek zamanlı risk analizi ve uyarı sistemi
Klinik karar destek sistemlerimizin hasta güvenliği ve klinik sonuçlar üzerindeki somut etkileri
Klinik karar destek sistemleri geliştirmek için bizimle işbirliği yapmak ister misiniz?
Hastaneler ile birlikte gerçek ortamda sistem test ve validasyonu
Anonim klinik veriler ile model geliştirme ve iyileştirme
Geliştirilen algoritmaların ürünleştirilmesi ve ticarileştirme