Yerli yapay zeka radyoloji girişimi: Hevi AI

2020 yılında kurulan Hevi AI, radyologların karşılaştığı pratik zorluklara odaklanarak tıbbi görüntülemeyi dönüştürdüğünü belirtiyor. Radyoloji Doçenti Deniz Alis, Elektrik Mühendisi Mert Çelenk, Bilgisayar Mühendisleri Erdem Yaman ve Mert Yergin tarafından kurulan girişim, doktorların radyolojik taramalardan elde edilen verileri daha hızlı ve doğru bir şekilde yorumlamasına imkan tanıyor.

Hevi AI’ın sağlık sektöründe sunduğu yapay zeka tabanlı çözümlerle öne çıktığını belirtelim. Girişimin ürün yelpazesinde, hStroke, hProstate, hChestX ve hBreastMMG gibi özel olarak tasarlanmış sistemler yer alıyor. Girişimin belirttiğine göre; her bir sistem, tıbbi görüntüleme ve teşhis süreçlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunarak daha hızlı ve daha doğru sonuçların elde edilmesine destek oluyor. Hevi AI’ın sitesinde yer alan bilgilere göre; girişim, 4 ülkede 72 hastanede 3 milyondan fazla analiz edilen muayene sayısına ulaştı. 

hStroke Suite kapsamında intrakraniyal kanamaların teşhisini sağlayan hStroke CT ve büyük damar tıkanıklıklarında tanı konmasına destek olan hStroke LVO çözümleri sunuluyor. Ayrıca İskemi ve İskemik Çekirdek’in tespit edilmesini ve hesaplanmasını sağlayan hStroke DWI da bu çatı altında yer alıyor. Son olarak hStroke Suite’de bulunan hStroke CTP ile inme hastalarında iskemik çekirdek ve penumbranın doğru ve hızlı bir şekilde tahmin edilebildiğini belirtelim.

hProstate, prostat görüntüleme yorumlamasını hassas teşhis için dönüştürüyor. Prostat analizinde hassasiyet için güncel derin öğrenme teknolojisini kullanan hProstate, prostat segmentasyonu, hacim ölçümleri ve entegre otomatik PSA yoğunluğu hesaplaması gerçekleştiriyor. Klinik olarak önemli prostat kanserini gösteren şüpheli alanların belirlenmesini destekleyen sistem, tanı doğruluğunu artırmak içinyapay zeka destekli güven puanlarından yararlanıyor.

Yapay zeka hassasiyeti ile göğüs röntgeni teşhisine odaklanan hChestXR, göğüs röntgeni analizinde titiz sonuçlar elde etmek için en son teknolojiye sahip derin öğrenme algoritmaları kullanıyor. Sistem, pnömoni, plevral efüzyon, pnömotoraks, kaburga kırığı, kardiyotorasik oran ve ödem gibi acil durumlarda hızlı ve doğru tanı yardımı sağlıyor. hChestXR’ın akciğer nodüllerini ve atelektazileri doğru bir şekilde tespit ettiği belirtliyor. PACS, X-ray cihazları ve çeşitli hastane altyapılarıyla entegrasyon kuran hChestXR, kapsamlı ve sistematik olarak yapılandırılmış bir rapor sunuyor. Raporda önemli görüntüleri ve tespit edilen patolojilerin görsel temsili yer alıyor. 

Mamografi yorumlarını destekleyen hBreastMMG, mamografi analizi için derin öğrenme teknolojisini kullanıyor. ACR-BIRADS 2013 kılavuzuna göre meme yoğunluğu değerlendirmesi gerçekleştiren sistem, kesin mamografi yorumlaması için BIRADS skorlarının belirlenmesini sağlıyor. hBreastMMG ile lezyonların değerlendirilmesi ve meme kanseri olasılıklarının hesaplanması mümkün.Ayrıca daha fazla netlik için BIRADS skorlarının ve meme yoğunluğu kategorilerinin görsel gösterimi de gerçekleştiriliyor. hBreastMMG’nin PACS, mamografi cihazları ve çeşitli hastane altyapıları ile entegrasyon kurduğunu da ekleyelim.