İzmir'de yaşayan 17 yaşındaki Defne Eser, dedesinin geçirdiği kaza sonrası yaşadığı sağlık sorunlarını görünce kolları sıvadı. Arkadaşları Furkan Özdingiş ve Ateş Habacı ile bir araya gelen Eser, teşhis sürecini hızlandıran bir yapay zeka modeli tasarladı. Gençlerin geliştirdiği bu teknoloji, hem yerel hem de uluslararası alanda büyük başarı kazandı.
Dede acısından teknolojik çözüme
Defne Eser'in dedesi, kalçasındaki femur kemiğini kırdığında teşhisin gecikmesi nedeniyle yürüme yetisini kaybetmişti. Eser, bu üzücü olaydan etkilenerek hastanelerdeki radyografik görüntüleri analiz eden bir sistem üzerine çalışmaya başladı. Ekip, binlerce röntgen görüntüsünü kullanarak yapay zekayı eğitti. Geliştirilen yazılım, gözle görülmesi zor olan mikro kırıkları bile anında tespit edebiliyor.
Başarı Çin'e kadar uzandı
Gençler, geliştirdikleri sistemi önce TÜBİTAK yarışmalarında sundu. Aldıkları bölge ikinciliğinin ardından rotalarını Çin'e çeviren ekip, Pekin'de düzenlenen Gençlik ve Bilim yarışmasında dünya ikincisi seçildi. Şu an projenin akademik makale aşamasında olduklarını belirten ekip, sistemi daha da geliştirerek sağlık sektöründeki yerini sağlamlaştırmayı hedefliyor. Bu sistem, doktorların teşhis koyma sürecindeki hata payını düşürerek hastaların tedaviye çok daha hızlı başlamasını sağlayabilir.
