Son yıllarda yapay zekâ teknolojilerinin hızlı gelişimi, sağlık sektöründe önemli dönüşümlere neden oldu. Artık yalnızca verileri analiz eden değil, insan davranışlarını, ses tonunu, ruh halini ve fizyolojik değişimleri anlayabilen sistemler geliştiriliyor. Bu yenilikler, özellikle erken teşhis ve hasta yoğunluğunun azaltılması konusunda büyük umut vadediyor. Bu yenilikçi çalışmalardan biri de yazılımcı Fesih Sönmez tarafından hayata geçirildi. Kısa sürede geliştirdiği yapay zekâ destekli teşhis sistemi, doktorlara hastalıkların ön belirlenmesinde yardımcı olmayı amaçlıyor.
Görüntü, Ses ve Konuşma Analiziyle Teşhis Desteği
Fesih Sönmez’in geliştirdiği sistem, dört farklı yapay zekâ modelini aynı anda kullanıyor. İlk aşamada görüntü modeli, kamera karşısındaki kişinin yaşını, ruh halini ve genel sağlık durumunu analiz ediyor. Ardından ses modeli, kullanıcının nefes alışverişi, ses tonu, öksürük ve ses kısıklığı gibi semptomları tespit ediyor. Üçüncü aşamada konuşma modeli, kullanıcının ifadelerini analiz ederek sağlıkla ilgili kelimeleri ve olası hastalık belirtilerini belirliyor. Tüm bu veriler, arka planda çalışan model tarafından birleştirilerek hastalık ihtimalleri belli bir oranda kullanıcıya sunuluyor.
“Amaç, Yoğunluğu Azaltmak ve Erken Teşhisi Kolaylaştırmak”
Sistemin fikrinin, hastanelerdeki yoğunlukları gözlemlemesi sonucu ortaya çıktığını belirten Fesih Sönmez, özellikle acil servislerde ve polikliniklerde yaşanan yoğunluğun erken teşhisi geciktirdiğini ifade etti. Sönmez, geliştirdiği sistemin bu süreci hızlandırarak hem doktorlara hem hastalara kolaylık sağlayacağını söyledi. “Yapay zeka artık sadece bir yardımcı değil, sağlıkta erken teşhisin en güçlü destekçisi olacak,” diyen Sönmez, sistemin yakın zamanda mobil cihazlara da entegre edilerek herkesin kolayca erişebileceğini belirtti.
Gelecekte Cep Telefonlarında Olacak
Projenin bir sonraki hedefi, sistemin akıllı telefonlara entegre edilmesiyle herkesin evinden sağlık durumu hakkında ön bilgi alabilmesini sağlamak. Böylece hem sağlık kuruluşlarındaki yoğunluğun azalması hem de hastalıkların erken fark edilmesi amaçlanıyor.
