Genç deha annesinin acısını bilime dönüştürdü: Kanser teşhis eden yapay zeka projesi %97 başarı sağladı!

İzmirli lise öğrencisi Melek Öztürk, annesini kanserden kaybetmenin derin üzüntüsünü, hastalığın erken teşhisini sağlayacak yapay zeka destekli bir proje geliştirmek için motive edici bir güce dönüştürdü. "ONCOMathRIX" adını verdiği sistem, açık kaynak verilerle yüzde 97'lik bir başarı oranına ulaşarak dikkatleri üzerine çekti ve proje için patent başvuruları yapıldı.

Sıdıka Rodop Anadolu Lisesi 10. sınıf öğrencisi 16 yaşındaki Melek Öztürk'ün hayatı, annesi Zehra Öztürk'ün pankreas ve ardından böbrek üstü bezi kanserine yakalanmasıyla altüst oldu. Annesinin tedavi sürecinde yaşanan zorluklara ve tıbbi süreçlerdeki karmaşıklığa tanık olan Öztürk, bu deneyimlerden yola çıkarak benzer acıları yaşayacak başka hasta ve ailelerin önüne geçme arzusuyla harekete geçti. Matematik ve biyolojiye olan ilgisini bu motivasyonla birleştiren Öztürk, okulundaki "Matrix" adlı matematik kulübünde çalışmalarına başladı. Matematik öğretmeni Erhan Erdoğan'ın rehberliğinde araştırmalar yapan Öztürk, dijital patoloji alanındaki yoğun iş yükünü fark etti ve bu alanda bir çözüm geliştirmeye karar verdi.

Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden Doç. Dr. Kubilay Doğan Kılıç ile iletişime geçen Öztürk, fikrini paylaştı. Başlangıçta genç bir öğrencinin hevesi olarak görülen proje, kısa sürede bilimsel bir çalışmaya dönüştü. "ONCOMathRIX" adı verilen bu proje, böbrek hücresi karsinomu tanısında patoloji uzmanlarının yükünü hafifletmek amacıyla matematik tabanlı bir farmakolojik karar destek sistemi olarak tasarlandı. Sistem, biyolojik verileri topolojik ve diferansiyel analiz yöntemleriyle işleyerek hücre yapısındaki değişimleri yüksek hassasiyetle modelleyebiliyor ve ilaç etkileşimleri ile tedavi süreçlerini dijital ortamda analiz etme imkanı sunuyor.

Melek Öztürk, projenin annesinin tedavi sürecindeki zorluklardan ilham aldığını belirterek, "Bu süreçte hastanın ve hasta yakınlarının ne kadar yıkıldığını, ne kadar zor dönemlerden geçtiğini bizzat yaşadım. Annemi kaybettikten sonra bu konuyla ilgili bir adım atmam gerektiğine olan inancım arttı ve projemi bu motivasyonla hayata geçirdim." dedi. Sistem, histopatolojik görüntülerdeki gürültüyü azaltıp ısı haritalarına dönüştürerek böbrek kanserinde evreleme yapıyor ve kişiselleştirilmiş tedavi örnekleri sunuyor. Mevcut 537 açık kaynak veri setiyle yüzde 97 başarı oranına ulaştıklarını söyleyen Öztürk, projenin marka tescili ve patent süreçlerinin devam ettiğini, ayrıca konuyla ilgili bir makalenin de yayımlanmak üzere olduğunu belirtti. Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden Doç. Dr. Kubilay Doğan Kılıç, projenin görüntü işleme sistemlerinin geleceği olduğunu vurgulayarak, Melek'in bilimsel literatürdeki bir eksikliği tespit edip bu alanda ilerlediğini ve projenin tam tutarlı hale gelmesiyle görselle tanı konulan diğer alanlarda da kullanılabileceğini ifade etti. Okul müdürü Zeynep Aslan ise bu projeyle Türkiye'de bir ilke imza atıldığını ve daha fazla destekle bu başarının daha da ileriye taşınacağını belirtti.