Yeni Yapay Zeka Tabanlı Mediology Platformu Nadir Hastalıkların Teşhis Sürecini Kolaylaştıracak

Invamed Başkanı Raşit Dinç’in liderliğinde geliştirilen Mediology platformu, nadir hastalıkların teşhisinde devrim yapmaya hazırlanıyor. Bu yeni yapay zeka tabanlı platform, benzer klinik ve genetik profillere sahip hastaları eşleştirerek hekimlere veri temelli karar desteği sunacak.

Mediology platformu, dünya genelinde farklı ülkelerde yaşayan ancak benzer belirtilere ve genetik özelliklere sahip hastaları karşılaştırarak “biyolojik ikiz” eşleştirmesi yapacak. Sistem, hastaların klinik semptomlar, genetik varyantlar, hastalık seyri, demografik bilgiler ve tedavi geçmişi gibi çeşitli parametreleri analiz ederek eşleştirme işlemini gerçekleştirecek.

Nadir hastalıkların tanı süreci genellikle uzun ve karmaşıktır. Mediology platformunun sunduğu küresel hasta eşleştirme ağı sayesinde, hastalar doğru teşhise daha hızlı bir şekilde ulaşabilecekler. Bu ağ, 2015 yılından itibaren 88 ülkeden 150 binden fazla hastanın verilerini eşleştiriyor.

Platformun temel aldığı yöntemlerden biri olan Matchmaker Exchange metodolojisi, yapay zeka teknolojileriyle geliştirilerek otomatik hale getirilecek. Bu sayede hastaları klinik semptomlar, genetik bilgiler, hastalık seyri, demografik veriler ve tedavi geçmişi gibi farklı parametreler üzerinden analiz ederek eşleştirme işlemi gerçekleştirilecek.

Tümleşik dijital kütüphane ve yapay zeka teknolojileri

Mediology platformu, çeşitli kaynaklardan veri toplayacak şekilde tasarlandı. Klinik notlar için elektronik sağlık kayıtları, tıbbi görüntüler için radyoloji ve patoloji sistemleri, genetik veriler için DNA dizileme laboratuvarları ve yaşam verileri için giyilebilir sağlık cihazları kullanılacak. Ayrıca akademik veri tabanları da bilimsel kaynaklar olarak platformda yer alacak.

Sistem, sağlık sektöründe yaygın olarak kullanılan yapay zeka tekniklerinden faydalanacak. Makine öğrenmesi algoritmaları, nadir hastalıkların tanısında yüksek doğruluk oranlarına ulaşabilmektedir. Mediology platformu da benzer algoritmaları kullanarak hasta eşleştirme işlemini gerçekleştirecek.

Görüntü analizi teknolojisi, tıbbi görüntülerde uzman seviyesinde analiz sağlayacak. Aynı zamanda doğal dil işleme sistemleri ile klinik notlardan yapılandırılmış bilgi elde edilecek. Platform, hekimlere sunduğu önerilerin hangi verilere dayandığını açık bir şekilde gösterecek.

Teşhis, tedavi ve araştırma alanlarında kullanım imkanı

Mediology platformu, teşhis desteği, tedavi planlaması ve araştırma faaliyetleri gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir. Hekimler, belirsiz semptomlar sergileyen hastaların benzer vakalarını platformda araştırarak teşhis ve tedavi süreçlerine ışık tutabilirler. Araştırmacılar ise belirli genetik varyantlara sahip hasta gruplarını hızlıca belirleyerek veri tabanları oluşturabilecekler.

Mediology platformu, UCSF/UCLA çalışmaları, Matchmaker Exchange sistemi ve Nature dergisinde 2025 yılında yayımlanan inceleme gibi bilimsel standartlara uygun şekilde tasarlandı.

Hasta verilerinin gizliliği büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle platformda veri anonimleştirme, şifreleme, hasta onayı süreçleri, Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) ve Türkiye’deki Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) gibi düzenlemelere tam uyum sağlanacaktır. Tüm veriler güvenli depolama altyapısıyla korunacaktır.

Klinik kullanıma geçiş sürecinde Mediology, pilot projeler, klinik doğrulama çalışmaları ve düzenleyici kurum onayları gibi adımlardan geçecektir. Ayrıca sağlık sistemleriyle entegrasyon çalışmaları da platformun daha geniş kitlelere ulaşması için planlanmaktadır.

Mediology Platformunun Getirdiği Beklentiler

Mediology platformu, nadir hastalıkların teşhis sürecini hızlandırarak hekimlere karar desteği sunmayı hedefliyor. Ayrıca platformun araştırmalara erişimi kolaylaştırması ve klinik karar süreçlerine katkı sağlaması beklenmektedir. Platformun etkinliği, ilerleyen dönemlerde yapılacak klinik çalışmalarla değerlendirilecektir.

Raşit Dinç, Mediology platformunun hastaların dünyanın farklı bölgelerinde benzer semptomlara ve genetik profillere sahip diğer vakalara erişimini sağlayarak hekimlerin teşhis süreçlerini iyileştireceğini belirtti. Dinç, platformun benzer vakaların deneyimlerinden yararlanılmasını kolaylaştırarak nadir hastalık hastalarına umut verdiğini vurguladı.