Az Uyku Öncesi 30 Dakika Egzersiz Bellek Kaybını Azalttı
Az Uyku Öncesi 30 Dakika Egzersiz Bellek Kaybını Azalttı
İçeriği Görüntüle

Türkiye’nin toplum tabanlı meme kanseri tarama altyapısından elde edilen mamografi verileri, yapay zekâ destekli yeni bir karar destek sisteminin geliştirilmesinde kullanılıyor.
Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığının (TÜSEB) 2025 Yılı İdare Faaliyet Raporu’nda yer alan bilgilere göre, “Mamografi Görüntülerinden BI-RADS Sınıflandırması Projesi” kapsamında mamografi görüntülerindeki kitle lezyonlarını tespit etmeyi ve görüntülerin BI-RADS kategorilerine göre sınıflandırılmasına yardımcı olmayı amaçlayan yapay zekâ tabanlı bir sistem geliştiriliyor.
Projenin dikkat çeken yönlerinden biri, algoritmanın geliştirilmesinde Türkiye genelindeki Kanser Erken Teşhis, Tarama ve Eğitim Merkezlerinden (KETEM) toplanan verilerin kullanılması.
TÜSEB, projenin büyük ölçüde tamamlandığını ve web arayüzü geliştirme aşamasına gelindiğini bildiriyor.
Yapay zekâ ne yapacak?
Mamografi görüntüleri değerlendirilirken radyologlar, meme dokusundaki bulguların standart biçimde sınıflandırılmasını sağlayan BI-RADS sisteminden yararlanıyor.
TÜSEB projesinde geliştirilen yapay zekâ sisteminin iki temel alanda yardımcı olması hedefleniyor:
Mamografi görüntülerindeki kitle lezyonlarının tespit edilmesi ve BI-RADS kategorisinin sınıflandırılması.
Bu nedenle sistem, hekimin yerine bağımsız olarak tanı koyan bir mekanizma olarak değil, görüntü değerlendirmesine yardımcı olabilecek bir klinik karar destek sistemi olarak değerlendirilmelidir.
Türkiye’de milyonlarca mamografi taraması yapıldı
Türkiye, uzun süredir merkezi bir mamografi tarama altyapısına sahip.
Sağlık Bakanlığının MM Tarama sistemi; tarama mamografilerinin raporlanması, görüntülerin ulusal PACS sistemi üzerinden arşivlenmesi, görüntü ve rapor kalitesinin geliştirilmesi ve taramaların merkezi biçimde izlenmesi amacıyla 2016 yılında hayata geçirildi.
Sağlık Bakanlığı verilerine göre, Nisan 2025’e kadar sistem üzerinden 5 milyon 500 binden fazla mamografi taraması gerçekleştirildi.
Aynı resmî verilere göre 468 sabit ve 56 mobil merkezde günlük 3 binden fazla mamografi taraması yapılıyor.
Bu rakamlar, Türkiye’de toplum tabanlı meme kanseri taramasının ulaştığı ölçeği ortaya koyuyor.
Ancak bu sayıların, yapay zekâ modelinin eğitiminde doğrudan 5,5 milyon mamografi görüntüsünün kullanıldığı anlamına gelmediğinin altını çizmek gerekiyor. TÜSEB’in faaliyet raporu, KETEM verilerinin projede kullanıldığını belirtmekle birlikte, yapay zekâ sisteminin eğitiminde kullanılan veri setinin büyüklüğünü açıklamıyor.
KETEM’de kimlere mamografi taraması yapılıyor?
Türkiye’nin Ulusal Kanser Tarama Programı kapsamında 40–69 yaş arasındaki kadınlara iki yılda bir mamografiyle meme kanseri taraması uygulanıyor.
Taramalar KETEM’lerde, ilgili birinci basamak sağlık kuruluşlarında ve mobil kanser tarama araçlarında ücretsiz olarak gerçekleştiriliyor.
Şüpheli ya da pozitif sonuç saptanan kişiler ise ileri değerlendirme amacıyla ikinci ve üçüncü basamak sağlık kuruluşlarına yönlendiriliyor.
Yapay zekâ neden önemli olabilir?
Toplum tabanlı tarama programlarında çok büyük miktarda görüntünün uzmanlar tarafından değerlendirilmesi gerekiyor.
Yapay zekâ tabanlı görüntü analiz sistemleri, gelecekte radyologların dikkatini şüpheli alanlara yönlendirme, görüntülerin ön değerlendirilmesine yardımcı olma ve artan görüntüleme yükünün yönetilmesine katkı sağlama potansiyeli taşıyor.
Ancak araştırma ve geliştirme aşamasında başarılı sonuç veren bir yapay zekâ sisteminin, ulusal tarama programında rutin klinik kullanıma alınması ayrı bir değerlendirme süreci gerektiriyor.
Bu nedenle TÜSEB’in açıkladığı proje, “KETEM’lerde mamografileri artık yapay zekâ değerlendiriyor” şeklinde yorumlanmamalı.
Mevcut resmî bilgiler, KETEM’lerden toplanan mamografi verileriyle geliştirilen yapay zekâ tabanlı BI-RADS karar destek sisteminin büyük ölçüde tamamlandığını ve web arayüzü geliştirme aşamasına ulaştığını gösteriyor.
Türkiye’deki KETEM verileriyle geliştiriliyor
Projenin bilimsel açıdan dikkat çekici yönlerinden biri, geliştirilen sistemde Türkiye’deki gerçek tarama verilerinden yararlanılması.
Mamografi görüntülerinin özellikleri; kullanılan cihazlar, çekim teknikleri, meme dokusunun yapısı ve taranan nüfusun özellikleri gibi birçok değişkenden etkilenebiliyor.
Bu nedenle Türkiye’deki KETEM verileriyle geliştirilen bir karar destek sisteminin, ülkenin mevcut tarama altyapısındaki performansının ayrıca değerlendirilmesi önem taşıyor.
Projenin rutin klinik uygulamaya geçebilmesi için sistemin doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve farklı hasta gruplarındaki performansının gerçek klinik koşullarda doğrulanması gerekiyor.
Bundan sonraki kritik aşama ne?
TÜSEB raporu, projenin büyük ölçüde tamamlandığını ve web arayüzü geliştirme aşamasında olduğunu bildiriyor.
Bundan sonraki süreçte sistemin klinik doğrulama sonuçları, radyologlarla birlikte kullanım performansı ve ulusal tarama programına olası entegrasyon koşulları önem taşıyacak.
Şimdilik eldeki resmî bilgiler, yapay zekânın KETEM’lerde rutin olarak kullanılmaya başlandığını göstermiyor.
Ancak Türkiye genelindeki KETEM verilerinin böyle bir sistemin geliştirilmesinde kullanılması, meme kanseri taramalarında yapay zekâ destekli karar sistemlerine yönelik önemli bir araştırma adımı olarak öne çıkıyor.
Kaynaklar
Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı (TÜSEB) — 2025 Yılı İdare Faaliyet Raporu
T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü — MM Tarama Projesi
T.C. Sağlık Bakanlığı — Ulusal Kanser Tarama Programı ve KETEM