Anlaşma ile sağlık ve ilaç alanlarında büyük veri tabanlarının analizine ve klinik olarak yorumlanmasına ilişkin artan ihtiyaca cevap verilmesine çalışılacak. Proje, temel olarak nadir hastalıklarda hasta ve hastalık tanılanmasına odaklanacak ve makine öğrenmesi/yapay zekâ kullanarak bir tanılama programı ile doğrusal olmayan dinamik bir model geliştirilmesi üzerine çalışacak. Bu model ve programlama ile daha ileri hasta ve hastalık tanılama araştırmaları ve hizmetleri sunulabilecek. Projenin koordinatörlüğü, MEÜ Tıp Fakültesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi ve Sun4tech Teknoloji A.Ş Bilimsel Araştırma Koordinatörü Prof. Dr. Dilek Çiçek Yılmaz tarafından yapılacak.

Sağlık alanındaki büyük verilerin incelenmesi ve yorumlanması hala insan yetenekleri ile sınırlı olması ve tarafsız olmaması nedeniyle, hastalıklar ile semptomlar arasında bilinmeyen/bulunamayan ilişkilerin tespitinde makine öğrenmesi ve yapay zekanın kullanılması, hastalara tanı konulmasındaki uzun süreleri dramatik olarak kısaltacak ve böylelikle de nadir hastalıkların tahmin edilebilirliğinde ve tedavi süreçlerinde ilerleme sağlanacak.

MEÜ Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı, “Küresel nüfus artarken, teknolojilerden ve aynı zamanda çevirisel araştırmalardan faydalanılması sağlık alanında hızla artmakta olan ihtiyaç ve sorunların çözülmesine yardımcı olacaktır. Gerçekçi vizyon, özveri, irade ve ortak bilimsel yaklaşımlar hepimize başarı getirecektir. Biz burada, MEÜ’de en karmaşık sorunların üstesinden gelebilmek için yenilikçi yöntemlerin kullanılmasını sağlamak amacıyla tüm disiplinleri cesaretlendiriyor, destekliyor, rehberlik ediyor ve iş birliği ortamı yaratıyoruz” dedi.

Sun4Tech CEO’su Dr. Yusuf Fikret Umur ise Sun4tech olarak MEÜ ile iş birliği yapmaktan büyük bir heyecan duyduklarını belirtti. Dr. Umur, “Sağlık teknolojileri alanında birlikte hissettiğimiz tutku ve vizyonumuzla sağlık ve veri bilimlerini ileri bir seviyeye ulaştırmak, karmaşık sorunları basit bir şekilde çözmek ve ulaşılabilir olmak hedefleri için çalışacağız. Beraberce iş birliğimizi genişletecek ve uluslararası sağlık verileri ve araştırmaları zincirinin sağlam bir halkası olacağız” ifadelerini kullandı.

Proje koordinatörü Prof. Dr. Dilek Çiçek Yılmaz, “Nadir hastalıklarda en büyük sorun bu hastaların rutin poliklinik takiplerinde çoğunlukla gözden kaçması ve tanı alamamasıdır. Bu nedenle birçok hasta mevcut tedavilerden de mahrum kalmaktadır. Projemizde, makine öğrenmesi ve yapay zeka kullanılarak yapılan algoritmalarla nadir hastalıklara daha erken ve hızlı tanı koymayı planlıyoruz” şeklinde konuştu.