Noema Health AI
Sağlık verilerinin yapay zekâ ile anlamlandırılması
Sağlık verilerinin yapay zekâ ile anlamlandırılması
Noema Health AI çatısı altında; ses, görüntü, metin ve klinik verilerden anlamlı göstergeler çıkarabilen yapay zekâ tabanlı sağlık teknolojileri üzerine Ar-Ge çalışmaları yürütüyoruz.
İlk çalışma alanlarımızdan biri:
Öksürük Sesinden KOAH Risk Analizi - KOAH gibi solunum sistemi hastalıklarında öksürüğün akustik özellikleri önemli araştırma alanlarından biridir.
Noema'nın üzerinde çalıştığı sistemde öksürük kayıtlarından;
- öksürük süresi
- spektral özellikler
- frekans dağılımları
- enerji değişimleri
- zaman-frekans karakteristikleri
- öksürük segmentleri
- solunum sesindeki örüntüler
çıkarılarak makine öğrenmesi modelleriyle analiz edilmesi hedeflenmektedir.
Nasıl çalışır?
Kullanıcı kontrollü şekilde öksürük sesi kaydeder. Sistem önce ses içerisindeki öksürük bölümlerini tespit eder. Ardından akustik özellikler çıkarılır ve eğitim verileriyle geliştirilmiş modeller aracılığıyla benzer örüntüler araştırılır. Sonuçlar bir risk/screening göstergesi veya klinik karar destek çıktısı olarak değerlendirilebilir.
Multimodal sağlık analizi
İleri aşamalarda ses analizi; yaş, sigara kullanım öyküsü, semptomlar, nefes darlığı bilgisi, SpO₂, spirometri sonuçları ve hekim değerlendirmeleri gibi ek bilgilerle birleştirildiğinde daha güçlü modeller geliştirilmesine olanak sağlayabilir.
- yaş
- sigara kullanım öyküsü
- semptomlar
- nefes darlığı bilgisi
- SpO₂
- spirometri sonuçları
- hekim değerlendirmeleri
Önemli yaklaşımımız
Bu çözüm, gerekli klinik doğrulama ve mevzuat süreçleri tamamlanmadan tek başına KOAH tanısı koyan bir sistem olarak konumlandırılmaz. Hedefimiz hekimlerin ve sağlık kuruluşlarının kullanabileceği yapay zekâ destekli erken tarama, risk analizi ve klinik karar destek teknolojileri geliştirmektir.
Modüler ve gizlilik odaklı veri mimarisi
UTM; toplama, kimlik çözümleme, segmentasyon, analiz ve dışa aktarma katmanlarına ayrılmış modüler bir mimari kullanır. Yeni bir olay kaynağı, bağımsız bir toplayıcı eklenerek sisteme dahil edilebilir. Veri saklama süresi, anonimleştirme, rıza yönetimi ve rol bazlı erişim yerleşik olarak gelir. Böylece teknik bir veri işleme süreci, tarayıcı üzerinden takip edilebilir panolara dönüşür.
Health AI Ar-Ge Çalışmalarımızı İnceleyin
