Doktora Öğrencimiz Batuhan Bardak’ın Projesi Tübitak 1002 Programı Kapsamında Destek Almaya Hak Kazandı

Üniversitemiz Bilgisayar Mühendisliği Bölümü doktora öğrencisi Batuhan Bardak, "Derin Öğrenme Yöntemleri ile Mortalite ve Hastanede Kalma Süresinin Tahmini" başlıklı projesi ile TÜBİTAK ARDEB 1002 - Hızlı Destek Programı kapsamında yürütücü olarak desteklenmeye hak kazanmıştır. Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Mehmet Tan yönetiminde faaliyet gösteren TOBB ETÜ Hesaplamalı Biyoloji ve Yapay Öğrenme Laboratuvarı (CMBL) bünyesinde yürütülecek olan ve danışmanlığını Doç. Dr. Mehmet Tan’ın üstleneceği proje ile Üniversitemizde ilk defa bir doktora öğrencisi tarafından TÜBİTAK 1002 projesi yürütülecektir.

Desteklenmeye hak kazanan öğrencimiz Batuhan Bardak’ı kutlar, başarılarının devamını dileriz. 

"Derin Öğrenme Yöntemleri ile Mortalite ve Hastanede Kalma Süresinin Tahmini” Projesi Hakkında

Elektronik Sağlık Kaydı (ESK) hastanın bilgilerinin düzenli ve sistematik bir şekilde dijital olarak toplanmasıdır. Standart bir ESK, hastanın laboratuvar sonuçları, gözlem verileri, hastalık teşhisleri, klinik notları gibi zengin bir içeriği barındırmaktadır. Son yıllarda derin öğrenme modellerinin birçok problemde başarılı sonuçlar vermesi ve ESK'ların ulaşılabilir hale gelmesi ile beraber ESK'lar üzerine derin öğrenme modelleri uygulanarak klinik problemler çözülmeye çalışılmıştır.

Kabul edilen projenin temel hedefi, derin öğrenme yöntemlerini kullanarak Elektronik Sağlık Kayıtlarından hastaların mortalite ihtimallerini ve hastanede kalma sürelerini başarılı bir şekilde tahmin etmektir. Belirlenen bu hedefe ulaşmak için; hastalara ait laboratuvar sonuçları, gözlem verileri gibi yapısal verilerin yanında, doktor, hemşire vb. sağlık personelleri tarafından oluşturulan klinik notların da işlenerek yapısal veriler ile beraber kullanılması ve gerçekleştirilmek istenilen tahmin başarısının artırılması amaçlanacaktır. Yapısal olmayan klinik notların nasıl temsil edileceği, yapısal verilerle nasıl birleştirileceği, yapısal verilerle yapısal olamayan metin tabanlı özniteliklerin birlikte nasıl bir derin öğrenme mimarisi ile kullanılacağı projenin temel araştırma alanlarını oluşturacaktır.