Klinik deneyimimizden
doğan yapay zekâ.
Prof. Dr. Abdurrahman Önen’in kurucusu ve baş araştırmacısı olduğu yapay zekâ destekli çocuk ürolojisi projesi; değerlendirme, tedavi planlama ve uzun dönem izlem süreçlerini birlikte ele alıyor. 2019’da başlayan bu geliştirme çalışmasının temelinde, yapılandırılmış klinik bilgi ile hekim deneyimini buluşturma amacı var.
Projemizin yaklaşımını inceleyin
Değerlendirme
Tedavi planlama
Uzun dönem izlem
Kendi projemiz, bütüncül bir yaklaşım.
Çocuk ürolojisinde her bilgi, çocuğun öyküsü ve zaman içindeki değişimiyle birlikte anlam kazanır. Projemizde klinik biyoistatistiği ve uzun dönem izlem verilerini yapay zekâ yöntemleriyle bir araya getirerek hekim değerlendirmesini destekleyen bir elektronik sistem geliştirmeyi amaçlıyoruz.
Değerlendirme
Yapılandırılmış klinik bilginin hekim değerlendirmesini destekleyecek biçimde birlikte ele alınması.
Tedavi planlama
Klinik verilerin ve izlem bilgisinin tedavi planlama sürecine katkı sunabilecek biçimde düzenlenmesi.
Uzun dönem izlem
Zaman içinde biriken ölçüm ve sonuçların birlikte incelenmesine yönelik geliştirme çalışmaları.
Proje sahibi ve yürütücü rolü ile geliştirme kapsamı Prof. Dr. Abdurrahman Önen’in özgeçmişindeki proje kaydına dayanır. Klinik performans veya düzenleyici onay iddiası içermez.
Geliştirme yaklaşımımız.
Klinik birikimden yapılandırılmış bilgiye, bilgiden araştırma ve değerlendirmeye uzanan bu çalışmada hekim gözetimini ve veri mahremiyetini birlikte ele alıyoruz. Görseller geliştirme yaklaşımını anlatır; gerçek hasta tetkiki veya doğrulanmış model sonucu göstermez.
Hekim ve öğrenciler için eğitim kaynakları
İLGİLİ BİLİMSEL LİTERATÜRÜ İNCELEYİN
İlgili bilimsel literatür.
Alanın araştırma bağlamını incelemek isteyenler için seçilmiş yayınlar. Bu çalışmalar kendi proje kaydımızdan ayrı kaynaklardır.
Ultrasondan ölçüme
Derin öğrenme yöntemleri, ultrason görüntülerinde böbrek sınırlarını ve genişlemiş toplayıcı sistemi ayırarak ölçümlerin standartlaştırılmasını araştırıyor.
2021 · Fizibilite araştırması
Evaluation of pediatric hydronephrosis using deep learning quantification of fluid-to-kidney-area ratio by ultrasonography
Lin ve ark. · Abdominal Radiology · 2021
DOI: 10.1007/s00261-021-03201-w
- Girdi
- Çocuklara ait ultrason görüntülerinde böbrek ve genişlemiş toplayıcı sistem alanları.
- Araştırma hedefi
- Böbrek ve sıvı alanlarının segmentasyonu; sıvı/böbrek alan oranının ölçülmesi.
- Doğrulama
- Fizibilite çalışması; erişilebilen özet örneklem büyüklüğü ve dış doğrulamayı açıklamıyor.
Sınırı: Bu fizibilite araştırması yaygın klinik kullanımı veya bu sitede bir modelin performansını doğrulamaz.
Kaynak kontrolü: 2026-10-14Riskin ve değişimin modellenmesi
Ultrason ölçümlerini yaş ve diğer klinik bilgilerle birleştiren modeller, hidronefrozda obstrüksiyon riskini araştırıyor. Zaman içindeki değişimin modellenmesi, takip verileriyle ayrıca doğrulanması gereken bir araştırma hedefi.
2024 · İki kurumdan geliştirme ve dış doğrulama
Predicting obstruction risk using common ultrasonography parameters in paediatric hydronephrosis with machine learning
Khondker ve ark. · BJU International · 2024
DOI: 10.1111/bju.16159
- Girdi
- Yaş ve ultrason ölçümleri; AP çapı ve SFU derecesi gibi aynı değerlendirme dönemine ait bulgular.
- Araştırma hedefi
- Diüretik renogramın drenaj süresine göre tanımlanmış risk sınıfları.
- Doğrulama
- 304 çocukta geliştirme/iç doğrulama; başka kurumdan 64 çocukta dış doğrulama.
Sınırı: Dış örneklemde en yüksek risk sınıfı bulunmuyor. Seri ultrason girdileri kullanılmadı; böbrek kaybı veya ameliyat gerekliliğinin ileriye dönük kanıtı değildir.
Kaynak kontrolü: 2026-10-14İşeme akışındaki örüntüler
Üroflowmetri ölçümleri, işeme sonrası kalan idrar ve pelvik taban bulguları birlikte ele alınarak örüntüler araştırılıyor. Modellerin farklı yaşlarda, cihazlarda ve merkezlerde nasıl çalıştığının gösterilmesi gerekiyor.
2026 · Tek merkezli geriye dönük çalışma
Prediction of pediatric lower urinary tract dysfunction using uroflowmetry data and machine learning with explainable AI techniques
Dinçel ve ark. · International Urology and Nephrology · 2026
DOI: 10.1007/s11255-026-05342-7
- Girdi
- Üroflowmetri ölçümleri ile mesane kapasitesi, işeme örüntüsü ve pelvik taban aktivitesine ilişkin klinisyen kodlamalarının birlikte kullanımı.
- Araştırma hedefi
- Klinisyenlerin atadığı alt üriner sistem işlev bozukluğu sınıflarının modellenmesi.
- Doğrulama
- 2663 kayıt; tek merkezli geriye dönük çalışma, kurum içi eğitim/test ayrımı ve çapraz doğrulama.
Sınırı: Bazı girdiler ve hedef sınıflar aynı hekim yorumlarına dayanır; bağımsız otomatik tanı yeteneği gösterilmiş değildir. Çok merkezli dış doğrulama gerekir; invaziv ürodinamik basınç sinyallerine genellenmez.
Kaynak kontrolü: 2026-10-14Rapordan araştırma verisine
Doğal dil işleme, ultrason raporlarındaki bulguları ortak veri alanlarına dönüştürmeyi araştırıyor. Yapılandırılan bilgilerin doğruluğu insan kontrolüyle değerlendirilir.
2024 · Önbaskı
High-performing Multi-task Model of Urinary Tract Dilation (UTD) Classification for Neonatal Ultrasound Reports Through Natural Language Processing
Hua ve ark. · medRxiv · 2024
DOI: 10.1101/2024.01.23.24301680
- Girdi
- Erken postnatal ultrason raporlarının metni; referans sınıflar için uzmanların rapor/görüntü incelemesi.
- Araştırma hedefi
- UTD bileşenleri ile sınıflarının rapor metninden çıkarılması.
- Doğrulama
- 2460 rapor; kurum içi çapraz doğrulama. İncelenen sürüm v1 önbaskıdır.
Sınırı: Bu sürüm hakemli makale olarak sunulmaz. Güncel hakemli sürüm, dış doğrulama veya gerçek zamanlı entegrasyon doğrulanmadı.
Kaynak kontrolü: 2026-10-14Araştırmadan klinik kullanıma
Bir modelin amacı, belirsizlikleri ve sınırları açık olmalı. Bağımsız doğrulama, hekim gözetimi ve veri mahremiyeti birlikte değerlendirilir.
Bu literatür örnekleri Prof. Dr. Önen’in geliştirme çalışmalarının onay veya performans belgesi değildir. Bu bölümde kişisel değerlendirme, hasta yüklemesi veya tanı aracı bulunmaz.
Bilimsel katkılar
Önen Hidronefroz Derecelendirme Sistemi
Önen Genital Yaralanma Sınıflaması
Önen Mesane–Bağırsak Disfonksiyonu Semptom Ölçeği
Çocuklarda üriner taş tedavi algoritmasına yönelik çalışmalar
Önen Nephro-Uro Stent; CV patent kaydı TR201709887B, 2021
Çocuk ürolojisinde yapay zekâ araştırma ve geliştirme yaklaşımı
TR201709887B, 2021: Nephro-Uro Stent patent kaydı. Patent, cihazın tüm ülkelerde onaylı olduğu veya her durumda uygun olduğu anlamına gelmez.
İlgili bilimsel yayınlar