Klinik Karar Destek

Yapay Zekâ Destekli Göz Hareketi Analizi (VOG) ile Erken Tanıma

RAVENEYE, VOG temelli göz hareketi verisini yapay zeka ile analiz ederek klinik değerlendirme sürecine objektif ve görsel bir karar destek katmanı ekler.

Sistem akışını incele
VOG Analizi
RAVENEYE VOG analysis interface
Göz hareket sinyaliSakkad, mikrosakkad, hafıza/anti-sakkad, yavaş takip, fiksasyon
Isı haritasıIsı haritası ve grafiklerle anlaşılır raporlama
Klinik raporHastalık evresi tahmini & klinik rapor
VOG Kapsam

VOG temelli göz hareketi ölçümleri, yapay zekâ ile objektif analiz, erken tanı

AI Yöntem

Derin öğrenme ile otomatik özellik çıkarımı, veri artırma ve modelleme

DATA Veri Yönetimi

Anonimleştirilmiş hasta verileriyle kurulan Türkiye’nin ilk geniş ölçekli göz hareketi veri tabanı

TRL TRL

Klinik doğrulama odaklı geliştirme aşaması

Klinik Değer

Göz hareketi verisi, okunabilir tanı destek çıktısına dönüşür.

Sistem; veri toplama, anonimleştirme, yapay zeka analizi ve raporlama adımlarını tek bir klinik akışta birleştirir. Amaç doktorun kararını devralmak değil, ölçülebilir bulguları daha görünür hale getirmektir.

Taşınabilir VOG ile hızlı kurulum ve klinik uygulanabilirlik
Otomatik ve objektif değerlendirme (doktor karar destek)
Anonimleştirilmiş merkezi veri havuzu ile sürekli öğrenen modeller
Isı haritası ve grafiklerle anlaşılır raporlama
Sistem Akışı

VOG ölçümünden klinik rapora dört adımlı analiz hattı

01 VOG ile veri toplama (klinik görev setleri)
02 Anonimleştirme ve merkezi veri havuzuna aktarım
03 Derin öğrenme modelleriyle otomatik analiz
04 Hastalık evresi tahmini & klinik rapor
Analiz Katmanları

Objektif ölçüm, merkezi veri ve anlaşılır görselleştirme

Amaç

  • Nörodejeneratif hastalıklarda göz hareketlerini sağlıklı bireylerle karşılaştırmak
  • Farklı grupların göz hareketlerini objektif olarak değerlendirmek
  • Klinik tanı süreçlerini erken evrede desteklemek

Yöntem

  • VOG temelli, hassas ve kapsamlı cihaz altyapısı
  • 3B görsel görevlerle göz izleme verilerinin analizi
  • Derin öğrenme ile otomatik özellik çıkarımı, veri artırma ve modelleme
  • Sonuçların grafik/ısı haritaları ile görselleştirilmesi

Beklenen Sonuç

  • Erken tanıya katkı sağlayan yeni bir tarama testi
  • Tanı süreçlerinin iyileştirilmesi ve uzmanlık alanları arası farkındalık
  • Klinik yönetimin güçlenmesi ve hasta yaşam kalitesinin artması
Proje Çerçevesi

Proje Bilgileri

Program TÜBİTAK 1501 - Sanayi Ar-Ge Projeleri
Kapsam VOG temelli göz hareketi ölçümleri, yapay zekâ ile objektif analiz, erken tanı
Klinik Girdiler Sakkad, mikrosakkad, hafıza/anti-sakkad, yavaş takip, fiksasyon
Çözüm Bileşenleri Taşınabilir VOG · Merkezi Veri Havuzu · Otomatik Analiz · Görselleştirme
Hedef Kullanım Nöroloji & Göz klinikleri, tarama/izlem
Paydaşlar Hacettepe Ünv. Göz/Nöroloji ABD & Raventech
TRL Klinik doğrulama odaklı geliştirme aşaması
Veri Yönetimi Anonimleştirilmiş hasta verileriyle kurulan Türkiye’nin ilk geniş ölçekli göz hareketi veri tabanı