EyeCheckup ile Tanışın

Sizler için en güncel teknolojiler ve yapay zekanın gücüyle çalışıyoruz.

Diyabetik Retinopati

Diyabetik retinopati, günümüzde en önemli körlük sebeplerinin başında gelmektedir. Retina kan damarlarındaki değişiklikler sonucunda meydana gelir.

Sarı Nokta Hastalığı

Halk arasında “sarı nokta hastalığı” diye bilinen “yaşa bağlı makula dejenerasyonu” zamanla ilerleyerek makulayı tamamen hasara uğratabilen dejeneratif bir hastalıktır.

Diyabetik Makula Ödemi

Diyabetik Maküla Ödemi, makula adı verilen ve baktığımız yeri görmemizi sağlayan retina merkezinde sıvı toplanması olup, diyabetik retinopatiye bağlı olarak oluşur.

Glokom Hastalığı

“Göz Tansiyonu” veya halk arasında “Karasu Hastalığı” olarak adlandırılan glokom, göz içi basıncının yükselmesi sonucu oluşan göz siniri harabiyeti şeklinde tanımlanır.

EyeCheckup™ Reti̇nal Tanı Si̇stemi̇

EyeCheckup yapay zeka tabanlı retina tarama sistemidir. EyeCheckup, göz doktorlarının retina rahatsızlığı olan hastaları taramasına yardımcı olmak için yapay zekadan yararlanmaktadır. Tek bir muayenede fundus görüntülerinden herhangi bir uzman görüşüne gerek kalmadan diyabetik retinopati başta olmak üzere 20’den fazla retina hastalığını uluslararası kabul görmüş standartlara uygun olarak kısa sürede analizini yapar ve PDF rapor sunar. Göz problemlerinin varlığını otomatik olarak algılar, ayrıca retinada olası patolojileri olan alanları işaretler.

EyeCheckup, bir doktor gibi düşünmek ve görüntü kalitesiyle ve tipik olarak tarama kurulumlarında kullanılan görüntüleme protokolleri / kameraları ile etkili bir şekilde çalışmak üzere tasarlanmıştır.

EyeCheckup, KVKK ve HIPAA uyumludur, tüm verileri güvenli ve gizli tutar.

Kolay Kullanım

EyeCheckup, doğrudan bilgisayar ortamında çalışır. Diyabetik retinopati veya diğer göz hastalıkları için bir rapor oluşturmak, görüntü alındıktan sonra analiz için yalnız 200 ms yeterlidir. Yazılım aynı zamanda yetersiz kalitedeki görüntüleri de algılar ve gerektiğinde operatörden yeniden görüntü alınması gerektiği hakkında uyarı verir.. Böylece geçersiz görüntüler görüntü başına 5 saniye içinde yeniden çekilebilir.

Kolay Kurulum

Ücretsiz Destek

1 Dakikanın Altında Teşhis Süresi

Klinik Çalışmalar

EyeCheckup ile Akdeniz Üniversitesi’nde 3 farklı fundus kamera ile 900 gönüllü diyabetik hasta üzerinde gerçekleştirdiğimiz diyabetik retinopati klinik çalışmamızı %95’in üzerinde başarı ile bitirmiş bulunmaktayız. Çalışmada gönüllü hastalardan üç farklı non-midriyatik fundus kamera (Canon, Topcon ve Optomed) ile arka kutup fotoğrafları alındı. Fotoğraflar Eyecheckup ile diyabetik retinopati varlığı ve evresi ile diyabetik maküla ödemi varlığı değerlendirildi.

YAYINLARIMIZ

  1. Diyabetik Retinopatinin Yapay Zeka İle Teşhisi Ve Evrelenmesi, TOD 56. ULUSAL KONGRESİ
    • Ahmet Burak Bilgin1, Erkan Doğan1, Ramazan Sarı2, Yusuf Akar1, Mehmet Bulut3, Mustafa Aydemir2, Murat Karaçorlu4
  2. Fundus Görüntüleri Üzerinden Derin Öğrenme Teknikleri ile Retina ve Optik Disk Hastalıklarının Taranması, Tespit Edilmesi Ve Otomatik Yapay Zeka Algoritmasının Doğrulanması
    • Prof. Dr. Mustafa ÜNAL-Sorumlu Araştırmacı (Göz Hastalıkları Uzmanı)
    • Doç. Dr. Mehmet BULUT-Yardımcı Araştırmacı (Retina Uzmanı)
    • Dr. Öğr. Üyesi Mehmet Erkan DOĞAN-Yardımcı Araştırmacı (Retina  Uzmanı)
    • Dr. Öğr. Üyesi Aslı ÇETİNKAYA YAPRAK-Yardımcı Araştırmacı (Göz Hastalıkları Uzmanı)
    • Doç. Dr. Esra AYHAN TUZCU-Yardımcı Araştırmacı (Retina Uzmanı)
  3. Moorfields Eye Hospital, Ethnic differences in performance and perceptions of Artificial Intelligence retinal image analysis systems for the detection of diabetic retinopathy in the NHS Diabetic Eye Screening Programme 
    • Professor Adnan Tufail, Professor Alicja Rudnicka
    • Dr Aaron Lee, Dr Cathy Egan, Dr John Anderson, Mr Abraham Olvera Barrios, Professor Christopher Owen, Professor Paolo Remagnino, Professor Sarah Barman
  4. Ankara Bilkent Şehir Hastanesi Diyabetik Retinopati ve Yaşa Bağlı Makula Dejenerasyonunun Yapay Zeka Kullanılarak Teşhisi ve Sınıflandırılması, TOD 56. ULUSAL KONGRESİ
    • Dr Sema Akkan, Ankara Bilkent Şehir Hastanesi 
  5. Ankara Bilkent Şehir Hastanesi  Glokomun Yapay Zeka İle Teşhisi ve Evrelendirilmesi, TOD 56. ULUSAL KONGRESİ
    • Dr. Zarife Nurbanu Mendi, Ankara Bilkent Şehir Hastanesi 
    • Prof. Dr. Özlem Gürbüz Köz, Ankara Bilkent Şehir Hastanesi
  6. Ankara Bilkent Şehir Hastanesinde Retina Hastalıkları Yapay Zeka Destekli Tarama ve Tetkik Yazılımı EyeCheckup Kullanım Sonuçları
    • Op. Dr. Mehmet Önen Ankara Bilkent Şehir Hastanesi 
  7. Diyaliz Hastalarında Retinal Bulguların Çeşitlerini ve Sıklığını Değerlendirme,
    • Özel Acıbadem Üniversitesi Prof. Dr. Banu COŞAR 
    1. Head to head comparison of diagnostic performance of three non-mydriatic cameras for Diabetic Retinopathy Screening with Artificial Intelligence 
    2. Yapay Zeka Destekli̇ Reti̇na Tetki̇k Si̇stemi̇ni̇n Haydarpaşa Sağlık Uygulama Merkezi̇ Göz Kli̇ni̇ği̇nde Kullanım Sonuçları
      • Prof.Dr.Ece TURAN VURAL
      • SBÜ Haydarpaşa

    Yüksek Duyarlılık => Güvenlik | Yüksek Özgüllük => Etkinlik

    EyeCheckup hibrit algoritması, diyabetik retinopati tespiti için 350.000 görüntü ile eğitilmiş ve 20.000 görüntü ile onaylanmıştır.

    Bulguların nihayetinde görme kaybına yol açabilecek bir tıbbi durum olduğu tespit edilirse bir göz doktoruna ziyaret önerilir. Hastalık tespit edilmezse, 12 ay içinde tekrar tarama yaptırılması önerilir.


    Bilgilendirici Rapor

    Hibrit algoritma, yönlendirilebilir DR (diyabetik retinopati), glokom, sarı nokta hastalığı, ven oklüzyonu ve diğer göz hastalıkları belirtisi için duyarlılığı ve herhangi bir diyabetik retinopati, glokom ve diğer hastalıklar için özgüllüğü en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmıştır. Otomatik olarak hastalıkların varlığını algılar. Ayrıca retinada olası patolojileri olan alanları vurgulayarak hastayı bilgilendirir.

    Tamamlanan analiz sonuçlarına göre ayrıntılı bir PDF raporu oluşturulur. Rapor, işaretlenmiş anormalliklere sahip görüntüleri, tespit edilen anormalliklerin listesini içerir, anormalliklerin ciddiyetini gösterir, ICD-10 kodları ile olası hastalıkları listeler.

    Rapor, izleme, doğrulama ve geri bildirim için QR koduna sahiptir.

    EyeCheckup Özellikleri

    Detaylı bilgi için lütfen iletişime geçin.

    20’den Fazla Göz Hastalığı Tespiti

    EyeCheckup, genç popülasyonda da görülebilen ilk 4 retina hastalığını ve 20’den fazla farklı hastalığı kapsar. Düşük maliyetle birlikte geniş hastalık kapsamı, EyeCheckup sistemini 20 yaş ve üstü tüm popülasyonun toplu taraması için mükemmel bir seçenek haline getirir.

    500 Oftalmolog Tarafından Kullanılır

    Oftalmologlar, teşhis için klinik karar destek sistemleri olarak EyeCheckup’a güvenirler.

    Hızlı Otomatik Erken Teşhis

    Hibrit Derin Öğrenme Algoritması kullanılarak, retina fundus görüntülerinin işlenmesi ve analizi, bir anormallik olup olmadığı, uzman hekim müdahalesine gerek kalmadan hızlı ve yüksek hassasiyetle yapılır.

    Komple Retina Teşhisi

    EyeCheckup, diyabetik retinopati başta olmak üzere 20’den fazla retina hastalığını ve anomalisini tespit eder.

    Yapay Zeka Retina Tarama Sistemi

    EyeCheckup, fundus kameralarından elde edilen retina görüntülerini kullanarak çoklu hastalık algılama ve yapay zeka destekli erken teşhis sistemidir. EyeCheckup hastanın gözünün retinal fundus görüntüsünü yakalar, görüntüleri analiz için buluta gönderir ve sonuçları PDF raporu olarak döndürür.

    “Hekim olarak Eyecheckupa güveniyorum. Özellikle Diyabetik Retinopatide %95 oranının üzerinde doğru tahmin edebildiği kanıtlanmış. Bizim için harika bir yardımcı asistan.”

    Doç Dr. MEHMET BULUT

    “URAL Telekom firması ile 2005 senesinden bu yana çalışmaktayız. Şirketimiz için gerekli ve hayati öneme sahip olan yazılım, bize özel programlar ve bu programların güncellenmesi ve geliştirilmesi ile ilgili şimdiye kadar hiçbir sorun yaşamadık ve isteklerimize hem yazılı, hem de telefon ile çok hızlı çözümler ürettiler. Yazılım ve IT alanında en önemli unsur, devamlılıktır ve bizleri 2005 senesinden bugüne kadar yalnız bırakmayan Rim Bey ve ekibine çok teşekkür ediyoruz.”

    AKIN UTLU

    EDUFIX Genel Müdürü

    Scroll to Top