Eyesoft Bilişim

Doktorclub Awards 2025 Finalist

Kategorie: Yılın Sağlık Girişimi Ödülleri - Yılın Ar-Ge / İnovasyon Uygulaması

EYE-LEXIA: Yapay Zeka Destekli Disleksi Ön Tanı Sistemi

EYESOFT Bilişim

Eyesoft Bilişim Eğitim Yayıncılık İletişim ve Danışmanlık A.Ş., Prof. Dr. Kürşat Çağıltay, Bilgisayar Yüksek Mühendisi Sevilay İmre ve Dr. Mehmet Dönmez tarafından 2017 yılında kurulmuştur. Şirketin ana faaliyet alanları eğitim teknolojileri ve insan bilgisayar etkileşimi olup; uzaktan eğitim sistemleri, artırılmış ve sanal gerçeklik temelli eğitim uygulamaları, göz izleme teknolojileri ve yenilikçi dijital projeler geliştirmektedir.

Eyesoft’un en önemli yetkinliklerinden biri, akademik bilgi birikimi ile saha deneyimini bir araya getiren yapısıdır. Üniversitelerle kurduğu güçlü iş birlikleri sayesinde araştırma temelli teknolojileri uygulanabilir ve toplumsal fayda üreten projelere dönüştürebilmektedir.

EYE-LEXIA Yapay Zekâ Destekli Disleksi Ön Tanı Sistemi

Erken fark etmek, bir çocuğun hayatını değiştirebilir.

Disleksi, okul çağındaki çocukların yaklaşık %5-10’unu etkileyen bir özgül öğrenme güçlüğüdür. Ancak çoğu vakada risk belirtileri erken dönemde fark edilememekte; çocuklar yıllar boyunca “dikkatsiz”, “isteksiz” veya “yetersiz” olarak etiketlenebilmektedir. Bu gecikme; akademik başarısızlık, özgüven kaybı ve psikososyal sorunlara zemin hazırlayabilmektedir.

EYE-LEXIA Yapay Zekâ Destekli Disleksi Ön Tanı Sistemi, disleksi riskinin erken dönemde belirlenmesini desteklemek amacıyla TÜBİTAK TEYDEB 1501 desteğiyle yürütülen disiplinlerarası bir Ar-Ge projesi kapsamında geliştirilmiştir.

Proje; özel eğitim, yapay zeka ve insan-bilgisayar etkileşimi alanlarında uzman akademik danışmanlarımızla birlikte tasarlanmış; ilkokul 2. ve 3. sınıf öğrencilerine yönelik gerçek saha verileriyle doğrulanmıştır.

EYE-LEXIA’nın temel amacı, klinik tanı süreçlerinin yerini almak değil; riskli profilleri erken aşamada belirleyerek çocukların zamanında ilgili uzmanlara yönlendirilmesini kolaylaştırmaktır.

Sistem; göz izleme verileri, sesli okuma kayıtları ve davranışsal okuma göstergelerini çok boyutlu olarak analiz eden yapay zekâ modellerine dayanmaktadır. Okuma süresi, geri gitmeler, satır atlamalar, hata örüntüleri ve tepki süreleri gibi parametreler birlikte değerlendirilerek risk analizi yapılır. Türkçe dil yapısına ve ilkokul müfredatına özgü olarak geliştirilen içerikler üzerinden veri toplanır.

Elde edilen çıktılar; öğretmenler ve aileler için anlaşılır risk raporları sunarken, ilgili sağlık profesyonellerine yönlendirme sürecini destekler. Böylece erken müdahale olasılığı artar ve çocukların akademik ve psikososyal gelişim kayıplarının önüne geçilmesi hedeflenir.

Farklı okul ve rehabilitasyon merkezlerinde gerçekleştirilen pilot uygulamalar, sistemin sahada uygulanabilir ve ölçeklenebilir bir ön değerlendirme aracı olduğunu göstermiştir.

Ar-Ge sürecinde:

  • 30 kurumda (23 okul + 7 rehabilitasyon merkezi) veri toplanmış,
  • Yaklaşık 350 öğrenci ile saha çalışması gerçekleştirilmiş,
  • Veri kalitesi kriterlerine göre en son aşamada 206 öğrencinin verisi yapay zeka modeli geliştirme sürecinde kullanılmıştır.
  • 94 disleksi tanısı / riski bulunan ve 112 kontrol grubunda olan öğrencinin verileri analiz edilmiştir.
  • Toplam 8 farklı makine öğrenmesi modeli geliştirilmiş ve performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Pilot veri seti üzerinde yapılan analizlerde, en başarılı modelin disleksi riski taşıyan öğrencileri ayırt etmede yaklaşık %95 doğruluk oranına ulaştığı görülmüş; bu model seçilerek pilot tarama uygulamalarına geçilmiştir. Elde edilen bu sonuç, sistemin erken tarama ve yönlendirme amaçlı kullanım potansiyelini ortaya koymaktadır.
  • Ankara’da iki ilkokulda gerçekleştirilen pilot uygulamalar sonrasında, sistem tarafından disleksi açısından risk göstergeleri belirlenen öğrencilerin öğretmenleri ve aileleri bilgilendirilmiş; gerekli durumlarda uzman değerlendirmesine başvurulması önerilmiştir. Pilot sonuçlar, sahada risk grubunda yer alabilecek ve daha önce fark edilmemiş öğrencilerin önemli bir bölümünün erken dönemde belirlenebileceğini göstermiştir.

EYE-LEXIA klinik tanı koymaz; ancak veri temelli ve etik çerçevede yapılandırılmış ön değerlendirme çıktılarıyla uzman yönlendirme süreçlerini destekler.

Bilimsel yöntemle geliştirilen, sahada test edilen, ölçeklenebilir ve düşük maliyetli yapısı sayesinde EYE-LEXIA; eğitim ve sağlık alanlarını bir araya getiren ve erken müdahaleyi merkeze alan, bilimsel temelli ve yüksek toplumsal etki potansiyeline sahip yerli bir dijital sağlık inovasyonudur. Ar-Ge niteliği, yenilikçi yaklaşımı ve topluma sağladığı katma değer nedeniyle Ar-Ge/İnovasyon uygulaması alanında örnek bir uygulama olarak değerlendirilmesini diliyoruz.

Saygılarımızla,

Eyesoft Bilişim