Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Kısmı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Tolga Çukur ile grubu, cep telefonlarından bireylerin nefes ve öksürüklerini takip ederek Kovid-19 riskini hesaplayan ve hastalık kuşkusu durumunda hastaneye gidilmesi için erken ikaz veren yapay zeka algoritması geliştirdi. Yakın vakitte TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Mükafatı alan, Bilkent Üniversitesi Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi (UMRAM) araştırmacılarından Doç. Dr. Çukur, AA muhabirine yaptığı açıklamada, yapay zeka temelli çalışmaları hakkında bilgi verdi.
YÜZDE 95 ORANINDA BAŞARILI
ABD Ulusal Sıhhat Enstitüsü araştırmacılarıyla iş birliğinde bireylerde Kovid-19 riskinin hesaplanmasına yönelik yeni bir uygulama üzerinde çalıştıklarını belirten Çukur, şöyle konuştu:“Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi ya da PCR testleriyle konuluyor. Bunlar hem ekonomik olarak maliyetli hem de salgın şartlarında sıhhat sistemine yüklenmeyle herkesin erişimini zorlaştırıyor. Bu sorunu çözmek için cep telefonlarından nefes alış veriş ve öksürük kayıtlarını inceleyen bir yapay zeka algoritması geliştirdik. Bu algoritma ses kayıtlarına bakarak kişinin Kovid-19 ya da diğer bir üst teneffüs yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine yönelik kıymetlendirme yapıyor. Şu an yaklaşık yüzde 95 muvaffakiyetle bu ayrımları yapabiliyoruz.”
BİR NEVİ ERKEN İKAZ SİSTEMİ
Bunun bir nevi erken ihtar sistemi olduğunu vurgulayan Çukur, “Sistem, şahısların nefes alışı ya da öksürüğünü takip ederek, üst teneffüs yolu enfeksiyonu ya da Kovid-19’a dair bir işaret bulduğunda bireye telefonundan doktora gitmesine yönelik ön ikaz gönderecek. Böylece isteyenler hastaneye başvurarak tetkiklerini yaptırabilecek.” diye konuştu. Doç. Dr. Tolga Çukur, başlangıç kademesindeki uygulamanın ilerleyen periyotta daha geniş kitlelerde deneceğinin altını çizerek, “Bu şu an 200 kişinin ses kayıtları üzerinde deneyerek sınadığımız bir model. Klinik kullanım için uygunluğunun binlerce bireyle sınanması gerekiyor. Şu anda algoritmanın tasarım etabını tamamlamak üzereyiz. Daha geniş bir popülasyonda denenmesini içeren bir sonraki evreye gelecek yıl geçeceğiz.” dedi.
MR TETKİKLERİNDE 10 KAT HIZLANDIRMA YAPMAK MÜMKÜN
UMRAM’da biyomedikal görüntüleme teknolojileri üzerindeki çalışmalara ağırlaştıklarını lisana getiren Çukur, MR aygıtlarında tetkik müddetlerinin kısaltılması, imaj çeşitliliği ve kalitesinin artırılmasına ait yapay zeka temelli bir öbür çalışma yaptıklarını da bildirdi. Doç. Dr. Tolga Çukur, yaklaşık 1 saat süren MR çekimi sırasında tanısal imaj elde edilebilmesi için bireylerin hareketsiz kalması gerektiğine, bunun bilhassa yaşlılar ve çocuklar açısından hayli güç olduğuna işaret etti. Bu nedenle kelam konusu kümelere anestezi uygulandığını anlatan Çukur, şunları kaydetti: “Anestezinin bilhassa çocuklar ve yaşlılar üzerinde komplikasyon riskleri bulunuyor. Bunu engellemek için MR tetkik müddetini 5 dakika ve altına indirmeye çalışıyoruz. Burada da yeniden yapay zeka teknolojilerinden faydalanıyoruz. Kısa vadeli, düşük kalitede imajları uzun tetkik müddetlerinde alınmış yüksek kalitede manzaralara dönüştürebilen yapay zeka modelleri üzerinde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kat hızlandırma yapmak mümkün ve maksadımıza hayli yakınız. Kovid-19 taşınabilir uygulamasında olduğu üzere laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de bir sonraki evresi geniş popülasyonda sınanması ve güvenilirliğinin gösterilmesi olacak.”
MÜKAFATA LAYIK GÖRÜLDÜĞÜM İÇİN ÇOK MEMNUN OLDUM
TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü’nü almaktan duyduğu memnunluğu da lisana getiren Çukur, “Bu, çok itibarlı bir ödül. Bilim insanı olarak çalışmalarımızın bedel gördüğünü, karşılık bulduğunu da gösteriyor.” tabirlerini kullandı. Doç. Dr. Çukur, Türkiye’deki genç bilim beşerlerine da memleketler arası standartta yenilikçi işler yapmaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
Haber7
