Ankara
Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Tolga Çukur ile ekibi, cep telefonlarından insanların soluk ve öksürüklerini strateji ederek Kovid-19 riskini hesaplayan ve çor şüphesi yerinde hastaneye gidilmesi düşüncesince er ihtar verici yapay zeka algoritması geliştirdi.
Yakın sürede TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü alan, Bilkent Üniversitesi Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi (UMRAM) araştırmacılarından Doç. Dr. Çukur, AA muhabirine icra ettiği açıklamada, yapay zeka sürekli emekleri kendince bilgelik verdi.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüsü araştırmacılarıyla iş donanmasında şahıslarda Kovid-19 riskinin hesaplanmasına müteveccih acemi birlikte yürütüm üstünde çalıştıklarını tamlayan Çukur, şöyleki konuştu:
"Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi ve ya PCR testleriyle konuluyor. Bunlar hem konuşu kendisine değerli bununla birlikte müstevli koşullarında afiyet sistemine yüklenmeyle her insanın erişimini zorlaştırıyor. Bu problemi halletmek düşüncesince cep telefonlarından soluk alış alışveriş ve öksürük kayıtlarını inceleyici birlikte yapay zeka algoritması geliştirdik. Bu algoritma neva kayıtlarına kendince bireyin Kovid-19 ve ya bambaşka birlikte yukarı teneffüs yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine müteveccih yorum yapıyor. Şu an tahminî yüzdelik 95 başarıyla bu ayrımları yapabiliyoruz."
Bunun birlikte nevi er ihtar sistemi bulunduğunu vurgulayan Çukur, "Sistem, insanların soluk alışı ve ya öksürüğünü strateji ederek, yukarı teneffüs yolu enfeksiyonu ve ya Kovid-19'a değgin birlikte ayraç bulduğunda insana telefonundan doktora gitmesine müteveccih ön ihtar gönderecek. Böylelikle arzu edenler hastaneye başvurarak tetkiklerini yaptırabilecek." niteleyerek konuştu.
Doç. Dr. Tolga Çukur, baş etabındaki uygulamanın ilerleyici çağda hâlâ serbest kitlelerde deneceğinin altını çizerek, "Bu şu an 200 bireyin neva kayıtları üstünde tecrübe ederek sınadığımız birlikte model. Klinik tasarruf düşüncesince uygunluğunun binlerce kişiyle sınanması gerekiyor. Şu anda algoritmanın dizayn etabını tümlemek üzereyiz. Daha serbest birlikte popülasyonda denenmesini içeren birlikte ahir etaba doğacak sene geçeceğiz." dedi.
"MR tetkiklerinde 10 kıvrım çabuklaştırma gerçekleştirmek mümkün"
UMRAM'da biyomedikal görüntüleme teknolojileri üstündeki çalışmalara yoğunlaştıklarını dile getiren Çukur, MR cihazlarında inceleme sürelerinin kısaltılması, fon çeşitliliği ve kalitesinin artırılmasına bağlı yapay zeka sürekli birlikte bambaşka emek vermek yaptıklarını da bildirdi.
Doç. Dr. Tolga Çukur, tahminî 1 zaman devam eden MR çekimi esnasında tanısal fon elde edilebilmesi düşüncesince insanların akışmaz kalması gerektiğine, bunun başta yaşlılar ve ayrıntılar açısından enikonu çetince olduğuna ayraç etti.
Bu sebeple bahis konusu gruplara duyum yitimi uygulandığını özetleyen Çukur, şunları kaydetti:
"Anestezinin başta ayrıntılar ve yaşlılar üstünde karışıklık riskleri bulunuyor. Bunu engel olmak düşüncesince MR inceleme süresini 5 çağ ve dibine indirmeye çalışıyoruz. Burada da gine yapay zeka teknolojilerinden faydalanıyoruz. Kısa süreli, ceninisakıt kalitede görüntüleri derinlemesine inceleme sürelerinde edilgin efdal kalitede görüntülere dönüştürebilen yapay zeka modelleri üstünde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kıvrım çabuklaştırma gerçekleştirmek beklenir ve hedefimize enikonu yakınız. Kovid-19 taşınabilir uygulamasında bulunduğu kabil laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de birlikte ahir evresi serbest popülasyonda sınanması ve güvenilirliğinin gösterilmesi olacak."
"Ödüle müstahak görüldüğüm düşüncesince baş döndürücü bahtiyar oldum"
TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü'nü almaktan duyduğu mutluluğu da dile getiren Çukur, "Bu, baş döndürücü prestijli birlikte ödül. Bilim insanı kendisine çalışmalarımızın bedel gördüğünü, cevap bulduğunu da gösteriyor." ifadelerini kullandı.
Doç. Dr. Çukur, Türkiye'deki güre ilim insanlarına da arsıulusal standartta yenilikçi işler hazırlamaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
