Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Kısmı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Tolga Çukur ile takımı, 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, şu biçimde konuştu:“Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi ya da PCR testleriyle temalıyor. Bunlar hem ekonomik olarak maliyetli birebir vakitte salgın şartlarında sıhhat sistemine yüklenmeyle her insanın 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 ikaz sistemi olduğunu vurgulayan Çukur, “Sistem, bireylerin 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. bu biçimdelikle 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 kademesini tamamlamak üzereyiz. Daha geniş bir popülasyonda denenmesini içeren bir daha sonraki etaba gelecek yıl geçeceğiz.” dedi.
MR TETKİKLERİNDE 10 KAT HIZLANDIRMA YAPMAK MÜMKÜN
UMRAM’da biyomedikal görüntüleme teknolojileri üstündeki çalışmalara ağırlaştıklarını lisana getiren Çukur, MR aygıtlarında tetkik müddetlerinin kısaltılması, imaj çeşitliliği ve kalitesinin artırılmasına ait yapay zeka temelli bir diğer çalışma yaptıklarını da bildirdi. Doç. Dr. Tolga Çukur, yaklaşık 1 saat süren MR çekimi sırasında tanısal manzara elde edilebilmesi için bireylerin hareketsiz kalması gerektiğine, bunun bilhassa yaşlılar ve çocuklar açısından çok güç olduğuna işaret etti. Bu niçinle 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 bir daha yapay zeka teknolojilerinden faydalanıyoruz. Kısa müddetli, düşük kalitede manzaraları uzun tetkik müddetlerinde alınmış yüksek kalitede imgelere dönüştürebilen yapay zeka modelleri üzerinde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kat hızlandırma yapmak mümkün ve gayemize çok yakınız. Kovid-19 taşınabilir uygulamasında olduğu üzere laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de bir daha sonraki evresi geniş popülasyonda sınanması ve güvenilirliğinin gösterilmesi olacak.”
MÜKAFATA LAYIK GÖRÜLDÜĞÜM İÇİN ÇOK KEYİFLİ OLDUM
TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü’nü almaktan duyduğu memnunluğu da lisana getiren Çukur, “Bu, hayli itibarlı bir ödül. Bilim insanı olarak çalışmalarımızın paha gördüğünü, karşılık bulduğunu da gösteriyor.” sözlerini kullandı. Doç. Dr. Çukur, Türkiye’deki genç bilim beşerlerine da milletlerarası standartta yenilikçi işler yapmaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
KAYNAK: AA
YÜZDE 95 ORANINDA BAŞARILI
ABD Ulusal Sıhhat Enstitüsü araştırmacılarıyla iş birliğinde bireylerde Kovid-19 riskinin hesaplanmasına yönelik yeni bir uygulama üzerinde çalıştıklarını belirten Çukur, şu biçimde konuştu:“Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi ya da PCR testleriyle temalıyor. Bunlar hem ekonomik olarak maliyetli birebir vakitte salgın şartlarında sıhhat sistemine yüklenmeyle her insanın 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 ikaz sistemi olduğunu vurgulayan Çukur, “Sistem, bireylerin 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. bu biçimdelikle 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 kademesini tamamlamak üzereyiz. Daha geniş bir popülasyonda denenmesini içeren bir daha sonraki etaba gelecek yıl geçeceğiz.” dedi.
MR TETKİKLERİNDE 10 KAT HIZLANDIRMA YAPMAK MÜMKÜN
UMRAM’da biyomedikal görüntüleme teknolojileri üstündeki çalışmalara ağırlaştıklarını lisana getiren Çukur, MR aygıtlarında tetkik müddetlerinin kısaltılması, imaj çeşitliliği ve kalitesinin artırılmasına ait yapay zeka temelli bir diğer çalışma yaptıklarını da bildirdi. Doç. Dr. Tolga Çukur, yaklaşık 1 saat süren MR çekimi sırasında tanısal manzara elde edilebilmesi için bireylerin hareketsiz kalması gerektiğine, bunun bilhassa yaşlılar ve çocuklar açısından çok güç olduğuna işaret etti. Bu niçinle 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 bir daha yapay zeka teknolojilerinden faydalanıyoruz. Kısa müddetli, düşük kalitede manzaraları uzun tetkik müddetlerinde alınmış yüksek kalitede imgelere dönüştürebilen yapay zeka modelleri üzerinde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kat hızlandırma yapmak mümkün ve gayemize çok yakınız. Kovid-19 taşınabilir uygulamasında olduğu üzere laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de bir daha sonraki evresi geniş popülasyonda sınanması ve güvenilirliğinin gösterilmesi olacak.”
MÜKAFATA LAYIK GÖRÜLDÜĞÜM İÇİN ÇOK KEYİFLİ OLDUM
TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü’nü almaktan duyduğu memnunluğu da lisana getiren Çukur, “Bu, hayli itibarlı bir ödül. Bilim insanı olarak çalışmalarımızın paha gördüğünü, karşılık bulduğunu da gösteriyor.” sözlerini kullandı. Doç. Dr. Çukur, Türkiye’deki genç bilim beşerlerine da milletlerarası standartta yenilikçi işler yapmaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
KAYNAK: AA