Ankara
Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Tolga Çukur ile ekibi, cep telefonlarından şahısların soluk ve öksürüklerini strateji ederek Kovid-19 riskini hesaplayan ve dert şüphesi yerinde hastaneye gidilmesi düşüncesince er uyartı 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 sabah akşam emekleri üzerine ilim verdi.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüsü araştırmacılarıyla iş donanmasında insanda Kovid-19 riskinin hesaplanmasına müteveccih toy müşterek infaz üstünde çalıştıklarını tamlayan Çukur, şöyleki konuştu:
"Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi yada PCR testleriyle konuluyor. Bunlar hem iktisadi kendisine değerli bununla beraber müstevli koşullarında keyif sistemine yüklenmeyle her insanın erişimini zorlaştırıyor. Bu problemi halletmek düşüncesince cep telefonlarından soluk alış alışveriş ve öksürük kayıtlarını inceleyici müşterek yapay zeka algoritması geliştirdik. Bu algoritma nağme kayıtlarına kendisince bireyin Kovid-19 yada apayrı müşterek yukarı teneffüs yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine müteveccih kıymetlendirme yapıyor. Şu an kısaca yüzdelik 95 başarıyla bu ayrımları yapabiliyoruz."
Bunun müşterek nevi er uyartı sistemi bulunduğunu vurgulayan Çukur, "Sistem, şahısların soluk alışı yada öksürüğünü strateji ederek, yukarı teneffüs yolu enfeksiyonu yada Kovid-19'a ilişikli müşterek ayraç bulduğunda insana telefonundan doktora gitmesine müteveccih ön uyartı gönderecek. Böylelikle arzu edenler hastaneye başvurarak tetkiklerini yaptırabilecek." diyerek konuştu.
Doç. Dr. Tolga Çukur, giriş etabındaki uygulamanın ilerleyici çağda hâlâ açık kitlelerde deneceğinin altını çizerek, "Bu şu an 200 bireyin nağme kayıtları üstünde tecrübe ederek sınadığımız müşterek model. Klinik yararlanma düşüncesince uygunluğunun binlerce kişiyle sınanması gerekiyor. Şu anda algoritmanın dizayn evresini tümlemek üzereyiz. Daha açık müşterek popülasyonda denenmesini içeren müşterek 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, kaynak çeşitliliği ve kalitesinin artırılmasına bağlı yapay zeka sabah akşam müşterek apayrı düzentileme yaptıklarını da bildirdi.
Doç. Dr. Tolga Çukur, kısaca 1 sayaç devam eden MR çekimi esnasında tanısal kaynak elde edilebilmesi düşüncesince şahısların durağan kalması gerektiğine, bunun ilkin yaşlılar ve dallar açısından enikonu çetin olduğuna ayraç etti.
Bu sebeple bahis konusu gruplara duyum yitimi uygulandığını özetleyen Çukur, şunları kaydetti:
"Anestezinin ilkin dallar ve yaşlılar üstünde istenmeyen durum riskleri bulunuyor. Bunu engel olmak düşüncesince MR inceleme süresini 5 ahit ve dibine indirmeye çalışıyoruz. Burada da gine yapay zeka teknolojilerinden faydalanıyoruz. Kısa süreli, az kalitede görüntüleri etraflıca inceleme sürelerinde gücenmiş faziletkâr kalitede görüntülere dönüştürebilen yapay zeka modelleri üstünde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kıvrım çabuklaştırma gerçekleştirmek beklenen ve hedefimize enikonu yakınız. Kovid-19 hareketli uygulamasında bulunduğu kabilinden laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de müşterek ahir evresi açık popülasyonda sınanması ve güvenilirliğinin gösterilmesi olacak."
"Ödüle müstahak görüldüğüm düşüncesince aşırı bahtiyar oldum"
TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü'nü almaktan duyduğu mutluluğu da dile getiren Çukur, "Bu, aşırı prestijli müşterek ödül. Bilim insanı kendisine çalışmalarımızın bedel gördüğünü, cevap bulduğunu da gösteriyor." ifadelerini kullandı.
Doç. Dr. Çukur, Türkiye'deki gailesiz ilim insanlarına da arsıulusal standartta yenilikçi işler hazırlamaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
