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 dert şüphesi yerinde hastaneye gidilmesi düşüncesince er uyarma sağlayan 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 meydana getirdiği açıklamada, yapay zeka devamlı emekleri üzerine bilgelik verdi.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüsü araştırmacılarıyla iş donanmasında insanlarda Kovid-19 riskinin hesaplanmasına müteveccih toy ortak infaz üstünde çalıştıklarını tamlayan Çukur, şöyleki konuştu:
"Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi veya PCR testleriyle konuluyor. Bunlar hem iktisadi namına değerli bununla birlikte müstevli koşullarında keyif sistemine yüklenmeyle her insanın erişimini zorlaştırıyor. Bu problemi halletmek düşüncesince cep telefonlarından soluk alış alışveriş ve öksürük kayıtlarını inceleyici ortak yapay zeka algoritması geliştirdik. Bu algoritma ahenk kayıtlarına bakılırsa bireyin Kovid-19 veya bambaşka ortak yukarı teneffüs yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine müteveccih yorum yapıyor. Şu an kısaca yüzdelik 95 başarıyla bu ayrımları yapabiliyoruz."
Bunun ortak nevi er uyarma sistemi bulunduğunu vurgulayan Çukur, "Sistem, insanların soluk alışı veya öksürüğünü strateji ederek, yukarı teneffüs yolu enfeksiyonu veya Kovid-19'a müteallik ortak ayraç bulduğunda insana telefonundan doktora gitmesine müteveccih ön uyarma gönderecek. Böylelikle arzu edenler hastaneye başvurarak tetkiklerini yaptırabilecek." sanarak konuştu.
Doç. Dr. Tolga Çukur, giriş evresindeki uygulamanın ilerleyici devirde elan degaje kitlelerde deneceğinin altını çizerek, "Bu şu an 200 bireyin ahenk kayıtları üstünde tecrübe ederek sınadığımız ortak model. Klinik yararlanma düşüncesince uygunluğunun binlerce kişiyle sınanması gerekiyor. Şu anda algoritmanın dizayn evresini bütünlemek üzereyiz. Daha degaje ortak popülasyonda denenmesini içeren ortak 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 devamlı ortak bambaşka düzentileme yaptıklarını da bildirdi.
Doç. Dr. Tolga Çukur, kısaca 1 sayaç devam eden MR çekimi esnasında tanısal kaynak elde edilebilmesi düşüncesince insanların akışmaz kalması gerektiğine, bunun başta yaşlılar ve kollar açısından iyice ağır olduğuna ayraç etti.
Bu sebeple bahis konusu gruplara duyum yitimi uygulandığını özetleyen Çukur, şunları kaydetti:
"Anestezinin başta kollar ve yaşlılar üstünde karışıklık 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 derinlemesine inceleme sürelerinde edilgin faziletli kalitede görüntülere dönüştürebilen yapay zeka modelleri üstünde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kıvrım çabuklaştırma gerçekleştirmek beklenen ve hedefimize iyice yakınız. Kovid-19 taşınabilir uygulamasında bulunduğu kabil laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de ortak ahir etabı degaje 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 ortak ödül. Bilim insanı namına çalışmalarımızın bedel gördüğünü, yanıt bulduğunu da gösteriyor." ifadelerini kullandı.
Doç. Dr. Çukur, Türkiye'deki dinç hile insanlarına da arsıulusal standartta yenilikçi işler hazırlamaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
