Arama sonuçları

Yapay zekayla Kovid-19 tanısı

Yapay zekayla Kovid-19 tanısı

Malatya Turgut Özal Üniversitesince (MTÜ) geliştirilen yapay zeka, Kovid-19 tanısının kesin olarak konulmasında yüzde 98 oranında başarı sağladı. Tıp Fakültesi ve Mühendislik Fakültesi öğretim üyelerince geliştirilen ve MTU-COVNet olarak isimlendirilen yapay zeka yazılımıyla, Kovid-19 hastalarının teşhisinde yaklaşık yüzde 98 oranında başarıya ulaşıldı.

Uygulama, uluslararası tıp dergisi Clinical Imaging'de de yayımlandı. Doç. Dr. Erdal İn, Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçkil, Dr. Öğretim Üyesi Nurcan Kırıcı Berber, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölüm Başkanı Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ile MTÜ Eğitim ve Araştırma Hastanesinden Uzman Dr. Mahmut Şahin bu çalışmalarıyla 'Solunum2021 Dijital Kongresi'nde "Dikkat Çeken Araştırmacı" ödülüne layık görüldü.

MODERN TIPTA KULLANIMI ARTIYOR

MTÜ Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Erdal İn, yapay zekanın modern tıptaki öneminin her geçen gün arttığını ve tıbbi görüntüleme sistemlerinde büyük değişmelere neden olduğunu belirtti. Kovid-19'un tanısında kullanılmak üzere yapay zekâ programı geliştirdiklerini, binin üzerinde hastadan tomografi kesitleri aldıklarını, bu kesitler üzerinden bu yazılımı oluşturduklarını anlatan İn şöyle konuştu:

"Bu yapay zeka programının çok yüksek bir başarıya ulaştığını saptadık. Yaklaşık bir senelik çalışmanın ürünü. Kendi hastalarımızdan edindiğimiz veri setleri üzerinden programı oluşturduk ve proje tümüyle bize ait. Oldukça başarılı bir proje oldu. Kovid-19 hastalarının tanısında yaklaşık yüzde 98'lik bir tanısal başarıya ulaştık. Literatürdeki örneklerine göre tanısal başarısı yüksek."

DİĞER HASTALIKLARI TEŞHİS

Doç. Dr. Erdal İn, bir mühendis ve 4 doktorun görev aldığı projenin ikinci aşamasında yapay zekanın hekimlerin tanısal verimine katkısını analiz edeceklerini anlattı.İn, ilerleyen zamandaki çalışmalarda da sadece Kovid-19 değil, koah ve akciğer kanseri gibi hastalıklarda yapay zekânın kullanımına odaklanacaklarını belirterek şöyle devam etti:

"Doktorlar Kovid-19'un radyolojik görüntülerine genel olarak hakim olsalar da hastaların yüzde 20'sinde Kovid-19 zatürresi ile diğer zatürreler arasında ayrım yapmak gerçekten çok güçtür. Aslında yapay zeka biraz burada devreye girecek. Yapay zeka desteğiyle biz hastalardaki tanı başarısını yukarılara çıkarmayı hedefliyoruz. Yüzde 80'lik tanı başarısın yüzde 95'lere kadar çıkarmayı hedefliyoruz. Bu anlamda yapay zeka doktorlara çok ciddi destek olabilir."

Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ise hazırladıkları programla tomografileri sınıflandırdıklarını aktararak şöyle dedi: "Kovid-19, zatürre ve normal sağlıklı akciğer tomografilerini alarak yapay zeka temelli derin ağımızı eğittik. Veri setimizi kendimiz oluşturduk, veri setimizin hangi görüntüsünün hangi hastalığa ait olduğunu etiketlemek için hekim hocalarımızla çalıştık. Bu verileri tasarladığımız yapay zekaya tanıttık. Sistemimiz bir öğrenme ve test sürecinden geçti. Daha önce yapay zeka sisteminin hiç görmediği görüntülerin sisteme verdiğimiz takdirde yaklaşık olarak yüzde 98 bir doğrulukla sonuçlandırdığını gördük."

Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçgil de çalışmanın planlama aşamasında üniversitenin ve Sağlık Bakanlığının Etik Kurulu’ndan onay aldıklarını söyledi.

Akademisyenler yapay zeka projesinin hayata geçirilmesinde kendilerine destek veren üniversite Rektörü Prof. Dr. Aysun Bay Karabulut'a teşekkür etti.

 

14-11-2021


Etiketler

Paylaşın arkadaşlarınızı da bilgilendirin

Paylaş