Bilkent Üniversitesi Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Tolga Çukur ile ekibi, cep telefonlarından kişilerin nefes ve öksürüklerini takip ederek Kovid-19 riskini hesaplayan ve hastalık şüphesi durumunda hastaneye gidilmesi için erken uyarı veren yapay zeka algoritması geliştirdi.
Yakın zamanda TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü alan, Bilkent Üniversitesi Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi (UMRAM) araştırmacılarından Doç. Dr. Çukur, AA muhabirine yaptığı açıklamada, yapay zeka temelli çalışmaları hakkında bilgi verdi.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüsü araştırmacılarıyla iş birliğinde kişilerde Kovid-19 riskinin hesaplanmasına yönelik yeni bir uygulama üzerinde çalıştıklarını belirten Çukur, şöyle konuştu:
"Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi ya da PCR testleriyle konuluyor. Bunlar hem ekonomik olarak maliyetli hem de salgın koşullarında sağlık sistemine yüklenmeyle herkesin 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 başka bir üst solunum yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine yönelik değerlendirme yapıyor. Şu an yaklaşık yüzde 95 başarıyla bu ayrımları yapabiliyoruz."
Bunun bir nevi erken uyarı sistemi olduğunu vurgulayan Çukur, "Sistem, kişilerin nefes alışı ya da öksürüğünü takip ederek, üst solunum yolu enfeksiyonu ya da Kovid-19'a dair bir işaret bulduğunda kişiye telefonundan doktora gitmesine yönelik ön uyarı gönderecek. Böylelikle isteyenler hastaneye başvurarak tetkiklerini yaptırabilecek." diye konuştu.
Doç. Dr. Tolga Çukur, başlangıç aşamasındaki uygulamanın ilerleyen dönemde daha geniş kitlelerde deneceğinin altını çizerek, "Bu şu an 200 kişinin ses kayıtları üzerinde deneyerek sınadığımız bir model. Klinik kullanım için uygunluğunun binlerce kişiyle sınanması gerekiyor. Şu anda algoritmanın tasarım aşamasını tamamlamak üzereyiz. Daha geniş bir popülasyonda denenmesini içeren bir sonraki aşamaya gelecek yıl geçeceğiz." dedi.
UMRAM'da biyomedikal görüntüleme teknolojileri üzerindeki çalışmalara yoğunlaştıklarını dile getiren Çukur, MR cihazlarında tetkik sürelerinin kısaltılması, görüntü çeşitliliği ve kalitesinin artırılmasına ilişkin yapay zeka temelli bir başka çalışma yaptıklarını da bildirdi.
Doç. Dr. Tolga Çukur, yaklaşık 1 saat süren MR çekimi sırasında tanısal görüntü elde edilebilmesi için kişilerin hareketsiz kalması gerektiğine, bunun özellikle yaşlılar ve çocuklar açısından oldukça zor olduğuna işaret etti.
Bu nedenle söz konusu gruplara anestezi uygulandığını anlatan Çukur, şunları kaydetti:
"Anestezinin özellikle çocuklar ve yaşlılar üzerinde komplikasyon riskleri bulunuyor. Bunu engellemek için MR tetkik süresini 5 dakika ve altına indirmeye çalışıyoruz. Burada da yine yapay zeka teknolojilerinden faydalanıyoruz. Kısa süreli, düşük kalitede görüntüleri uzun tetkik sürelerinde alınmış yüksek kalitede görüntülere dönüştürebilen yapay zeka modelleri üzerinde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kat hızlandırma yapmak mümkün ve hedefimize oldukça yakınız. Kovid-19 mobil uygulamasında olduğu gibi laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de bir sonraki aşaması geniş popülasyonda sınanması ve güvenilirliğinin gösterilmesi olacak."
TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü'nü almaktan duyduğu mutluluğu da dile getiren Çukur, "Bu, çok prestijli bir ödül. Bilim insanı olarak çalışmalarımızın değer gördüğünü, karşılık bulduğunu da gösteriyor." ifadelerini kullandı.
Doç. Dr. Çukur, Türkiye'deki genç bilim insanlarına da uluslararası standartta yenilikçi işler yapmaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
Yakın zamanda TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü alan, Bilkent Üniversitesi Ulusal Manyetik Rezonans Araştırma Merkezi (UMRAM) araştırmacılarından Doç. Dr. Çukur, AA muhabirine yaptığı açıklamada, yapay zeka temelli çalışmaları hakkında bilgi verdi.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüsü araştırmacılarıyla iş birliğinde kişilerde Kovid-19 riskinin hesaplanmasına yönelik yeni bir uygulama üzerinde çalıştıklarını belirten Çukur, şöyle konuştu:
"Kovid-19 tanısı, şu an bilgisayarlı tomografi ya da PCR testleriyle konuluyor. Bunlar hem ekonomik olarak maliyetli hem de salgın koşullarında sağlık sistemine yüklenmeyle herkesin 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 başka bir üst solunum yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine yönelik değerlendirme yapıyor. Şu an yaklaşık yüzde 95 başarıyla bu ayrımları yapabiliyoruz."
Bunun bir nevi erken uyarı sistemi olduğunu vurgulayan Çukur, "Sistem, kişilerin nefes alışı ya da öksürüğünü takip ederek, üst solunum yolu enfeksiyonu ya da Kovid-19'a dair bir işaret bulduğunda kişiye telefonundan doktora gitmesine yönelik ön uyarı gönderecek. Böylelikle isteyenler hastaneye başvurarak tetkiklerini yaptırabilecek." diye konuştu.
Doç. Dr. Tolga Çukur, başlangıç aşamasındaki uygulamanın ilerleyen dönemde daha geniş kitlelerde deneceğinin altını çizerek, "Bu şu an 200 kişinin ses kayıtları üzerinde deneyerek sınadığımız bir model. Klinik kullanım için uygunluğunun binlerce kişiyle sınanması gerekiyor. Şu anda algoritmanın tasarım aşamasını tamamlamak üzereyiz. Daha geniş bir popülasyonda denenmesini içeren bir sonraki aşamaya gelecek yıl geçeceğiz." dedi.
"MR tetkiklerinde 10 kat hızlandırma yapmak mümkün"
UMRAM'da biyomedikal görüntüleme teknolojileri üzerindeki çalışmalara yoğunlaştıklarını dile getiren Çukur, MR cihazlarında tetkik sürelerinin kısaltılması, görüntü çeşitliliği ve kalitesinin artırılmasına ilişkin yapay zeka temelli bir başka çalışma yaptıklarını da bildirdi.
Doç. Dr. Tolga Çukur, yaklaşık 1 saat süren MR çekimi sırasında tanısal görüntü elde edilebilmesi için kişilerin hareketsiz kalması gerektiğine, bunun özellikle yaşlılar ve çocuklar açısından oldukça zor olduğuna işaret etti.
Bu nedenle söz konusu gruplara anestezi uygulandığını anlatan Çukur, şunları kaydetti:
"Anestezinin özellikle çocuklar ve yaşlılar üzerinde komplikasyon riskleri bulunuyor. Bunu engellemek için MR tetkik süresini 5 dakika ve altına indirmeye çalışıyoruz. Burada da yine yapay zeka teknolojilerinden faydalanıyoruz. Kısa süreli, düşük kalitede görüntüleri uzun tetkik sürelerinde alınmış yüksek kalitede görüntülere dönüştürebilen yapay zeka modelleri üzerinde çalışıyoruz. Tetkiklerde 10 kat hızlandırma yapmak mümkün ve hedefimize oldukça yakınız. Kovid-19 mobil uygulamasında olduğu gibi laboratuvarda geliştirdiğimiz bu tekniğin de bir sonraki aşaması geniş popülasyonda sınanması ve güvenilirliğinin gösterilmesi olacak."
"Ödüle layık görüldüğüm için çok mutlu oldum"
TÜSEB Aziz Sancar Teşvik Ödülü'nü almaktan duyduğu mutluluğu da dile getiren Çukur, "Bu, çok prestijli bir ödül. Bilim insanı olarak çalışmalarımızın değer gördüğünü, karşılık bulduğunu da gösteriyor." ifadelerini kullandı.
Doç. Dr. Çukur, Türkiye'deki genç bilim insanlarına da uluslararası standartta yenilikçi işler yapmaya odaklanmaları tavsiyesinde bulundu.
