Yapay zekâyla Kovid-19 tanısında yüzde 98'lik başarı

SAĞLIK 12.11.2021, 12:50 12.11.2021, 15:11

Malatya Turgut Özal Üniversitesince (MTÜ) geliştirilen yapay zekâ, yeni tip koronavirüs (Kovid-19) tanısının kesin olarak konulmasında doktorlara yardımcı olacak.

MTÜ Tıp Fakültesi ve Mühendislik Fakültesi öğretim üyelerince geliştirilen ve MTU-COVNet olarak isimlendirilen yapay zekâ yazılımı, Kovid-19 tanısında oldukça yüksek başarı elde etti. Geliştirilen yapay zekâ programı ile Kovid-19 hastalarının teşhisinde yaklaşık yüzde 98 oranında başarıya ulaşıldı.

Uygulama, uluslararası tıp dergisi Clinical Imaging'de de yayımlanırken 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.

MTÜ Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı Başkanı Doç. Dr. Erdal İn, yapay zekânın modern tıptaki öneminin her geçen gün arttığını ve tıbbi görüntüleme sistemlerinde büyük değişmelere neden olduğunu belirtti.

Binden fazla hastanın tomografi kesitlerinden oluşturuldu

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 zekâ 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."

Salgın döneminde doktorlar ve sağlık çalışanlarının tüm dünyada olduğu gibi Türkiye'de de çok yoğun bir iş yükü altında kaldığını, yapay zekâ sayesinde doktorların iş yükünün hafifleyeceğine dikkati çeken İn, "Doktorlar yapay zekâdan gelen tahmin sonucunu bilerek hastaları daha hızlı şekilde değerlendirebilecek ve böylece bir hastaya düşen muayene süresini kısaltmış olacağız. Tanısal verim anlamında daha yüksek bir tanısal dorukla hastalara doktorların tanı koyma şansı olacak." dedi.

Doç. Dr. Erdal İn, bir mühendis ve 4 doktorun görev aldığı projenin ikinci aşamasında yapay zekânın 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 zekâ biraz burada devreye girecek. Yapay zekâ desteğiyle biz hastalardaki tanı başarısını yukarılara çıkarmayı hedefliyoruz. Yüzde 80'lik tanı başarısın yüzde 95'lere kadar çıkarmayı hedefliyoruz. Bu anlamda yapay zekâ doktorlara çok ciddi destek olabilir."

Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ise hazırladıkları programla tomografileri sınıflandırdıklarını aktararak "Kovid-19, zatürre ve normal sağlıklı akciğer tomografilerini alarak yapay zekâ 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 zekâya tanıttık. Sistemimiz bir öğrenme ve test sürecinden geçti. Daha önce yapay zekâ sisteminin hiç görmediği görüntülerin sisteme verdiğimiz takdirde yaklaşık olarak yüzde 98 bir doğrulukla sonuçlandırdığını gördük." ifadesini kullandı.

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

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

#Malatya #Kovid19 #yapay zeka #Malatya Turgut Özal Üniversitesi #Ayşegül Altıntop Geçgil #erdal in #Gürkan Kavuran #MTÜ #Nurcan Kırıcı Berber

Takımlar	O	P
1. Galatasaray	36	99
2. Fenerbahçe	36	93
3. Trabzonspor	36	61
4. Başakşehir	36	58
5. Beşiktaş	36	55
6. Kasımpasa	36	52
7. Alanyaspor	36	50
8. Rizespor	36	49
9. Sivasspor	36	48
10. Antalyaspor	36	45
11. A.Demirspor	36	44
12. Samsunspor	36	42
13. Kayserispor	36	41
14. Konyaspor	36	40
15. Ankaragücü	36	39
16. Gaziantep FK	36	38
17. Hatayspor	36	37
18. Karagümrük	36	37
19. Pendikspor	36	36
20. İstanbulspor	36	16

Takımlar	O	P
1. Eyüpspor	34	75
2. Göztepe	34	70
3. Sakaryaspor	34	60
4. Bodrumspor	34	57
5. Ahlatçı Çorum FK	34	56
6. Kocaelispor	34	55
7. Boluspor	34	53
8. Gençlerbirliği	34	51
9. Bandırmaspor	34	50
10. Erzurumspor	34	44
11. Ümraniye	34	43
12. Manisa FK	34	40
13. Keçiörengücü	34	40
14. Adanaspor	34	39
15. Şanlıurfaspor	34	38
16. Tuzlaspor	34	38
17. Altay	34	10
18. Giresunspor	34	7

Takımlar	O	P
1. M.City	37	88
2. Arsenal	37	86
3. Liverpool	37	79
4. Aston Villa	37	68
5. Tottenham	37	63
6. Chelsea	37	60
7. Newcastle	37	57
8. M. United	37	57
9. West Ham United	37	52
10. Brighton	37	48
11. Bournemouth	37	48
12. Crystal Palace	37	46
13. Wolves	37	46
14. Fulham	37	44
15. Everton	37	40
16. Brentford	37	39
17. Nottingham Forest	37	29
18. Luton Town	37	26
19. Burnley	37	24
20. Sheffield United	37	16

Takımlar	O	P
1. Real Madrid	36	93
2. Barcelona	36	79
3. Girona	36	75
4. Atletico Madrid	36	73
5. Athletic Bilbao	36	62
6. Real Sociedad	36	57
7. Real Betis	36	56
8. Villarreal	36	51
9. Valencia	36	48
10. Getafe	36	43
11. Deportivo Alaves	36	42
12. Sevilla	36	41
13. Osasuna	36	41
14. Las Palmas	36	38
15. Rayo Vallecano	36	38
16. Celta Vigo	36	37
17. Mallorca	36	36
18. Cadiz	36	32
19. Granada	36	21
20. Almeria	36	17