Yapay zekâyla Kovid-19 teşhisinde yüzde 98’lik muvaffakiyet

16 Şubat 2022, 02:32 yayınlandı

A+
A-

Paylaş

MALATYA (AA) – Malatya Turgut Özal Üniversitesince (MTÜ) geliştirilen yapay zeka, yeni tip koronavirüs (Kovid-19) teşhisinin kesin olarak konulmasında tabiplere yardımcı olacak.

MTÜ Tıp Fakültesi ve Mühendislik Fakültesi öğretim üyelerince geliştirilen ve MTU-COVNet olarak isimlendirilen yapay zeka yazılımı, Kovid-19 teşhisinde hayli yüksek muvaffakiyet elde etti. Geliştirilen yapay zeka programı ile Kovid-19 hastalarının teşhisinde yaklaşık yüzde 98 oranında muvaffakiyete ulaşıldı.

Uygulama, memleketler arası tıp mecmuası Clinical Imaging’de de yayımlanırken Doç. Dr. Erdal İn, Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçkil, Dr. Öğretim Üyesi Nurcan Kırıcı Berber, Elektrik Elektronik Mühendisliği Kısım Lideri Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ile MTÜ Eğitim ve Araştırma Hastanesinden Uzman Dr. Mahmut Şahin bu çalışmalarıyla ‘Solunum2021 Dijital Kongresi’nde “Dikkat Çeken Araştırmacı” mükafatına layık görüldü.

MTÜ Göğüs Hastalıkları Anabilim Kısmı Lideri Doç. Dr. Erdal İn, AA muhabirine, yapay zekanın çağdaş tıptaki kıymetinin her geçen gün arttığını ve tıbbi görüntüleme sistemlerinde büyük değişmelere neden olduğunu belirtti.

Binden fazla hastanın tomografi kesitlerinden oluşturuldu

Kovid-19’un teşhisinde kullanılmak üzere yapay zeka 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 muvaffakiyete ulaştığını saptadık. Yaklaşık bir yıllık çalışmanın eseri. Kendi hastalarımızdan edindiğimiz data setleri üzerinden programı oluşturduk ve proje tümüyle bize ilişkin. Epey başarılı bir proje oldu. Kovid-19 hastalarının teşhisinde yaklaşık yüzde 98’lik bir tanısal muvaffakiyete ulaştık. Literatürdeki örneklerine nazaran tanısal başarısı yüksek.”

Salgın devrinde hekimler ve sıhhat çalışanlarının tüm dünyada olduğu üzere Türkiye’de de çok ağır bir iş yükü altında kaldığını, yapay zeka sayesinde hekimlerin iş yükünün hafifleyeceğine dikkati çeken İn, “Doktorlar yapay zekadan gelen iddia sonucunu bilerek hastaları daha süratli biçimde değerlendirebilecek ve böylelikle bir hastaya düşen muayene müddetini kısaltmış olacağız. Tanısal randıman manasında daha yüksek bir tanısal dorukla hastalara tabiplerin teşhis koyma talihi olacak.” dedi.

Doç. Dr. Erdal İn, bir mühendis ve 4 hekimin vazife aldığı projenin ikinci evresinde yapay zekanın doktorların tanısal randımanına katkısını tahlil edeceklerini anlattı.

İn, ilerleyen vakitteki çalışmalarda da yalnızca Kovid-19 değil, koah ve akciğer kanseri üzere hastalıklarda yapay zekanın kullanımına odaklanacaklarını belirterek şöyle devam etti:

“Doktorlar Kovid-19’un radyolojik manzaralarına genel olarak hakim olsalar da hastaların yüzde 20’sinde Kovid-19 zatürresi ile öteki zatürreler ortasında ayrım yapmak nitekim çok güçtür. Aslında yapay zeka biraz burada devreye girecek. Yapay zeka takviyesiyle biz hastalardaki teşhis muvaffakiyetini üstlere çıkarmayı hedefliyoruz. Yüzde 80’lik teşhis başarısın yüzde 95’lere kadar çıkarmayı hedefliyoruz. Bu manada yapay zeka tabiplere çok önemli takviye olabilir.”

Dr. Öğretim Üyesi Gürkan Kavuran ise hazırladıkları programla tomografileri sınıflandırdıklarını aktararak “Kovid-19, zatürre ve olağan sağlıklı akciğer tomografilerini alarak yapay zeka temelli derin ağımızı eğittik. Data setimizi kendimiz oluşturduk, bilgi setimizin hangi imajının hangi hastalığa ilişkin olduğunu etiketlemek için doktor hocalarımızla çalıştık. Bu dataları tasarladığımız yapay zekaya tanıttık. Sistemimiz bir öğrenme ve test sürecinden geçti. Daha evvel yapay zeka sisteminin hiç görmediği imajların sisteme verdiğimiz takdirde yaklaşık olarak yüzde 98 bir doğrulukla sonuçlandırdığını gördük.” sözünü kullandı.

Dr. Öğretim Üyesi Ayşegül Altıntop Geçgil de çalışmanın planlama kademesinde üniversitenin ve Sıhhat Bakanlığının Etik Heyetinden onay aldıklarını söyledi.

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