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	28	71
2. Fenerbahçe	28	68
3. Samsunspor	29	51
4. Beşiktaş	27	47
5. Eyüpspor	29	47
6. Başakşehir	28	42
7. Antalyaspor	29	39
8. Göztepe	27	38
9. Gaziantep FK	27	38
10. Kasımpaşa	28	38
11. Trabzonspor	28	36
12. Konyaspor	29	34
13. Rizespor	28	34
14. Bodrum FK	29	33
15. Kayserispor	28	33
16. Sivasspor	29	31
17. Alanyaspor	29	31
18. Hatayspor	28	19
19. A.Demirspor	28	-2

Takımlar	O	P
1. Kocaelispor	32	63
2. Karagümrük	32	59
3. Erzurumspor	32	54
4. Gençlerbirliği	32	54
5. İstanbulspor	32	52
6. Bandırmaspor	32	52
7. Ahlatçı Çorum FK	32	47
8. Amed Sportif	32	47
9. Ümraniye	32	46
10. Keçiörengücü	32	45
11. Esenler Erokspor	32	45
12. Boluspor	32	45
13. Iğdır FK	32	45
14. Pendikspor	32	42
15. Sakaryaspor	32	42
16. Ankaragücü	32	38
17. Şanlıurfaspor	32	37
18. Manisa FK	32	37
19. Adanaspor	32	27
20. Yeni Malatyaspor	32	-21

Takımlar	O	P
1. Liverpool	31	73
2. Arsenal	31	62
3. Nottingham Forest	31	57
4. Chelsea	31	53
5. M.City	31	52
6. Aston Villa	31	51
7. Newcastle	29	50
8. Fulham	31	48
9. Brighton	31	47
10. Bournemouth	31	45
11. Crystal Palace	30	43
12. Brentford	31	42
13. M. United	31	38
14. Tottenham	31	37
15. Everton	31	35
16. West Ham United	31	35
17. Wolves	31	32
18. Ipswich Town	31	20
19. Leicester City	30	17
20. Southampton	31	10

Takımlar	O	P
1. Barcelona	30	67
2. Real Madrid	30	63
3. Atletico Madrid	30	60
4. Athletic Bilbao	30	54
5. Villarreal	29	48
6. Real Betis	30	48
7. Celta Vigo	30	43
8. Real Sociedad	30	41
9. Rayo Vallecano	30	40
10. Mallorca	30	40
11. Getafe	30	39
12. Sevilla	30	36
13. Girona	30	34
14. Osasuna	29	34
15. Valencia	30	34
16. Espanyol	29	32
17. Deportivo Alaves	30	30
18. Leganes	29	27
19. Las Palmas	30	26
20. Real Valladolid	30	16