’Yapay Zeka Sistemi’ ile korona virüs yüzde yüz teşhis edilebilecek
Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Bilgisayar Bölümünde görev yapan Doç. Dr. Aytürk Keleş, eşi Doç. Dr. Ali Keleş ve İstanbul Aydın Üniversitesi Yazılım Mühendisliği öğrencisi olan oğulları Mustafa Berk Keleş ile birlikte korona virüsü yüzde yüz teşhis eden yapay zeka sistemi geliştirdi.
Daha önce yapay zeka ile hastalık teşhisi üzerinde pek çok
çalışma yaptıklarını ve pandemi nedeniyle eve kapandıkları dönemde
de salgınla mücadeleye katkı sağlayabilmek bu çalışmaya
başladıklarını söylediler. Doç.Dr. Aytürk Keleş yaptığı açıklamada,
oğulları Mustafa Berk Keleş’in öğrenciliğine devam ederken iki
farklı uluslararası teknoloji şirketinde Yapay Zekâ uzmanı olarak
çalıştığını, alandaki uzmanlığı ile bu çalışmaya dahil olduğunu
söyledi.
“Yaptığımız çalışma bu alana katkı sağlayacak dünyada ender
bir çalışmadır”
Çalışmalarının dünya genelinde yapılmış ender bir çalışma olduğunu
söyleyen Doç.Dr. Aytürk Keleş, eşi ve çocuğuyla pandemi sürecinde
ekip olarak sıkı bir şekilde çalıştıklarını söyleyerek, “Pandemi
nedeniyle eve kapandığımız dönemde hep birlikte ne yapabiliriz, bu
hastalıkla mücadeleye nasıl bir katkı sağlayabiliriz diye düşünerek
bu çalışmaya başladık. Yapay zekâ teknolojilerinden derin öğrenmeyi
kullanarak ucuz, taşınabilir ancak Covid-19’un teşhisinde düşük
hassasiyete sahip X-ray cihazlarını güçlü teşhis araçlarına
dönüştürecek zeki çıkarım mekanizmaları geliştirdik.
Çalışmamız dünyada bu alanda yapılmış ender bir çalışmadır. Çünkü şimdiye kadar Covid-19’u tespit edebilmek için uzman kişiler tarafından yapılan tüm çalışmalar genel görüntüler üzerine eğitilmiş hazır ağları kullanmıştır. Örneğin VGG19, MobileNet, DenseNet ve SqueezeNet gibi. Oysa medikal görüntüler pek çok açıdan farklıdır. Bu yüzden ağların sıfırdan Covid-19 görüntüleri ile eğitilerek geliştirilmesi teşhis görevinde kullanılabilmesi için çok önemlidir. Ancak derin öğrenme ağlarını sıfırdan geliştirmek hem tecrübe hem de alanda ciddi uzmanlık gerektirdiğinden zordur.
X-ray görüntülerini kullanarak sıfırdan iki farklı mimari ile
COV19-CNNet ve COV19-ResNet adını verdiğimiz derin öğrenme ağlarını
kendimiz geliştirdik. Bu ağlar X-ray cihazlarına da entegre
edilebilecek güçlü çıkarım mekanizmaları şeklindedir. Bu
mekanizmalar normal ve Covid-19 vakalarını yüzde 100, viral
zatürreyi de yüzde 97 doğrulukla teşhis edebilmektedir" dedi.
“Korona virüsü, öksürük veya nefesten bir saniyeden de kısa
sürede tespit edebiliriz”
Yaptıkları çalışmanın, akademik seviyesi yüksek olan uluslararası
birçok dergide yayınlandığını vurgulayan Doç.Dr. Aytürk Keleş, "
Çalışmamıza hastalığın ülkemizde ilk görünmesiyle birlikte
başladık. Üç ayda bitirdik. Çalışmamızın uluslararası geçerliliğini
göstermek için beş ay da yayın aşamasını bekledik. Şu anda
çalışmamız akademik seviyesi en yüksek olan (SCI indeksli Q1
kategorideki )dünyaca ünlü Springer yayınevinin “Cognitive
Computation” adlı dergisinde yayınlanmıştır. Bu çalışmayı yaparken
hiçbir araştırma fonu kullanmadık. Araştırmanın bütçesinin tamamını
kendimiz karşıladık. Çalışmamız daha yeni yayınlanmış olmasına
rağmen uluslararası çok önemli geri dönüşler almaktayız. İlerleyen
zaman içinde de bu alanda etkisinin çok daha artacağını
düşünüyoruz. Geliştirdiğimiz sistem X-ray görüntülerini kullanarak
şu anda bilgisayarda çalışmaktadır. Veri temin edebildiğimiz
takdirde, hastalığı öksürük veya nefesten bir saniyeden de kısa
sürede tespit edebilecek (hatta cep telefonu gibi mobil cihazlarda
da kolayca kullanılabilen) yapay zekâ sistemlerine de
dönüştürebiliriz. Bu sistemler teşhisten sonra tedavi aşamasında
veya Koronanın farklı türlerinin teşhisin de kullanılabilir"
ifadelerini kullandı.
“Kanser başta olmak üzere pek çok hastalığın teşhisine
yönelik akıllı sistemler geliştirdik”
Gerekli desteği buldukları takdirde pek çok hastalığın teşhis ve
tedavisinde kullanılabilecek Yapay Zekâ destekli akıllı cihazları
ülkede geliştirebileceklerini söyleyen Keleş, “Daha önce de kanser
başta olmak üzere pek çok hastalığın teşhisine yönelik akıllı
sistemler geliştirdik ve bu çalışmaları SCI indeksli uluslararası
nitelikli dergilerde yayınladık. Gerekli desteği bulabilirsek,
şimdiye kadar edindiğimiz bilgi ve tecrübeyle pek çok hastalığın
teşhis ve tedavisinde kullanılabilecek Yapay Zekâ destekli akıllı
cihazlar ülkemizde geliştirebiliriz" şeklinde konuştu.