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.
