Tüm aile üzerinde çalıştı
Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Bilgisayar Bölümü’nde görevli Doç. Dr. Ali Keleş, eşi Doç. Dr. Aytürk Keleş ve İstanbul Aydın Üniversitesi Yazılım Mühendisliği 3’üncü sınıf öğrencisi olan çocukları Mustafa Berk Keleş, koronavirüsü tespit eden yapay zeka sistemi geliştirdi.
Sistemin sağlık alanında aktif bir şekilde kullanılması için çalıştıklarını belirten Doç. Dr. Aytürk Keleş, meslektaşı olan eşi Doç. Dr. Ali Keleş ile uzun zamandır ‘Yapay zeka ile hastalık teşhisi üzerine çalıştıklarını söyledi. Oğulları Mustafa Berk Keleş’in öğrenciliğine devam ederken iki farklı şirkette yapay zeka uzmanı olarak çalıştığını ve tecrübeleri ile bu çalışmaya önemli bir katkı sağladığını da sözlerine ekledi.
Dünyada bu alanda yapılmış ender çalışmalardan
Pandemi döneminde eve kapandıklarında, ‘Ne yapabiliriz, bu hastalıkla mücadeleye nasıl bir katkı sağlayabiliriz’ diye düşünürken böyle bir çalışmayı başlattıklarını belirten Keleş, “Yapay zeka teknolojilerinden derin öğrenmeyi kullanarak ucuz, taşınabilir ve 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, örneğin VGG19, MobileNet, DenseNet ve SqueezeNet gibi hazır ağları kullanmıştır. 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 Covid19-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” diye konuştu.
Hastalığı 1 saniyeden kısa sürede tespit edebilir
Yaptıkları çalışmanın, uluslararası alanda yayınlandığını vurgulayan Keleş şunları söyledi:
“Çalışmamıza hastalığın ülkemizde ilk görünmesiyle birlikte başladık. Üç ayda bitirdik. Çalışmamızın uluslararası geçerliliğini göstermek için beş ayda yayın aşamasını bekledik. Şu anda çalışmamız akademik seviyesi en yüksek olan (SCI indeksli Q1 kategorideki) dünyaca ünlü Springer Yayınevi’nin ‘Cognitive Computation’ adlı dergisinde yayınlandı. 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” dedi.
Yapay zeka destekli akıllı cihazlar geliştirebiliriz
Gerekli desteği buldukları takdirde, pek çok hastalığın teşhis ve tedavisinde kullanılabilecek yapay zeka destekli akıllı cihazlar geliştirebileceklerini ifade eden 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 zeka destekli akıllı cihazlar ülkemizde geliştirebiliriz” diye konuştu.