Yapay Zeka Gelecegin Büyük Salginlarini Belirledi

Covid-19 fiilen sonlanmasa da, olusturdugu toplumsal endiseler neredeyse tamamen ortadan kalkmis görünüyor. Baska salgin hastaliklar da pandemiye dönüsme riski tasiyor mu? YDU, yapay zeka ve matematiksel modellemelerden yararlanarak bu sorulara ve çok daha fazlasina net cevaplar veren önemli bir çalismaya imza atti.

Yakin Dogu Üniversitesi’nden Prof. Dr. Tamer Sanlidag, Doç. Dr. Dilber Uzun Özsahin, Doç. Dr. Cenk Serhan Özverel, Yrd. Doç. Dr. Berna Uzun, Yrd. Doç. Dr. Abdullahi Garba Usman, Dr. Nazife Sultanoglu ve Dr. Cemile Bagkur imzasini tasiyan çalismada; Influenza A H1N1, Chikungunya, Dang, Kirim Kongo Kanamali Atesi, Ebola, Sari Humma, HIV, Influenza A H3N2, Influenza A H5N1, Bati Nil ve SARS-CoV-1 virüslerinin her biri için 22’ser yillik projeksiyonlar yapilarak hangi virüslerin hangi yillarda büyük salginlara neden olabilecegini ortaya koydu.

Dang Hummasi virüsü 3,5 milyon ve Chikungunya Virüsü 1,1 milyon vakaya ulasabilir

“Yapay Zeka Uygulamasi ile Gelecekte Olabilecek Muhtemel Salginlarin Kestirimi. Ilk Salgin Hangi Virüsle? Ne Zaman?” adiyla raporlastirilarak basta Cumhurbaskanligi, Basbakanlik, Saglik Bakanligi, Milli Egitim Bakanligi, Cumhuriyet Meclisi ve Türkiye Cumhuriyeti Lefkosa Büyükelçiligi olmak üzere pek çok kuruma da sunulan çalisma; Influenza A H1N1 virüsünün 2032 yilinda yaklasik 550,000 vaka sayisiyla; Chikungunya Virüsü’nün 2037 yilinda yaklasik 1,1 milyon vaka sayisiyla ve Dang Hummasi Virüsü’nün ise 2042 yilinda yaklasik 3,5 milyon vaka sayisiyla dünyayi etkisi altina alacak büyük salginlara neden olabilecegini belirledi.

Bir diger sonuca göre ise HIV infeksiyonlarindaki artis geçmistekine benzer sekilde önümüzdeki 22 yillik periyotta da devam edecek. Diger yandan, Kirim Kongo Kanamali Atesi, Ebola, Sari Humma, Influenza A H3N2, Influenza A H5N1, Bati Nil ve SARS-CoV-1 virüsler ise bir pandemiye dönüsme potansiyeli tasimiyorlar.

Prof. Dr. Irfan Suat Günsel: “Geçmis tecrübelerimizin bir sonucu olarak hazirladigimiz ve gelecegin muhtemel

büyük salginlarini belirleyen raporumuzu insanliga duydugumuz sorumlulugun bir geregi olarak kamuoyunun dikkatinize sunuyoruz.”

Covid-19 pandemisi döneminde yaptiklari çalismalara deginen YDU Mütevelli Heyeti Baskani Prof. Dr. Irfan Suat Günsel, “Pandeminin ilk gününden itibaren bütün imkanlarimizi seferber ederek gelistirdigimiz koruyucu burun spreyi Olirin, Saglik Bakanligimizin ardindan Türkiyemiz Saglik Bakanligi’ndan da kullanim izni alan ülkemizin yerli ve milli PCR Tani ve Varyant Analiz Kiti, mobil ve hastane tipi solunum cihazlari gibi pek çok proje ile bu dönemde ortaya çikan ihtiyaçlari karsilamak için çalistik” ifadesini kullandi. “Pandemi döneminde, bilim insanlarimizin yapay zeka ve matematiksel modellemelerden de yararlanarak hazirladigi raporlarla; devletimize, salgin sürecini yönetme konusunda veri saglarken endiseye sebep olan belirsizlikleri de güçlü bir bilimsel zeminde cevaplayarak çok önemli bir görevi yerine getirdik” diyen Prof. Dr. Günsel, “Geçmis tecrübelerimizin bir sonucu olarak hazirladigimiz ve gelecegin muhtemel büyük salginlarini belirleyen raporumuzu da insanliga duydugumuz sorumlulugun bir geregi olarak kamuoyunun dikkatinize sunuyoruz” ifadesini kullandi.

“WHO, CDC, ECDC, PAHO’dan elde ettigimiz 11 RNA virüsüne ait verileri, 4 farkli hibrit yapay zeka modeli ile analiz ettik.”

Yapay zeka modellerinin, karar alma süreçlerinde oldukça önemli bir dogruluk oranina ulastigini vurgulayan üniversite Rektör Vekili Prof. Dr. Tamer Sanlidag, “Yapay Zeka Uygulamasi ile Gelecekte Olabilecek Muhtemel Salginlarin Kestirimi. Ilk Salgin Hangi Virüsle? Ne Zaman?” basligi ile raporlastirdiklari çalismanin da gelecegin büyük salginlari ile ilgili önemli sonuçlar ortaya çikardigini söyledi.



Arastirmada kullandiklari 11 RNA virüse ait mutasyon oranlari, asi varligi, Ro degerleri, yillik vaka ve ölüm sayilari gibi kriterlerle ilgili verileri; 2000-2022 yillarini kapsayacak sekilde Dünya Saglik Örgütü (WHO) CDC (Centers for Disease Control and Prevention), ECDC (European Center for Disease and Prevention) ile PAHO (Pan American Health Organization) gibi önemli kurumlardan elde ettiklerini söyleyen Prof. Dr. Sanlidag, “2000’den bu yana her virüs tipi için gözlenen veriler, Linear Regression-Gaussian Process Regression (LR-GPR), Linear Regression-Least Square Boost (LR-LSQBOOST), Linear Regression-Support Vector Machine (LR-SVM), Linear Regression-Regression Tree (LR-RT) gibi 4 farkli hibrit yapay zeka modeli ile analiz edilerek sonuçlara ulasildi” dedi.

Prof. Dr. Tamer Sanlidag, hazirladiklari çalismanin dogruluk oranini ise yüzde 88 ila yüzde 99 olarak açikladi.

Büyük salgin yaratma potansiyeli en yüksek olan virüslerden Dang Hummasi, Chikungunya virüslerinin sivrisinekler araciligi ile yayildigini hatirlatan Prof. Dr. Tamer Sanlidag, küresel isinma ve iklim degisiklikleri nedeniyle artan sicakliklarin, bu hastaliklarin bulasini hizlandiran konaklarin yayginlasmasini sagladigi uyarisini yapti.