Mikrobiyolojide Yapay Zeka Kullanim Alanlari Bilim Dünyasi Ile Paylasildi

Türk Mikrobiyoloji Cemiyeti’nin internet seminerleri çerçevesinde KKTC Mikrobiyoloji Platformu is birligi ile düzenledigi etkinlikle mikrobiyolojide “yapay zeka”nin kullanim alanlari ele alindi. Türkiye ve KKTC’den 150’nin üzerinde saglik çalisani ve mikrobiyologun katilimi ile gerçeklestirilen etkinlikte Yakin Dogu Üniversitesi’nden arastirmacilarin yaptiklari sunumlar, katilimcilar tarafindan büyük ilgi gördü.

Türk Mikrobiyoloji Cemiyeti çalisma gruplarindan TMC-KKTC Mikrobiyoloji Platformu, pandemi sürecinde tüm dünyada kullanilan yapay zeka teknolojisinin, KKTC’de enfeksiyon hastaliklari tanisindaki uygulamalarini ve saglik alaninda sundugu avantajlari içeren bilgi ve gelismeleri mikrobiyoloji camiasi ile paylasti.

Mikrobiyolojide “yapay zeka” her yönüyle tartisildi

Yakin Dogu Üniversitesi Tip Fakültesi Ögretim Üyesi Doç. Dr. Emrah Ruh ve Uluslararasi Kibris Üniversitesi Tip Fakültesi Dr. Ögretim Üyesi Ayse Seyer’in moderatörlügünü üstlendigi etkinlikte; Doç. Dr. Dilber Uzun Özsahin “Yapay Zeka ve Saglik Alanindaki Uygulamalari”; Doç. Dr. Bilgen Kaymakamzade “Tip Alaninda Matematiksel Modellemeler”; Doç. Dr. Ayse Arikan Sarioglu “Mikrobiyolojik Tanida Yeni Bir Yaklasim: Çok Kriterli Karar Verme Teorisi”; Doç. Dr. Meryem Güvenir “Klinik Mikobakteri Laboratuvarinda Yapay Zeka Modeli ile Mycobacterium tuberculosis Tanisi: Ön Çalisma Raporu”; Doç. Dr. Buket Baddal “COVID-19 RT-qPCR Tanisini Yapay Zeka Kullanarak Hizlandirabilir miyiz?”; Dr. Emrah Güler “Plasmodium spp. Tanisinda Yapay Zeka Kullanimi” baslikli çalismalarini sundu.

Tip alaninda yapay zekanin yayginligi her geçen gün artiyor

Yapay Zeka temelli bilgisayar sistemlerinin tip alaninda genis bir kullanim alani bulunuyor. Bu yöntemler en yaygin olarak tani, tedavi ve ilaç gelistirme çalismalarinin yani sira, COVID-19 ile mücadelede de kullanim alani buluyor.

Yapay Zeka, basit bir tanimla, fazla sayidaki verinin birtakim algoritmalar kullanilarak bir çikti alinmasi ve bunun sonucunda problemin çözülmesi olarak açiklaniyor. Yapay Zeka temelli yöntemler günümüzde kardiyoloji, endokrinoloji, nefroloji ve gastroenteroloji gibi alanlarin yani sira klinik mikrobiyoloji için de kullanim alanlari buluyor. Mikrobiyolojide söz konusu yöntemler mikroskobik tani, kültürdeki üremenin degerlendirilmesi, antimikrobiyal direncin tahmin edilmesi ve sus tiplendirilmesi gibi amaçlar için umut vaat ediyor.

“Multidisipliner çalismalarda yapay zeka temelli yöntemlerin uygulanmasi Mikrobiyoloji alaninda yeni ufuklar açacak”

Yakin Dogu Üniversitesi Rektör Vekili Prof. Dr. Tamer Sanlidag, yapay zeka temelli sistemlerin bilime yön verecegini ve ileride klinik mikrobiyoloji laboratuvarlarinda enfeksiyon etkenlerinin tanisi için de bu yöntemlere basvurulabilecegini belirtti.

Söz konusu yöntemlerin özellikle COVID-19 salgininin kontrolünde de katkilar koydugunu vurgulayan Prof. Dr. Sanlidag, arastirma merkezleri arasindaki is birliginin artirilarak, multidisipliner çalismalarda yapay zeka temelli yöntemlerin uygulanmasinin Mikrobiyoloji alanina yenilikçi bir yaklasim getirecegini ifade etti.

Düzenlenen etkinlikte en az yapay zeka uygulamalari kadar önemli olan matematiksel modellemenin de ele alindigini söyleyen Prof. Dr. Sanlidag, “Özellikle COVID-19 sürecindeki deneyimlerimiz, matematiksel modellemelerin, salgin hastaliklarin izlenmesinde ve kontrolünde ufuk açici sonuçlar ortaya çikardigini gördük. Düzenlenen etkinlikte KKTC’de COVID-19’u izlemek için uyguladigimiz matematiksel modellemelerle ilgili deneyimlerimizi de bilim dünyasi ile paylastik” degerlendirmesini yapti.