banner5

Yapay zeka geleceğin büyük salgınlarını belirledi

Yapay zeka modelleri kullanarak İnfluenza A H1N1, Chikungunya, Dang, Kırım Kongo Kanamalı Ateşi, Ebola, Sarı Humma, HIV, İnfluenza A H3N2, İnfluenza A H5N1, Batı Nil ve SARS-CoV-1 virüslerinin her biri için 22’şer yıllık projeksiyonlar yapıldı; hangi virüslerin hangi yıllarda büyük salgınlara neden olabileceğini ortaya koyuldu.

18 Aralık 2022 Pazar 15:49
Yapay zeka geleceğin büyük salgınlarını belirledi

Yapay zeka modelleri kullanarak İnfluenza A H1N1, Chikungunya, Dang, Kırım Kongo Kanamalı Ateşi, Ebola, Sarı Humma, HIV, İnfluenza A H3N2, İnfluenza A H5N1, Batı Nil ve SARS-CoV-1 virüslerinin her biri için 22’şer yıllık projeksiyonlar yapıldı; hangi virüslerin hangi yıllarda büyük salgınlara neden olabileceğini ortaya koyuldu.
Covid-19 fiilen sonlanmasa da, oluşturduğu toplumsal endişeler neredeyse tamamen ortadan kalkmış görünüyor. Başka salgın hastalıklar da pandemiye dönüşme riski taşıyor mu? YDU, yapay zeka ve matematiksel modellemelerden yararlanarak bu sorulara ve çok daha fazlasına net cevaplar veren önemli bir çalışmaya imza attı.
Yakın Doğu Üniversitesi’nden Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, Doç. Dr. Dilber Uzun Özşahin, Doç. Dr. Cenk Serhan Özverel, Yrd. Doç. Dr. Berna Uzun, Yrd. Doç. Dr. Abdullahi Garba Usman, Dr. Nazife Sultanoğlu ve Dr. Cemile Bağkur imzasını taşıyan çalışmada; İnfluenza A H1N1, Chikungunya, Dang, Kırım Kongo Kanamalı Ateşi, Ebola, Sarı Humma, HIV, İnfluenza A H3N2, İnfluenza A H5N1, Batı Nil ve SARS-CoV-1 virüslerinin her biri için 22’şer yıllık projeksiyonlar yapılarak hangi virüslerin hangi yıllarda büyük salgınlara neden olabileceğini ortaya koydu.

Dang Humması virüsü 3,5 milyon ve Chikungunya Virüsü 1,1 milyon vakaya ulaşabilir
“Yapay Zeka Uygulaması ile Gelecekte Olabilecek Muhtemel Salgınların Kestirimi. İlk Salgın Hangi Virüsle? Ne Zaman?” adıyla raporlaştırılarak başta Cumhurbaşkanlığı, Başbakanlık, Sağlık Bakanlığı, Milli Eğitim Bakanlığı, Cumhuriyet Meclisi ve Türkiye Cumhuriyeti Lefkoşa Büyükelçiliği olmak üzere pek çok kuruma da sunulan çalışma; İnfluenza A H1N1 virüsünün 2032 yılında yaklaşık 550,000 vaka sayısıyla; Chikungunya Virüsü’nün 2037 yılında yaklaşık 1,1 milyon vaka sayısıyla ve Dang Humması Virüsü’nün ise 2042 yılında yaklaşık 3,5 milyon vaka sayısıyla dünyayı etkisi altına alacak büyük salgınlara neden olabileceğini belirledi.
Bir diğer sonuca göre ise HIV infeksiyonlarındaki artış geçmiştekine benzer şekilde önümüzdeki 22 yıllık periyotta da devam edecek. Diğer yandan, Kırım Kongo Kanamalı Ateşi, Ebola, Sarı Humma, İnfluenza A H3N2, İnfluenza A H5N1, Batı Nil ve SARS-CoV-1 virüsler ise bir pandemiye dönüşme potansiyeli taşımıyorlar.
Prof. Dr. İrfan Suat Günsel: “Geçmiş tecrübelerimizin bir sonucu olarak hazırladığımız ve geleceğin muhtemel
büyük salgınlarını belirleyen raporumuzu insanlığa duyduğumuz sorumluluğun bir gereği olarak kamuoyunun dikkatinize sunuyoruz.”
Covid-19 pandemisi döneminde yaptıkları çalışmalara değinen YDU Mütevelli Heyeti Başkanı Prof. Dr. İrfan Suat Günsel, “Pandeminin ilk gününden itibaren bütün imkanlarımızı seferber ederek geliştirdiğimiz koruyucu burun spreyi Olirin, Sağlık Bakanlığımızın ardından Türkiyemiz Sağlık Bakanlığı’ndan da kullanım izni alan ülkemizin yerli ve milli PCR Tanı ve Varyant Analiz Kiti, mobil ve hastane tipi solunum cihazları gibi pek çok proje ile bu dönemde ortaya çıkan ihtiyaçları karşılamak için çalıştık” ifadesini kullandı. “Pandemi döneminde, bilim insanlarımızın yapay zeka ve matematiksel modellemelerden de yararlanarak hazırladığı raporlarla; devletimize, salgın sürecini yönetme konusunda veri sağlarken endişeye sebep olan belirsizlikleri de güçlü bir bilimsel zeminde cevaplayarak çok önemli bir görevi yerine getirdik” diyen Prof. Dr. Günsel, “Geçmiş tecrübelerimizin bir sonucu olarak hazırladığımız ve geleceğin muhtemel büyük salgınlarını belirleyen raporumuzu da insanlığa duyduğumuz sorumluluğun bir gereği olarak kamuoyunun dikkatinize sunuyoruz” ifadesini kullandı.

“WHO, CDC, ECDC, PAHO’dan elde ettiğimiz 11 RNA virüsüne ait verileri, 4 farklı hibrit yapay zeka modeli ile analiz ettik.”
Yapay zeka modellerinin, karar alma süreçlerinde oldukça önemli bir doğruluk oranına ulaştığını vurgulayan üniversite Rektör Vekili Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, “Yapay Zeka Uygulaması ile Gelecekte Olabilecek Muhtemel Salgınların Kestirimi. İlk Salgın Hangi Virüsle? Ne Zaman?” başlığı ile raporlaştırdıkları çalışmanın da geleceğin büyük salgınları ile ilgili önemli sonuçlar ortaya çıkardığını söyledi.
Araştırmada kullandıkları 11 RNA virüse ait mutasyon oranları, aşı varlığı, Ro değerleri, yıllık vaka ve ölüm sayıları gibi kriterlerle ilgili verileri; 2000-2022 yıllarını kapsayacak şekilde Dünya Sağlık 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. Şanlıdağ, “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 farklı hibrit yapay zeka modeli ile analiz edilerek sonuçlara ulaşıldı” dedi. Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, hazırladıkları çalışmanın doğruluk oranını ise yüzde 88 ila yüzde 99 olarak açıkladı.
Büyük salgın yaratma potansiyeli en yüksek olan virüslerden Dang Humması, Chikungunya virüslerinin sivrisinekler aracılığı ile yayıldığını hatırlatan Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, küresel ısınma ve iklim değişiklikleri nedeniyle artan sıcaklıkların, bu hastalıkların bulaşını hızlandıran konakların yaygınlaşmasını sağladığı uyarısını yaptı.

İHA

Yorumlar
Avatar
Adınız
Yorum Gönder
Kalan Karakter:
Yorumunuz onaylanmak üzere yöneticiye iletilmiştir.×
Dikkat! Suç teşkil edecek, yasadışı, tehditkar, rahatsız edici, hakaret ve küfür içeren, aşağılayıcı, küçük düşürücü, kaba, müstehcen, ahlaka aykırı, kişilik haklarına zarar verici ya da benzeri niteliklerde içeriklerden doğan her türlü mali, hukuki, cezai, idari sorumluluk içeriği gönderen Üye/Üyeler’e aittir.

banner64

banner50