MİDEDEKİ RAHATSIZLIK "NEFES"TEN TEŞHİS EDİLECEK
"Nefesle Hastalık Teşhisi Sensörü Projesi"ni hazırlayan Aksaray Üniversitesi (ASÜ) Mühendislik Fakültesi Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Bayraklı, yüksek lisans ve doktora eğitimi aldığı Almanya'da lazer sistemleri üzerine 10 yıl çalıştığını söyledi.
PEK ÇOK HASTALIĞIN TEŞHİSİNDE KULLANILACAK
Türkiye'ye döndükten sonra Aksaray Üniversitesi bünyesinde 2009 yılından itibaren laboratuvar kurmaya başladığını anlatan Bayraklı, şöyle konuştu: "Dünyadaki bilimsel ve teknolojik gelişmelere bağlı olarak yöntemimizi ve sistemimizi geliştiriyoruz. Nefes analizi, aslında bilinen bir yöntem. Yıllardır nefes üzerine çalışmalar yapılıyor. Bulunan çözümler hala hastanelerde rutin bir yöntem olarak kullanılamıyor. Biz de bu problemin çözüm yollarına eğilerek farklı bir yaklaşımla yeni nesil lazer ve yapay zeka tabanlı sensör sistemi üzerine çalışma gerçekleştirdik. Biz, farklı molekülleri aynı anda analiz etmeyi hedefliyoruz. Geliştirdiğimiz yapay zeka ve lazer tabanlı cihazı, hastanın nefesindeki birden fazla molekülü, mide kanseri, ülser, gastrit gibi mide hastalıkları ve diyabet hastalığının teşhisinde kullanacağız."
Yapay zekayla yaptıkları ön çalışmaların olduğunu dile getiren Bayraklı, "Bu çalışmaların ardından sistemimizi daha da geliştirerek kompakt ve taşınabilir hale getireceğiz. Sistemimiz, polis kontrol noktalarındaki alkol kontrol testindeki gibi olacak. Sistem, hastamızın nefesini analiz edecek." ifadelerini kullandı.
Projenin belirli bir aşamaya geldiğini, bundan sonra ürün hedefli çalışmalar yürüteceklerini belirten Bayraklı, sürekli ölçüm sağlayabilen sistem geliştirdiklerini kaydetti.
"ÖNCE YAPAY ZEKAYA ÖĞRETECEĞİZ, SONRA DA SORACAĞIZ"
Bayraklı, yapay zekayla moleküllerin konsantrasyon değerlerini ve hastalıkların ne olduğunu analiz edeceklerini söyledi.
İlk etapta mide rahatsızlığı bulunan 1000 hasta ile hasta olmayan 1000 kişi üzerinde sistemi deneyeceklerini dile getiren Bayraklı, şunları kaydetti: "Çünkü yapay zekanın bir eğitim aşaması var. Önce yapay zekaya öğreteceğiz, sonra ise soracağız. Bu öğretme aşamasında 1000'den fazla farklı veriyi kullanacağız. Daha sonra yapay zekaya sorduğumuz takdirde hem molekülün konsantrasyon değerini hem de hangi molekülün hangi hastalıkla ilişkili olduğunu bize ön bilgi olarak verecek. Bu şekilde sistemimiz doktora ön tanı sağlayabilecek. Hedefimiz kan almak ve endoskopi işlemleri gibi acı veren, zahmetli ve pahalı yöntemlerin yerine hastaya büyük konfor sağlayan daha ucuz lazerli yöntemin geçerli olmasını sağlamak."
