Türk Mikrobiyoloji Cemiyeti’nin internet seminerleri çerçevesinde KKTC Mikrobiyoloji Platformu iş birliği ile düzenlediği etkinlikle mikrobiyolojide “yapay zeka”nın kullanım alanları ele alındı. Türkiye ve KKTC’den 150’nin üzerinde sağlık çalışanı ve mikrobiyoloğun katılımı ile gerçekleştirilen etkinlikte Yakın Doğu Üniversitesi’nden araştırmacıların yaptıkları sunumlar, katılımcılar tarafından büyük ilgi gördü.
Türk Mikrobiyoloji Cemiyeti çalışma gruplarından TMC-KKTC Mikrobiyoloji Platformu, pandemi sürecinde tüm dünyada kullanılan yapay zeka teknolojisinin, KKTC’de enfeksiyon hastalıkları tanısındaki uygulamalarını ve sağlık alanında sunduğu avantajları içeren bilgi ve gelişmeleri mikrobiyoloji camiası ile paylaştı.

Mikrobiyolojide “yapay zeka” her yönüyle tartışıldı
Yakın Doğu Üniversitesi Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Emrah Ruh ve Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi Tıp Fakültesi Dr. Öğretim Üyesi Ayşe Seyer’in moderatörlüğünü üstlendiği etkinlikte; Doç. Dr. Dilber Uzun Özşahin “Yapay Zeka ve Sağlık Alanındaki Uygulamaları”; Doç. Dr. Bilgen Kaymakamzade “Tıp Alanında Matematiksel Modellemeler”; Doç. Dr. Ayşe Arıkan Sarıoğlu “Mikrobiyolojik Tanıda Yeni Bir Yaklaşım: Çok Kriterli Karar Verme Teorisi”; Doç. Dr. Meryem Güvenir “Klinik Mikobakteri Laboratuvarında Yapay Zeka Modeli ile Mycobacterium tuberculosis Tanısı: Ön Çalışma Raporu”; Doç. Dr. Buket Baddal “COVID-19 RT-qPCR Tanısını Yapay Zeka Kullanarak Hızlandırabilir miyiz?”; Dr. Emrah Güler “Plasmodium spp. Tanısında Yapay Zeka Kullanımı” başlıklı çalışmalarını sundu.
Tıp alanında yapay zekanın yaygınlığı her geçen gün artıyor
Yapay Zeka temelli bilgisayar sistemlerinin tıp alanında geniş bir kullanım alanı bulunuyor. Bu yöntemler en yaygın olarak tanı, tedavi ve ilaç geliştirme çalışmalarının yanı sıra, COVID-19 ile mücadelede de kullanım alanı buluyor.
Yapay Zeka, basit bir tanımla, fazla sayıdaki verinin birtakım algoritmalar kullanılarak bir çıktı alınması ve bunun sonucunda problemin çözülmesi olarak açıklanıyor. Yapay Zeka temelli yöntemler günümüzde kardiyoloji, endokrinoloji, nefroloji ve gastroenteroloji gibi alanların yanı sıra klinik mikrobiyoloji için de kullanım alanları buluyor. Mikrobiyolojide söz konusu yöntemler mikroskobik tanı, kültürdeki üremenin değerlendirilmesi, antimikrobiyal direncin tahmin edilmesi ve suş tiplendirilmesi gibi amaçlar için umut vaat ediyor.

“Multidisipliner çalışmalarda yapay zeka temelli yöntemlerin uygulanması Mikrobiyoloji alanında yeni ufuklar açacak”
Yakın Doğu Üniversitesi Rektör Vekili Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, yapay zeka temelli sistemlerin bilime yön vereceğini ve ileride klinik mikrobiyoloji laboratuvarlarında enfeksiyon etkenlerinin tanısı için de bu yöntemlere başvurulabileceğini belirtti. Söz konusu yöntemlerin özellikle COVID-19 salgınının kontrolünde de katkılar koyduğunu vurgulayan Prof. Dr. Şanlıdağ, araştırma merkezleri arasındaki iş birliğinin artırılarak, multidisipliner çalışmalarda yapay zeka temelli yöntemlerin uygulanmasının Mikrobiyoloji alanına yenilikçi bir yaklaşım getireceğini ifade etti.
Düzenlenen etkinlikte en az yapay zeka uygulamaları kadar önemli olan matematiksel modellemenin de ele alındığını söyleyen Prof. Dr. Şanlıdağ, “Özellikle COVID-19 sürecindeki deneyimlerimiz, matematiksel modellemelerin, salgın hastalıkların izlenmesinde ve kontrolünde ufuk açıcı sonuçlar ortaya çıkardığını gördük. Düzenlenen etkinlikte KKTC’de COVID-19’u izlemek için uyguladığımız matematiksel modellemelerle ilgili deneyimlerimizi de bilim dünyası ile paylaştık” değerlendirmesini yaptı.