Kunstig intelligens-algoritmer udviklet af Near East University kan diagnosticere COVID-19 på kort tid ved at analysere PCR-tests. Systemet, som var fast besluttet på at arbejde med 100 procent nøjagtighed af erfarne eksperter i molekylær mikrobiologi, PCR-resultater; kan kategoriseres som positiv, lav positiv, negativ og usikker.
Analysen af resultaterne af PCR-tests, som betragtes som guldstandarden i diagnosticering af COVID-19, har lagt et stort pres på sundhedssystemer over hele verden under pandemien på grund af den intensitet, de forårsager. For at få resultater på kort tid kræver det også erfarent personale at bestemme resultaterne af PCR-tests, som skaber en stor belastning især for laboratoriepersonalet.
De kunstige intelligensalgoritmer udviklet af Near East University analyserer PCR-testdataene med en grænseflade, der kan integreres med PCR-enheder, hvilket gør det muligt at bestemme testresultatet inden for få sekunder uden behov for menneskelig indgriben.
Fungerende rektor ved Near East University Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, DESAM Research Institute-forskere, Near East University Det Medicinske Fakultet Institut for Medicinsk Mikrobiologi og Klinisk Mikrobiologi Lektor Assoc. Dr. Buket Baddal og Cypern International University Engineering Fakultet Computer Engineering Fakultet Medlem Asst. Assoc. Dr. Undersøgelsen, der er co-designet af Emre Özbilge, er af stor betydning i forhold til at forkorte analyse- og rapporteringsprocesserne for COVID-19 PCR-tests og hurtigt igangsætte isolations- og behandlingsprocesser af patienter. Den udviklede applikation til kunstig intelligens kan også bruges i mulige fremtidige epidemier.
Det kan kategorisere PCR-resultater som positive, lave positive, negative og ubestemte.
Med den udviklede deep learning-algoritme indlæses de fluorescerende strålingsdata opnået fra PCR-enheden i det forudtrænede program for hver patient. Det kunstige intelligenssystem, som er trænet med PCR-resultaterne fra hundredvis af patienter, kan definere grafikken af patientprøverne og give resultatet på få sekunder.
Det kunstige intelligenssystem, der er udviklet ved Near East University ved hjælp af en multi-lags neural netværksmodel, kan kategorisere PCR-data som positive, lav positive, negative eller usikker uden laboratoriepersonale. I tilfælde af usikre resultater advarer systemet personalet om, at patientprøven skal omarbejdes.
Systemet, som blev leveret af erfarne eksperter i molekylær mikrobiologi under udviklingsstadierne, kan give resultater med 100 procent nøjagtighed. Takket være systemet har det til formål at reducere laboratoriepersonalets arbejdsbyrde og sikre effektiv brug af personalet i pandemiperioder, hvor prøvestrømmen er meget intens.
Det udviklede kunstige intelligenssystem blev delt med den videnskabelige verden på den 32. europæiske kongres for klinisk mikrobiologi og infektionssygdomme, der blev afholdt i Portugal.
Assoc. Dr. Undersøgelsen præsenteret af Buket Baddal blev mødt med stor interesse af det mikrobiologiske samfund. Undersøgelsen, der blev præsenteret på sessionen "COVID-32 Diagnosis: New and Newer", hvor nye teknologier blev diskuteret på kongressen, som samlede eksperter inden for infektionssygdomme og mikrobiologi, blev værdsat af videnskabsmænd, fordi det kan anvendes på forskellige patogener og kan integreres i laboratorier over hele verden.
Undersøgelsen blev delt med hele det videnskabelige samfund ved at blive inkluderet i specialnummeret "Applied Artificial Intelligence" offentliggjort i oktober 2022 i magasinet "Applied Sciences" fra det prestigefyldte Multidisciplinary Digital Publishing Institute.
prof. Dr. Tamer Şanlıdağ: "Vores kunstige intelligens-applikation, som bestemmer PCR-testresultaterne med en nøjagtighed på 100 procent, har tiltrukket sig stor interesse fra den videnskabelige verden."
Fungerende rektor ved Near East University Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ udtalte på den anden side, at de har udført videnskabelig forskning på en mangesidet måde siden den første dag i COVID-19-processen, og sagde: "Mens de omdannede undersøgelserne udført af vores videnskabsmænd på vores universitet til produkter, der vil gøre det muligt at styre COVID-19-processen mere effektivt, fortsætter vi med at dele resultaterne af vores undersøgelser med den videnskabelige verden med videnskabelige artikler. Det gjorde vi," sagde han.
Som minde om, at Near East University-forskere har publiceret 19 artikler i verdens førende videnskabelige publikationer under COVID-375-processen, sagde Prof. Dr. Şanlıdağ sagde: "Vi delte vores kunstige intelligens-applikation, som analyserer PCR-tests og bestemmer resultaterne med 100 procent nøjagtighed, med den videnskabelige verden på den europæiske kongres for klinisk mikrobiologi og infektionssygdomme i Portugal. Samtidig publicerede vi vores undersøgelse i specialnummeret 'Applied Artificial Intelligence' af tidsskriftet Applied Sciences.
Assoc. Dr. Buket Baddal: "Vi vil være forberedt på fremtidige epidemier med de kunstige intelligens-algoritmer, vi har udviklet."
DESAM Research Institute-forskere, Near East University Det Medicinske Fakultet, Institut for Medicinsk Mikrobiologi og Klinisk Mikrobiologi Lektor Assoc. Dr. Buket Baddal sagde på den anden side, at PCR-tests, som kom intensivt ind i vores liv med COVID-19-pandemien, også bruges til identifikation af mange patogener, der forårsager infektionssygdomme, og sagde: "Den kunstige intelligens-applikation, vi har udviklet kan også bruges til diagnosticering af nye infektionssygdomme, der kan opstå i fremtiden, og vira, der kan føre til pandemier." Assoc. Dr. Baddal sagde: "Med COVID-19-pandemien blev det afsløret, hvor uforberedte sundhedssystemerne var på sådanne epidemier. Med de kunstige intelligensalgoritmer, vi har udviklet, vil vi være forberedt på fremtidige epidemier. Ved at diagnosticere sygdommen tidligt kan vi isolere disse mennesker tidligt og forhindre spredning af sygdommen i samfundet.
Vær den første til at kommentere