Алгоритми штучного інтелекту, розроблені Близькосхідним університетом, можуть за короткий час діагностувати COVID-19 шляхом аналізу ПЛР-тестів. Система, яка визначила роботу зі 100-відсотковою точністю досвідченими експертами з молекулярної мікробіології, результати ПЛР; можуть бути класифіковані як позитивні, слабко позитивні, негативні та невизначені.
Аналіз результатів ПЛР-тестів, який вважається золотим стандартом у діагностиці COVID-19, створив великий тиск на системи охорони здоров’я в усьому світі під час пандемії через інтенсивність, яку вони спричиняють. Щоб отримати результати в стислі терміни, визначення результатів ПЛР-тестів, що створює велике навантаження, особливо на персонал лабораторії, також потребує досвідченого персоналу.
Алгоритми штучного інтелекту, розроблені Близькосхідним університетом, аналізують дані ПЛР-тесту за допомогою інтерфейсу, який можна інтегрувати з ПЛР-пристроями, що дозволяє визначити результат тесту за лічені секунди без необхідності втручання людини.
В.о. ректора Близькосхідного університету проф. Лікар. Тамер Шанлідаґ, дослідники дослідницького інституту DESAM, медичний факультет Близькосхідного університету, кафедра медичної мікробіології та клінічної мікробіології, викладач доц. Лікар. Букет Баддал та Інженерний факультет Міжнародного університету Кіпру Член факультету комп’ютерної інженерії Доц. доц. Лікар. Дослідження, спільно розроблене Емре Озбілге, має велике значення з точки зору скорочення процесів аналізу та звітності про ПЛР-тести на COVID-19 та швидкого початку процесів ізоляції та лікування пацієнтів. Розроблений додаток штучного інтелекту також можна використовувати в можливих майбутніх епідеміях.
Він може класифікувати результати ПЛР як позитивні, низькопозитивні, негативні та невизначені.
Завдяки розробленому алгоритму глибокого навчання дані флуоресцентного випромінювання, отримані з пристрою ПЛР, завантажуються в попередньо навчену програму для кожного пацієнта. Система штучного інтелекту, яка навчена результатами ПЛР сотень пацієнтів, може визначати графіки зразків пацієнтів і видавати результат за лічені секунди.
Система штучного інтелекту, розроблена в Близькосхідному університеті з використанням моделі багаторівневої нейронної мережі, може класифікувати дані ПЛР як позитивні, низькопозитивні, негативні або непевні без лабораторного персоналу. У разі непевних результатів система попереджає персонал про те, що зразок пацієнта необхідно переробити.
Система, надана досвідченими експертами з молекулярної мікробіології на етапах розробки, може давати результати зі 100-відсотковою точністю. Завдяки системі покликано зменшити навантаження на персонал лабораторії та забезпечити ефективне використання персоналу в періоди пандемії, коли потік проб дуже інтенсивний.
Розроблена система штучного інтелекту була представлена науковому світу на 32-му Європейському конгресі з клінічної мікробіології та інфекційних хвороб, який проходив у Португалії.
доц. Лікар. Дослідження, представлене Букетом Баддалом, викликало великий інтерес у мікробіологічної спільноти. Дослідження, представлене на сесії «COVID-32 Diagnosis: New and Newer», де нові технології обговорювалися на конгресі, який зібрав фахівців у галузі інфекційних хвороб та мікробіології, було високо оцінено науковцями, оскільки воно може бути застосоване до різних патогенів і можуть бути інтегровані в лабораторії по всьому світу.
Дослідження було оприлюднено всією науковою спільнотою, оскільки воно було включено до спеціального випуску «Прикладний штучний інтелект», опублікованого в жовтні 2022 року в журналі «Прикладні науки» престижного Інституту мультидисциплінарного цифрового видавництва.
проф. Лікар. Тамер Шанлідаґ: «Наша програма штучного інтелекту, яка визначає результати ПЛР-тесту з точністю до 100 відсотків, викликала великий інтерес у науковому світі».
В.о. ректора Близькосхідного університету проф. Лікар. Тамер Шанлідаг, з іншого боку, заявив, що вони проводять багатогранні наукові дослідження з першого дня процесу COVID-19, і сказав: «Перетворюючи дослідження, проведені нашими вченими в нашому університеті, на продуктів, які дозволять більш ефективно керувати процесом COVID-19, ми продовжуємо ділитися результатами наших досліджень із науковим світом за допомогою наукових статей. Ми це зробили», — сказав він.
Нагадавши, що вчені Близькосхідного університету опублікували 19 статей у провідних наукових виданнях світу під час процесу COVID-375, проф. Лікар. Шанлідаґ сказав: «Ми поділилися нашим додатком штучного інтелекту, який аналізує ПЛР-тести та визначає результати зі 100-відсотковою точністю, з науковим світом на Європейському конгресі клінічної мікробіології та інфекційних захворювань, що проходив у Португалії. У той же час ми опублікували наше дослідження в спеціальному випуску «Прикладний штучний інтелект» журналу Applied Sciences.
доц. Лікар. Букет Баддал: «Ми будемо готові до майбутніх епідемій завдяки розробленим нами алгоритмам штучного інтелекту».
Дослідники науково-дослідного інституту DESAM, медичний факультет Близькосхідного університету, кафедра медичної мікробіології та клінічної мікробіології, викладач доц. Лікар. З іншого боку, Букет Баддал сказав, що ПЛР-тести, які інтенсивно увійшли в наше життя з пандемією COVID-19, також використовуються для ідентифікації багатьох збудників інфекційних захворювань, і сказав: «Програма штучного інтелекту, яку ми розробили також може бути використаний для діагностики нових збудників інфекційних захворювань, які можуть виникнути в майбутньому, і вірусів, які можуть призвести до пандемій». доц. Лікар. Баддал сказав: «З пандемією COVID-19 виявилося, наскільки неготовими були системи охорони здоров’я до таких епідемій. Завдяки розробленим нами алгоритмам штучного інтелекту ми будемо готові до майбутніх епідемій. Ранньо діагностуючи хворобу, ми можемо завчасно ізолювати цих людей і запобігти поширенню хвороби в суспільстві.
Першим залиште коментар