Malatya Turgut Özal Üniversitesi öğretim üyeleri Dr. Ayşegül Altıntop Geçkil, Doç. Dr. Erdal İn, Dr. Nurcan Kırıcı Berber, Dr. Gürkan Kavuran ve Malatya Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nden Uzm. Dr. Mahmut Şahin yapay zekâ teknolojilerini kullanarak Kovid- 19 tanısını daha hızlı ve güvenli yapacak bir yazılım geliştirdi. MTU-COVNet isimli yazılım yüzde 98'lük doğruluk oranıyla bugüne kadar geliştirilen tüm yöntem ve çalışmalardan daha güvenilir çıktı. Göğüs Hastalıkları Uzmanı ve Türkiye Solunum Araştırmaları Derneği (TÜSAD) üyesi Ayşegül Altıntop Geçkil, proje sürecini ve sonuçlarını SABAH'a anlattı: PCR testlerinin başarı oranı yüzde 60-70 arasında değişiyor. Özellikle semptomu olup, PCR negatif hastalarda hekimler zorlanıyor. Bunun ayrımını yapmak için de yapay zekânın faydalı olacağını düşündük. Malatya Eğitim ve Araştırma Hastanesi'ne başvuran 1000 hastanın 3 bin 500 civarındaki tomografi görüntülerini tarayarak MTU-Cov Net adlı bir yapay zekâ programı geliştirdik. MTU-Cov Net yapay zekâ programı, Kovid-19 hastalarında yüzde 98'lik bir tanısal başarıyla literatürdeki örneklerine göre daha başarılı bir çalışma. Geliştirdiğimiz yapay zekâ programıyla ikinci bir çalışma planladık ve bu çalışmayla da yapay zekâ programını kullanarak doktorların tanıdaki başarısının yaklaşık yüzde 9 oranında arttığını saptadık. Bu programı web tabanlı cihazlara entegre etmek için çalışıyoruz. Hekimler yapay zekâ programının yardımı Kovid-19 pnömonisi (zatürresi) ve toplum kökenli pnömoninin radyolojik görüntüleri ayırt edebilecek" dedi.
