Covid-19 pandemisi döneminde yaptıkları çalışmalara değinen YDU Mütevelli Heyeti Başkanı Prof. Dr. İrfan Suat Günsel, “Pandeminin ilk gününden itibaren bütün imkanlarımızı seferber ederek geliştirdiğimiz koruyucu burun spreyi Olirin, Sağlık Bakanlığımızın ardından Türkiyemiz Sağlık Bakanlığı’ndan da kullanım izni alan ülkemizin yerli ve milli PCR Tanı ve Varyant Analiz Kiti, mobil ve hastane tipi solunum cihazları gibi pek çok proje ile bu dönemde ortaya çıkan ihtiyaçları karşılamak için çalıştık” ifadesini kullandı. “Pandemi döneminde, bilim insanlarımızın yapay zeka ve matematiksel modellemelerden de yararlanarak hazırladığı raporlarla; devletimize, salgın sürecini yönetme konusunda veri sağlarken endişeye sebep olan belirsizlikleri de güçlü bir bilimsel zeminde cevaplayarak çok önemli bir görevi yerine getirdik” diyen Prof. Dr. Günsel, “Geçmiş tecrübelerimizin bir sonucu olarak hazırladığımız ve geleceğin muhtemel büyük salgınlarını belirleyen raporumuzu da insanlığa duyduğumuz sorumluluğun bir gereği olarak kamuoyunun dikkatinize sunuyoruz” ifadesini kullandı.
Yapay zeka modellerinin, karar alma süreçlerinde oldukça önemli bir doğruluk oranına ulaştığını vurgulayan üniversite Rektör Vekili Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, “Yapay Zeka Uygulaması ile Gelecekte Olabilecek Muhtemel Salgınların Kestirimi. İlk Salgın Hangi Virüsle? Ne Zaman?” başlığı ile raporlaştırdıkları çalışmanın da geleceğin büyük salgınları ile ilgili önemli sonuçlar ortaya çıkardığını söyledi.
Araştırmada kullandıkları 11 RNA virüse ait mutasyon oranları, aşı varlığı, Ro değerleri, yıllık vaka ve ölüm sayıları gibi kriterlerle ilgili verileri; 2000-2022 yıllarını kapsayacak şekilde Dünya Sağlık Örgütü (WHO) CDC (Centers for Disease Control and Prevention), ECDC (European Center for Disease and Prevention) ile PAHO (Pan American Health Organization) gibi önemli kurumlardan elde ettiklerini söyleyen Prof. Dr. Şanlıdağ, “2000’den bu yana her virüs tipi için gözlenen veriler, Linear Regression-Gaussian Process Regression (LR-GPR), Linear Regression-Least Square Boost (LR-LSQBOOST), Linear Regression-Support Vector Machine (LR-SVM), Linear Regression-Regression Tree (LR-RT) gibi 4 farklı hibrit yapay zeka modeli ile analiz edilerek sonuçlara ulaşıldı” dedi. Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, hazırladıkları çalışmanın doğruluk oranını ise yüzde 88 ila yüzde 99 olarak açıkladı.
Büyük salgın yaratma potansiyeli en yüksek olan virüslerden Dang Humması, Chikungunya virüslerinin sivrisinekler aracılığı ile yayıldığını hatırlatan Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, küresel ısınma ve iklim değişiklikleri nedeniyle artan sıcaklıkların, bu hastalıkların bulaşını hızlandıran konakların yaygınlaşmasını sağladığı uyarısını yaptı.
RSS
