Portekiz’in başkenti Lizbon’da hibrid olarak düzenlenen Avrupa’nın en büyük mikrobiyoloji kongresi olan European Congress of Clinical Microbiology & Infectious Diseases (ECCMID) birçok ülkeden 14 bin katılımcıyı bir araya getirdi. Kongreye davetli olarak katılan Yakın Doğu Üniversitesi araştırmacılarından Doç. Dr. Buket Baddal, “COVID-19 Tanısı: Yeni Ve En Yeniler” oturumunda; “COVID-19 Gerçek-Zamanlı Polimeraz Zincir Reaksiyonu (PZR) Tanısında Yapay Zeka Kullanımı” başlıklı konuşması ile katıldı. Doç. Dr. Buket Baddal’ın konuşması mikrobiyoloji camiası tarafından büyük ilgi gördü.
Bu yıl 32’ncisi düzenlenen ECCMID, sözlü oturumların yanı sıra eğitim atölyeleri, açık forumlar, uzmanlarla tanışma oturumları ve çeşitli bilimsel sempozyumları içeren kapsamlı bir bilimsel programdan oluşuyordu. COVID-19 pandemisine geniş çapta yer verilen kongrede, klinik mikrobiyoloji ve enfeksiyon hastalıkları alanında birçok farklı konu irdelendi. ECCMID Kongresi’nde solunum yolu enfeksiyonları, yoğun bakım ünitelerinde görülen gram-negatif enfeksiyonlar, mantar enfeksiyonları ve anti-fungal ajanlar, paraziter enfeksiyonlarda ufuk açan gelişmeler, cinsel yolla bulaşan hastalıklar, mikrobiyom, moleküler tiplendirme ve genom analizleri, biyofilm, antimikrobiyal direnç, aşılar ve yeni antibiyotiklerdeki son gelişmeler paylaşıldı.
COVID-19 tanısında yapay zeka kullanımı
Kongrenin en önemli oturumlarından biri ise COVID-19 tanısında kullanılan en yeni teknolojilere ayrıldı. Yakın Doğu Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji ve Klinik Mikrobiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Buket Baddal, bu oturumda, COVID-19 PCR test analizlerinin daha hızlı ve doğruluk oranı daha yüksek olarak uygulanabilmesi için geliştirdikleri makine öğrenimi destekli tanı algoritmasını katılımcılar ile paylaştı. Başkanlığını Dr. Petar Velikov ve Snjezana Zidovec-Lepej’in yaptığı iki saatlik oturumda on farklı ülkeden konuşmacılar yer aldı.
Yakın Doğu Üniversitesi Rektör Vekili Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ ve Uluslararası Kıbrıs Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Fakültesi öğretim üyesi Dr. Emre Özbilge’nin de yer aldığı proje, PCR testlerinin sağlık çalışanları ve sağlık sistemleri üzerindeki yükü otomatize analiz yöntemleri ile hafifletmeyi ve mikrobiyologların daha verimli bir şekilde çalışabilmelerini amaçlıyor.
Doç. Dr. Buket Baddal: “Yapay zeka destekli PCR tanı algoritmaları ileriki olası pandemiler için önem taşıyor.”
Yakın Doğu Üniversitesi Hastanesi Moleküler Mikrobiyoloji Laboratuvarı Sorumlusu da olan Doç. Dr. Buket Baddal, yapay zeka uygulamalarının son yıllarda klinik mikrobiyoloji alanında uygulanmaya başlandığını ve mikrobiyoloji testlerinin analizlerini otomasyon ile hızlandırarak iş yükünü azaltabileceğini belirtti. Pandemi sürecinde laboratuvarda günlük binlerce klinik örnekte PCR testi çalışıldığını hatırlatan Doç. Dr. Baddal, COVID-19 PCR tanı testleri için geliştirdikleri yapay zeka destekli algoritmaların, tanısı RT-qPCR’a dayanan tüm viral ve bakteriyel patojenlerin belirlenmesi için de kullanılabileceğinin altını çizdi.
Doç. Dr. Baddal, “Yapay zeka temelli uygulamaların ülkemizdeki laboratuvarlar sistemlerine entegre olması; ileride yaşanabilecek olası salgınlarda, hızlı tanı, izolasyon ve tedavi süreçleri için çok değerli” ifadesini kullandı.
Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.