Kene türünü cep telefonu kamerasıyla belirleyecek yapay zeka geliştiriliyor

Hacettepe Üniversitesi'nde görev yapan araştırmacılar, insan veya hayvanlara tutunan kenelerin türünün akıllı telefonla çekilen fotoğraf üzerinden belirlenmesine yardımcı olacak yapay zeka destekli sistem üzerinde çalışıyor. TÜBİTAK desteği alan proje, Türkiye'de yaygın görülen ve halk sağlığı açısından önem taşıyan kene türlerine odaklanıyor.

Hacettepe Üniversitesi Biyoloji Bölümü Ekoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Doç. Dr. Olcay Hekimoğlu'nun yürüttüğü “Türkiye'de Kene Türlerinin Hızlı, Düşük Maliyetli ve Erişilebilir Teşhisi için Akıllı Telefon Tabanlı Yapay Zeka Modeli” projesi kapsamında kapsamlı bir kene görüntü veri tabanı oluşturulacak.

ÖNCELİK KKKA AÇISINDAN ÖNEMLİ TÜRDE

Sistemin geliştirilmesinde özellikle KKKA açısından önem taşıyan “Hyalomma marginatum” türünün diğer kenelerden yüksek doğrulukla ayırt edilmesine öncelik verilecek.

Doç. Dr. Hekimoğlu, KKKA'nın Türkiye'de 2002'den bu yana 17 binden fazla vakaya ve yüzlerce can kaybına yol açan ciddi bir halk sağlığı sorunu olduğunu belirterek, kene türünün kesin olarak belirlenmesinin uzman ve laboratuvar incelemesi gerektirdiğini söyledi.

Dünyada yapay zekayla kene türlerinin belirlenmesine yönelik çalışmalar bulunduğunu aktaran Hekimoğlu, bu çalışmaların önemli bölümünün Avrupa ve Amerika'daki türlere odaklandığını ifade etti.

Hekimoğlu, “Bizim projemizin farkı, doğrudan Türkiye'de yaygın görülen ve halk sağlığı açısından önemli kene türlerine, özellikle de KKKA açısından büyük önem taşıyan ‘Hyalomma marginatum’a göre geliştirecek olmamız.” dedi.

FOTOĞRAF YETERSİZSE SİSTEM UYARI VERECEK

Geliştirilecek uygulamanın yalnızca laboratuvar koşullarında değil, farklı telefonlar ve değişken ışık koşullarında çekilen gerçek saha fotoğraflarıyla da test edilmesi planlanıyor.

Hekimoğlu, fotoğrafın tür teşhisi için yeterli olmadığı durumlarda sistemin zorla bir tür adı vermeyeceğini belirterek, kullanıcının yeniden fotoğraf çekmesinin isteneceğini veya uzman değerlendirmesine yönlendirileceğini söyledi.

Hedeflerinin çiftçilerden hayvancılıkla uğraşanlara, sağlık çalışanlarından doğada vakit geçiren vatandaşlara kadar geniş bir grubun karşılaştığı kene hakkında kısa sürede bilimsel temele dayanan ön bilgiye ulaşabilmesini sağlamak olduğunu belirten Hekimoğlu, uygulamanın toplumun kene ve KKKA konusunda bilinçlenmesine de katkı sunmasını amaçladıklarını ifade etti.

İLK AŞAMADA 8 TÜR SİSTEME EKLENECEK

Projenin temelini güvenilir bir kene fotoğraf arşivinin oluşturulması oluşturacak. Türlerin dış görünüş özellikleri değerlendirilirken seçilen örneklerin DNA analizleriyle de doğrulanması ve farklı açılardan görüntülenmesi sağlanacak.

Hekimoğlu, “Böylece yapay zekaya yalnızca ‘bu bir kene’ demeyeceğiz, hangi görüntünün hangi türe ait olduğunu güvenilir örneklerle öğreteceğiz.” dedi.

İlk aşamada Türkiye'de yaygın görülen ve halk sağlığı açısından öncelikli 8 kene türünün sisteme dahil edilmesi planlanıyor. Hekimoğlu, ilerleyen aşamalarda Türkiye'de görülen diğer türlerin de güncellenebilir sistem üzerinden uygulamaya eklenebileceğini belirtti.

UYGULAMA ÇEVRİMDIŞI DA ÇALIŞABİLECEK

Sistemin mümkün olduğunca telefon üzerinde ve internet bağlantısına ihtiyaç duymadan çalışabilmesi hedefleniyor. Böylece internet erişiminin sınırlı olduğu kırsal bölgelerde de kullanıcıların kısa sürede ön bilgiye ulaşabilmesi amaçlanıyor.

Hekimoğlu, uygulamanın kenenin insan veya hayvan vücudundan çıkarıldıktan sonra fotoğraflanması esasına göre tasarlanacağını belirtti. Kene cilde tutunurken vücudunun önemli bölümünün görünmeyebileceğini ve şişmeye bağlı olarak şeklinin değişebileceğini ifade eden Hekimoğlu, en doğru sonuç için kenenin çıkarıldıktan sonra mümkün olduğunca net şekilde fotoğraflanması gerektiğini söyledi.

Uygulamanın vereceği sonucun tıbbi teşhis niteliği taşımayacağını vurgulayan Hekimoğlu, sistemin yalnızca kenenin hangi türe ait olabileceğine ilişkin ön bilgi sunacağını kaydetti.

3 YILDA TAMAMLANMASI PLANLANIYOR

Üç yıl sürmesi planlanan proje kapsamında yapay zeka modelinin hem kontrollü ortamlarda hem de gerçek saha koşullarında performansı test edilecek.

Testlerin tamamlanmasının ve hedeflenen doğruluk düzeylerine ulaşılmasının ardından mobil uygulamanın vatandaşların kullanımına sunulması hedefleniyor.

Kaynak: {Haber Merkezi}