Konya
Parçalı az bulutlu
-1°
Adana
Adıyaman
Afyonkarahisar
Ağrı
Amasya
Ankara
Antalya
Artvin
Aydın
Balıkesir
Bilecik
Bingöl
Bitlis
Bolu
Burdur
Bursa
Çanakkale
Çankırı
Çorum
Denizli
Diyarbakır
Edirne
Elazığ
Erzincan
Erzurum
Eskişehir
Gaziantep
Giresun
Gümüşhane
Hakkari
Hatay
Isparta
Mersin
İstanbul
İzmir
Kars
Kastamonu
Kayseri
Kırklareli
Kırşehir
Kocaeli
Konya
Kütahya
Malatya
Manisa
Kahramanmaraş
Mardin
Muğla
Muş
Nevşehir
Niğde
Ordu
Rize
Sakarya
Samsun
Siirt
Sinop
Sivas
Tekirdağ
Tokat
Trabzon
Tunceli
Şanlıurfa
Uşak
Van
Yozgat
Zonguldak
Aksaray
Bayburt
Karaman
Kırıkkale
Batman
Şırnak
Bartın
Ardahan
Iğdır
Yalova
Karabük
Kilis
Osmaniye
Düzce
43,2784 %0.04
50,7593 %0.66
6.620,24 % 1,91
Ara
Konya Postası Gazetesi Konya KTÜN’den Sağlıkta Yapay Zekâ Hamlesi: TÜBİTAK’tan 1001 Desteği

KTÜN’den Sağlıkta Yapay Zekâ Hamlesi: TÜBİTAK’tan 1001 Desteği

Konya Teknik Üniversitesi (KTÜN) Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Ersin Kaya’nın yürütücülüğünü üstlendiği “Dış ve Orta Kulak Hastalıklarının Teşhisinde Açıklanabilir Topluluk Derin Öğrenme Sistemi” başlıklı proje, TÜBİTAK-ARDEB 1001 Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Projelerini Destekleme Programı kapsamında desteklenmeye hak kazandı.

KAYNAK: Haber Merkezi
Okunma Süresi: 2 dk

Sağlık alanında yapay zekâ temelli yenilikçi bir yaklaşım sunan proje ile dış ve orta kulak hastalıklarının daha hızlı, güvenilir ve şeffaf biçimde teşhis edilmesine yönelik gelişmiş bir karar destek sistemi geliştirilmesi hedefleniyor. Proje kapsamında, otoendoskopik kulak görüntülerinden elde edilen veriler kullanılarak geliştirilen derin öğrenme modelleri; topluluk (ensemble) öğrenme ve açıklanabilir yapay zekâ yöntemleriyle bütünleştiriliyor. Bu sayede hem tanı doğruluğunun artırılması hem de yapay zekâ sistemlerinin hangi görsel bulgulara dayanarak karar verdiğinin hekimler tarafından anlaşılabilir hâle getirilmesi amaçlanıyor.

 

Klinik ortamda doğrulanması planlanan sistemin, özellikle Kulak Burun Boğaz (KBB) uzmanının bulunmadığı sağlık merkezlerinde görev yapan hekimlere ön tanı desteği sunarak erken teşhis, doğru yönlendirme ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesine önemli katkılar sağlaması bekleniyor. Proje, açıklanabilirlik ve klinik doğrulama boyutlarıyla, yapay zekânın sağlık hizmetlerinde güvenle kullanılmasına yönelik örnek bir model ortaya koymayı amaçlıyor.

 

Yürütücülüğünü Doç. Dr. Ersin Kaya’nın üstlendiği projede; Prof. Dr. İsmail Babaoğlu, Uzm. Dr. Ali Rıza Ulutaş, Uzm. Dr. Vedat Uslu, Arş. Gör. Mehmet Reşat Öner, Arş. Gör. Mahmut Karaaslan ve Arş. Gör. Atıf Özmen görev alıyor.

 

Yorumlar
* Bu içerik ile ilgili yorum yok, ilk yorumu siz yazın, tartışalım *