TEKNOLOJİ
Giriş Tarihi : 16-07-2020 12:34   Güncelleme : 16-07-2020 12:34

ÖKSÜRÜKTEN COVİD TEŞHİSİ

Boğaziçi Üniversitesinde geliştirilen "akıllı stetoskop"la öksürük sesinden Covid-19 tanısı mümkün olacak.

ÖKSÜRÜKTEN COVİD TEŞHİSİ

Boğaziçi Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Öğretim Üyesi Prof. Dr. Yasemin Palanduz Kahya ve ekibi, yapay zeka teknolojisi kullanarak ses analizi yapan "akıllı stetoskop" geliştirdi.

Boğaziçi Üniversitesi Teknopark bünyesinde kurulan "Electrosalus" şirketinde hayata geçen projenin öncülüğünü yapan Prof. Dr. Yasemin Palanduz Kahya, yaklaşık 30 yıldır akıllı stetoskop teknolojisi üzerinde çalışıyor.

Kahya, 1980'li yıllarda kızı zatürre olunca, hastanın röntgen çektirmesine gerek bırakmayan, iyi bir tanı yöntemi ne olabilir sorusu ile bu alana odaklandı.

Kahya ve ekibinin ortaya çıkardığı akıllı stetoskop, yapay zeka teknolojisiyle solunum seslerini analiz ediyor ve akıllı telefonlar için özel olarak geliştirilen uygulamada bunun sonuçlarını kullanıcıyla paylaşıyor, sonuçları doktora da iletebiliyor.

İNTERNET SİTESİNE KAYIT

Ekip, zatürre, astım gibi hastalıkların yanı sıra Covid-19 tanısı için de yeterli ses verisi elde etmek için internet sitesi de (https://covid19oksuruktesti.org) kurdu. Burada elde edilen öksürük sesi verileri de uygulamaya dahil edildikten sonra corona virüs tanısı yapmak da mümkün olacak.

ABD VE 24 AVRUPA ÜLKESİNDE PATENT ALINDI

Prof. Dr. Yasemin Palanduz Kahya, soruları yanıtlarken, amaçlarının doktorların yerini almak değil, onlara yardımcı olmak olduğunu belirterek, teknolojiyi şöyle anlattı: "1980'li yıllarda, kızım küçükken zatürre oldu. Stetoskopla konulan tanıyı kesinleştirmek için röntgen çektirilmesi gerekti. Bu, aklıma 'Duyulan sesler, tanıya yönelik daha kesin bir yöntemle nasıl kullanılır?' sorusunu getirdi. Yanıtın solunum seslerinin daha güvenilir bir aletle dinlenmesi, kaydedilmesi ve analiz edilmesiyle bulunabileceği düşüncesiyle araştırmalarıma başladım. Öncelikle klasik stetoskop yerine geniş frekans aralığında ses kaydeden elektronik bir alet tasarladım. Bununla hastanelerdeki farklı tip hastalardan ses verisi toplandı. Modeller kurulup sağlıklı/hastalıklı sınıflandırılması yapıldı. Seslerin içindeki çeşitli hastalıkların belirtileri olan ince, kalın çıtırtı, üfürüm gibi ek sesleri sezen, özelliklerini çıkaran, sınıflandıran yeni algoritmalar geliştirildi. Daha sonra aletin farklı modelleri de tasarlandı. Örneğin 14 dinleme noktası olan yelek gibi giyilebilir bir modeli geliştirildi." (ntv.com)