Yapay zeka gelecekteki büyük salgınları tanımlar: En büyük risk, Dang Humması, Chikungunya ve Influenza A H1N1 virüsleri
Yakın Doğu Üniversitesi Yapay Zeka Modelleri Kullanarak, Influenza A H1N1, Chikungunya, Dang, Kırım-Kongo Kanamalı Ateşi, Ebola, Sarıhumma, HIV, Influenza A H3N2, Influenza A H5N1, West Nile ve SARS-CoV-‘nin her biri için 22’ 1 virüs. yıllık kötülük projeksiyonları yaparak; hangi virüslerin hangi yıllarda büyük salgınlara yol açabileceğini ortaya çıkardı.
COVID-19 fiilen sona ermemiş olsa da yarattığı toplumsal çalkantı neredeyse tamamen ortadan kalkmış görünüyor. Peki gelecekte bizi neler bekliyor? Diğer salgınların pandemiye dönüşme riski var mı? Yakın Doğu Üniversitesi, yapay zeka ve matematiksel modellerden faydalanarak bu soruların ve çok daha fazlasının net cevaplarını veren değerli bir çalışmaya imza attı.
Yakın Doğu Üniversitesi’nden Prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, Doç. Dilber Uzun Özşahin, Doç. Cenk Serhan Özverel, Yrd. Doç. Berna Uzun, Yrd. Doç. Abdullahi Garba Usman, Dr. Nazife Sultanoğlu ve Dr. Cemile Bağkur’un imzasını taşıyan çalışmada; İnfluenza A H1N1, Chikungunya, Dang, Kırım-Kongo Kanamalı Ateşi, Ebola, Sarıhumma, HIV, Influenza A H3N2, Influenza A H5N1, West Nile ve SARS-CoV-1 virüslerinin her biri için 22 yıllık projeksiyonlar yapılmıştır. büyük salgınlara neden olabileceğini ortaya koymuştur.
Dang Humması virüsü 3,5 milyona ve Chikungunya Virüsü 1,1 milyon vakaya ulaşabilir
“Yapay Zeka Uygulaması ile Gelecekteki Olası Salgınların Tahmini. Hangi Virüsle İlk Salgın? Ne zaman?” adı altında raporlanan ve başta Cumhurbaşkanlığı, Başbakanlık, Sağlık Bakanlığı, Milli Eğitim Bakanlığı, Cumhuriyet Meclisi ve Türkiye Cumhuriyeti Büyükelçiliği olmak üzere birçok kuruma sunulan çalışma Lefkoşa’da; 2032’de yaklaşık 550.000 olay sayısı ile Influenza A H1N1 virüsü; 2037’de yaklaşık 1,1 milyon olayla Chikungunya Virüsü’nün ve 2042’de yaklaşık 3,5 milyon olayla Dang Humması Virüsü’nün dünyayı etkileyecek büyük salgınlara neden olabileceğini belirledi.
Bir başka sonuca göre HIV enfeksiyonlarındaki artış, geçmişe benzer şekilde önümüzdeki 22 yılda da devam edecek. Öte yandan Kırım-Kongo Kanamalı Ateşi, Ebola, Sarıhumma, Influenza A H3N2, Influenza A H5N1, West Nile ve SARS-CoV-1 virüslerinin pandemiye dönüşme potansiyeli yok.
prof. İrfan Suat Günsel: “İnsanlığa karşı sorumluluğumuzun bir gereği olarak geçmiş tecrübelerimiz sonucunda hazırladığımız ve geleceğin olası büyük salgınlarını belirleyen raporumuzu kamuoyunun dikkatine sunuyoruz. ”
Yakın Doğu Üniversitesi Mütevelli Heyeti Başkanı Prof. , Sağlık Bakanlığımızın ardından ülkemiz Sağlık Bakanlığı’ndan da kullanım izni almış, ayrıca yerli ve milli PCR Tanı ve Varyant Analiz Kiti, mobil ve hastane tipi solunum cihazları almıştır. Bu dönemin yarattığı ihtiyaçları karşılamak için birçok projede çalıştık” dedi. “Pandemi döneminde bilim insanlarımızın yapay zeka ve matematiksel modeller kullanarak hazırladıkları raporlarla; Salgın sürecini yönetme konusunda devletimize veriler sunarken endişe yaratan belirsizlikleri güçlü bir bilimsel temele oturtarak yanıtlayarak çok önemli bir görevi yerine getirmiş olduk” diyen Prof. geçmiş deneyimlerimiz sonucu hazırlanan ve geleceğin olası büyük salgın hastalıklarını insanlığa karşı sorumluluğumuzun gereği olarak kamuoyunun dikkatine sunarız.”
prof. Tamer Şanlıdağ: “DSÖ, CDC, ECDC, PAHO’dan temin ettiğimiz 11 RNA virüsünün verilerini 4 farklı hibrit yapay zeka modeli ile analiz ettik.”
Yapay zeka modellerinin karar verme süreçlerinde çok değerli bir doğruluk elde ettiğini vurgulayan Yakın Doğu Üniversitesi Rektör Yardımcısı Prof. Hangi Virüsle İlk Salgın? Rapor başlığı altında rapor ettikleri çalışmanın, geleceğin büyük salgın hastalıkları hakkında değerli sonuçlar ortaya koyduğunu da söyledi.
Araştırmada kullanılan 11 RNA virüsü için mutasyon oranları, aşı bulunabilirliği, Ro değerleri, yıllık vakalar ve ölüm sayıları gibi kriterler hakkında bilgi; 2000-2022 yıllarını kapsayan Dünya Sağlık Örgütü (WHO), CDC (Centers for Disease Control and Prevention), ECDC (European Center for Disease and Prevention) ve PAHO (Pan American Health Organization) gibi değerli kurumlardan temin ettiklerini belirten , Prof. Dr. Şanlıdağ, “2000 yılından bu yana her virüs türü için gözlemlenen veriler, Lineer Regresyon-Gauss Proses Regresyon (LR-GPR), Lineer Regresyon-En Küçük Kareler Yükseltme (LR-LSQBOOST), Lineer Regresyon-Destek Vektör Makinesi (LR) -SVM) Doğrusal Regresyon-Regresyon Ağacı (LR-RT) gibi 4 farklı hibrit yapay zeka modeli analiz edilerek sonuçlar elde edilmiştir. prof. Dr. Tamer Şanlıdağ, hazırladıkları çalışmanın doğruluğunu yüzde 88’e yüzde 99 olarak açıkladı.
Dang Humması ve büyük salgın yapma potansiyeli en yüksek virüslerden biri olan Chikungunya virüslerinin sivrisinekler tarafından yayıldığını hatırlatan Prof. Bu hastalıkların bulaşmasını hızlandırır.
Kaynak: (BYZHA) – Beyaz Haber Ajansı
