Covid-19 ve Yapay Zeka – Pharmaino Science

Pandemi, eski Yunan dilinde “tüm” anlamına gelen “pan” ve “insanlar” anlamına gelen “demos” sözcüklerinden oluşan “tüm insanları etkileyen” anlamında bir kavramdır.

İnsanlık tarihinde geniş̧ coğrafyalara yayılan, toplu ölümler ve sağlık sorunları oluşturmuş̧ sayısız denilecek kadar çok pandemi yaşandığı kuşkusuzdur. Hızlı ve sınır tanımayan yayılımı ile pandemiye dönüşen Covid-19 hastalığı Aralık 2019’da Çin’in Hubei bölgesinin başkenti Wuhan’da başlamıştır.

Salgına neden olan koronavirüs başlangıçta kulağımıza tanıdık gelmemiş̧ olsa da aslında pek çok kişinin bu virüsün daha hafif türleri ile daha önce karşılaşmış̧ olması muhtemeldir. Çünkü bu virüsün dört suşu yaygın soğuk algınlığı vakalarının yaklaşık beşte birinin sorumlusu. Koronavirüsler yaygın olarak basit bir soğuk algınlığının yanı sıra MERS (Orta Doğu Solunum Sendromu) ve SARS (Ciddi Akut Solunum Sendromu) gibi çok ciddi hastalıklara da neden olabiliyor.

Yirmi yıldan kısa bir süre önceye kadar koronavirüsler, insanlarda hafif derecede hastalığa neden olan bir virüs ailesi olarak değerlendirildiği için aslında araştırmaların çok da odak noktası olmamış̧. Ta ki Çin’deki SARS salgınının arkasındaki patojenin bir koronavirüs olarak belirlendiği 2003 yılına kadar… Ardından, neredeyse 10 yıl sonra başka bir koronavirüs türü, MERS salgınıyla dünyanın gündemine oturdu ve şimdi yine başka bir koronavirüs türü neden olduğu salgınla dünyanın kâbusu oldu.

Koronavirüs ve neden olduğu salgın ile ilgili halâ yanıt bekleyen birtakım sorular var. Bilim insanları bu belirsizliklere yanıt aramakla beraber virüsü kontrol altına almak ve küresel bir salgını önlemek üzere ilaç̧ ve aşı bulmak için adeta birbirleriyle yarışıyorlar.

Kasım 2020 itibarıyla koronavirüs enfeksiyonlarını önlemek için elimizde onaylanmış bir aşı ya da ilaç yok. Şimdi dünyanın herhangi bir yerinden tedaviye yönelik umut verici haberler bekleniyor.

Yapay Zeka Bize Yardım Edebilir Mi?

İnsanlık en başından beri beynin çalışmasını sürekli merak etmiş̧ ve ona benzer bir cihaz yapma gayretini hep canlı tutmuştur. 1950’li yıllarda Allen Newell ve John McCarthy başta olmak üzere bazı araştırmacılar bugünkü anlayışa göre çok sınırlı da olsa bazı programlar yazmayı başararak robotlara zekâ kazandırmanın yolunu açmışlardır. 1956 yılında Dartmouth’ta yapılan bir konferans ile bu gelişmelere “yapay zeka” adı verilmesiyle yeni bir bilim doğmuştur.

Geldiğimiz an itibari ile yapay zeka, tecrübelerden öğrenebilen, öğrendiklerini muhakeme edebilen; şekilleri, görüntü ve örüntüleri tanıyabilen, karmaşık problemlere çözümler üretebilen, lisanı anlayarak kelimeler ile işlem yapabilen ve bilişim dünyasına farklı bir bakış̧ açısı kazandıran bir teknolojidir.

Günümüzde yapay zeka uygulamaları hastalıkların teşhisinde, ilaç geliştirmede ve gen düzenleme teknikleri gibi sağlık sektörünün birçok boyutu ile iç içe geçmiş durumdadır. Büyük veri sistemleri de yapay zeka sistemleriyle bütünleşik biçimde çalışarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini beslemektedir.

Covid-19 ile mücadelede gelinen noktada en zayıf nokta bilgi/veri eksikliği ve bunların getirdiği belirsizliktir. Bu noktada Covid-19 virüsü ile ilgili belirsizliklerin giderilmesinde etkin mücadele araçlarının başında yapay zeka teknolojisi gelmektedir.

Yapay zeka araçları, koronavirüsün yayılmasını tahmin etmek, insandan insana bulaşırken genetik evrimini haritalamak, teşhisi hızlandırmak ve potansiyel tedavilerin geliştirilmesi gibi virüsle mücadelenin çeşitli sahalarında kullanılmaya başlanmıştır.

COVID-19 Salgınının Öngörülmesinde ve Raporlanmasında Yapay Zeka

Kanadalı bir platform olan BlueDot, yapay zeka ve insan iş birliği ile bulaşıcı hastalıklardan insanları korumak üzerine kurulmuş bir şirkettir. Bu platform, Aralık 2019’da Kanada hükümetine ve şirket müşterilerine Çin’in Wuhan kentinde bir pazarda meydana gelen “olağandışı pnömoni” hakkında uyarıda bulunmuş ve şu anda tüm dünyanın mücadele ettiği Covid-19 olarak bilinen yeni koronavirüsün ilk tanısını, ilk uyarısını ancak 9 Ocak 2020’da yapan Dünya Sağlık Örgütü’nden çok daha önce yapay zeka teknolojisi sayesinde koyabilmiştir.

BlueDot, müşterilerine Wuhan gibi tehlike bölgelerinden kaçınmak için önceden uyarı vermek amacıyla, yabancı dil haber raporlarını, hayvan ve bitki hastalığı ağlarını ve resmi bildirileri inceleyen yapay zeka odaklı bir algoritma kullanmaktadır.

Çin’de yapılan bir araştırmada ise makine öğrenimi tekniği kullanılarak virüs salgınının ne kadar yayılacağı ve salgının ne kadar süreceğini öngören bir sistem geliştirilmiştir. 2003 SARS virüsü salgınını temel alan yapay zeka sistemi, Çin Ulusal Sağlık Komisyonu tarafından bildirilen günlük Covid-19 salgın sayılarına dayanan verilerle ilişkilendirilmiştir. Araştırmada SARS veri kümesi üzerinde eğitilmiş yapay zeka tabanlı bir model, salgınların gelecekteki yayılımını ve sonuçlarını tahmin için önemli bulgular sağlamaktadır. Çin örneği üzerinde yapılan araştırmada, kısa ve uzun vadede yapılan simülasyonlarda virüsün Çin’de en geç Nisan ayının 20’sine kadar biteceği öngörülmüştür.

Türkiye’de ise CBOT isimli start-up firması yapay zeka teknolojisini kullanarak geliştirdiği “Koronavirüsü Bilgi Asistanı” ile vatandaşların Covid-19 virüsü hakkındaki sorularını online olarak yanıtlayan bir chat-bot sistemi ortaya koymuştur. Yirmi ana başlıkta toplanabilen birçok soruya cevap veren sistem, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme teknolojilerini kullanmaktadır. Sağlık Bakanlığı verilerini takip eden sistem, bilgi kirliliğinin önlenmesinde ve sorulara gerçek zamanlı yanıt verilmesinde önemli rol oynamaktadır.

Çin’de Alibaba şirketi tarafından geliştirilen ‘Salgın Tahmin Teknolojisi’ Covid-19’un yayılımını tahmin etmek ve kontrol önlemlerini hazırlamak için karar vericilerin değerlendirmelerine yardımcı olması amacıyla kullanılmaktadır. Bu teknoloji ile uçuş bilgileri, yeni vaka sayısı, teyit edilen vaka sayısı, yakın temas sayısı ve iletişim tarihi gibi birincil giriş verilerini yükleyerek %98 oranında tahmin doğruluğu ile etkili bir Covid-19 salgın stratejisi geliştirilmiştir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme metodunun kullanıldığı sistemde Covid-19’un yayılma eğilimini tahmin etmek ve belirli bir bölgenin enfeksiyon artış riskini değerlendirmek için uyarlanmış bir SEIR Modeli (bulaşıcı hastalığın matematiksel modellemesini basitleştirmek için kullanılan bir teknik) yer almaktadır.

Virüsle mücadele eden çeşitli ülkeler, Bluetooth, GPS, sosyal grafik, iletişim bilgileri, ağ tabanlı API, mobil izleme verileri, kart işlemleri gibi farklı teknolojileri kullanan mobil uygulamalar ile dijital bir temas izleme süreci geliştirmiştir. Tüm bu dijital uygulamalar, Covid-19 tanısı almış kişilerin yakın zamanda temas kurduğu ve dolayısıyla virüse karşı savunmasız olan kişilerin izini sürmek için kişisel verileri yapay zeka ve makine öğrenmesi araçları ile analiz etmektedir. Araştırmalar, 36’dan fazla ülkenin dijital temaslı izleme uygulamalarını başarıyla kullandığını göstermekte. Bu uygulamalardan bazıları:
1. COVİDSafe (Avustralya)
2. StopCovid (Fransa)
3. CoronaApp (Almanya)
4. Immuni (İtalya)
5. CovidRadar (Meksika)
6. CoronaMap (Suudi Arabistan)
7. Hayat Eve Sığar (Türkiye)

Vakaların Tespit Edilmesinde Yapay Zeka

Imaging COVID-19 AI, Covid-19 tanısını hızlandırmak için oluşturulmuş çok merkezli bir Avrupa yapay zeka projesidir. Proje grubu, hastaların bilgisayarlı tomografi taramalarında Covid-19’un otomatik tespitini, sınıflandırılmasını ve hastalık şiddetini değerlendirmek için yapay zeka tabanlı bir derin öğrenme modeli oluşturmaktadır. Yapay zeka, birden fazla hastane ve kurumdan anonimleştirilmiş görüntüleme verileri içeren bir algoritma ile eğitilmektedir. Projenin en kısa sürede Avrupa’daki hastanelerde yaygınlaştırılması amaçlanmaktadır.

Çin, Covid-19 tanısı için test doğruluğunu ve algılama verimliliğini önemli ölçüde artırabilen bir CT (Computerized Tomography) görüntü analiz teknolojisi geliştirmiştir. Bu yapay zeka uygulaması, hastaların göğüs tarama örneklerini analiz ederek Covid-19’u ayırt etmek için kullanılmaktadır. Tüm testin çalışması yaklaşık 3 ila 4 saniye ve iletim süresi 15 -16 saniye arasında sürmektedir. Bu hesaplama süresi, insanlar tarafından yapılan tespitten yaklaşık 60 kat daha hızlıdır. Şu anda Çin’de 160’tan fazla hastanenin bu çözümü kullandığı belirtilmektedir.

Yine retrospektif ve çok merkezli bir çalışmada, Covid-19’un saptanması için göğüs BT (Bilgisayar Tomografisi) incelemelerinden derin öğrenme modeli ile görsel özellikler çıkaran Covid-19 algılama sinir ağı (COVNet) geliştirilmiştir. Modelin sağlamlığını test etmek için toplumdan edinilen pnömoni (CAP) ve diğer BT incelemeleri çalışmaya dahil edilmiştir. Toplanan veri seti, 3.322 hastadan alınan 4356 göğüs BT incelemesinden oluşmaktadır. COVNet’in Covid-19’u tespit etmede %90 yüksek hassasiyet ve %96 yüksek özgüllük elde ettiği gösterilmiştir. Sonuç olarak derin bir öğrenme modeli, Covid-19’u doğru bir şekilde tespit edebilir ve onu toplumda edinilmiş zatürre ve diğer akciğer hastalıklarından ayırabilmektedir.

Türkiye’de Doç. Dr. Burhan Ergen, Öğr. Gör. Mesut Toğaçar, Dr. Öğr. Üyesi Zafer Cömert tarafından yapay zeka ve derin öğrenme tekniklerini kullanan yeni bir Covid-19 tanı sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, CT X-ray imgelerini giriş olarak alıp Covid-19 pozitif vakaları otomatik olarak başarıyla tespit edebilmektedir. Önerilen yaklaşımla elde edilen genel sınıflandırma oranı %99,27’dir. Bu çalışmada önerilen yaklaşımla, modelin Covid-19 hastalığının tespitine etkili bir şekilde katkıda bulunabileceği açıktır.

ABD’de Masschusettz Teknoloji Enstitüsü’nde (MIT) yapay zekayla geliştirilen bir yazılımla, Covid-19 hastaları sadece öksürüklerinin sesiyle tespit edilebilmektedir. Yazılım, koronavirüs testi pozitif çıkanlar arasında %98,5, öksürük dışında semptom göstermeyenler arasındaysa vakaları %100’e varan doğruluk oranıyla tespit edebilmektedir.

Cambridge Üniversitesi, Carnegie Mellon Üniversitesi ve İngiliz sağlık şirketi Novoic benzer projeler üzerinde çalışmaktadır.

İlaç ve Aşı Geliştirme Süreçlerinde Yapay Zeka

Dünya’nın en güçlü süper bilgisayarı olarak kabul edilen 200 katrilyon hesaplama hızına sahip ”IBM Summit’’ hangi ilaç bileşenlerinin virüsün konakçı hücrelere bulaşmasını daha etkili bir şekilde durdurabileceğini analiz etmek için 8.000 farklı simülasyon oluşturmuş ve bunların sonucunda ise virüsün tedavi edilmesine fayda sağlayacak 77 moleküllü bir ilaç bileşeni belirleyebilmiştir. Hangi kimyasalların en iyi sonuç verdiğini görmek için deneysel çalışmalara ihtiyaç olduğunu belirten uzmanlar bulguların gelecekteki çalışmalar için bilgilendirici olacağının altını çizmiştir.

Hong Kong merkezli bir biyoteknoloji şirketi olan Insilico Medicine, virüsün çoğalma yeteneğini engelleme potansiyeline sahip yeni molekül üretmek için yapay zeka tabanlı bir platform oluşturduğunu açıklamıştır.
Insilico Medicine şirketi yetkilileri, makine öğrenimi tekniği ile sentezlenecek ve test edilecek 100.000 eşsiz molekül arasından 100 molekülü belirlemiştir. Şirket, yayınladığı araştırmada, 100 molekül arasından belirlenen 7 moleküllü bir bileşenin ilaç üretimi için kullanılabileceğini açıklamıştır.
BioDuro şirketi ise yapay zeka temelli teknoloji ile DNA taraması yaparak 10 milyardan fazla sentetik insan antikorundan hangi antikorun virüsü en iyi şekilde bozduğunu belirlemek için çalışmalara başlamıştır. Literatürde ‘nanobody’ çalışmaları olarak ifade edilen bu teknoloji, derin öğrenme metotları kullanarak Covid-19’un bozulması için küçük nano birimler oluşturmayı amaçlamaktadır.

Google DeepMind tarafından geliştirilen bir derin öğrenme sistemi olan AlphaFold, geleneksel deneysel yaklaşımlarla aylar sürebilen ve Covid-19 aşısı formülasyonu için değerli bilgiler olan Covid-19 ile ilişkili tahmini protein yapılarını yayınlamıştır.

Çin’de ilk tespit edildiğinden beri 200’den fazla ülkeye yayılan virüs, her geçen gün daha fazla insana bulaşmaya devam etmektedir. Küresel sistemi durma noktasına getiren virüs ile ilgili çözüm arayan ‘insanlık’, hem tedavi hem de önleme sürecinde yapay zeka teknolojilerinden aktif olarak yararlanmaktadır.

Hiç̧ kuşkusuz, doğru tasarlandığında, kurgulandığında ve hizmete sunulduğunda, yapay zeka; verimliliği artırabilir, maliyetleri düşürebilir, ürün ve hizmetleri daha yaygın bir şekilde kullanılabilir hale getirebilir ve daha fazla doğruluk ve hassasiyet sağlayabilir.

Virüsün ne zaman son bulacağı veya virüs ile ilgili etkin bir çözüm bulunup bulanamayacağı şu an için soru işareti. Ancak kesin olan bir şey var ki “yapay zeka” hayatımızı değiştirmeye devam edecek.

Teşekkür ederim.

Ceren MUTLU

PharmaIno Marketing Intern

KAYNAKLAR

Prof.Dr. Recep Aslan. Tarihten Günümüze Epidemiler, Pandemiler ve Covid-19. Göller Bölgesi Aylık Ekonomi ve Kültür Dergisi Ayrıntı Cilt:8, Sayı:85, sf.35-41, Nisan 2020
Dr. Özlem Ak. Küresel Kâbus. Bilim ve Teknik Dergisi, sf. 12-27, Mart 2020.
Ercan Öztemel. Yapay Zeka ve İnsanlığın Geleceği. Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplum Güvenliği. Türkiye Bilimler Akademisi, Temmuz 2020.
Türkay Dereli. Yapay Zeka ve İnsanlık. Bilişim Teknolojileri ve İletişim: Birey ve Toplum Güvenliği. Türkiye Bilimler Akademisi, Temmuz 2020.
Mehmet Metin Uzun. COVID-19 ile Mücadelede Yapay Zeka Uygulamaları. Ulisa12 Sayı:2 Sf.: 45-51, Mayıs 2020
Samuel Lalmuanawma, Jamal Hussain, and Lalrinfela Chhakchhuak. Applications of machine learning and artificial intelligence for Covid-19 (SARS-CoV-2) pandemic: A review. Chaos Solitons Fractals. 2020 Oct; 139: 110059.
Lin Li,^* Lixin Qin,^* Zeguo Xu, Youbing Yin, Xin Wang, Bin Kong, Junjie Bai, Yi Lu, Zhenghan Fang, Qi Song, Kunlin Cao, Daliang Liu, Guisheng Wang, Qizhong Xu, Xisheng Fang, Shiqin Zhang, Juan Xia, and Jun Xia. Artificial Intelligence Distinguishes COVID-19 from Community Acquired Pneumonia on Chest CT. Radiology. 2020 Mar 19 : 200905.
Ahmad Alimadadi, Sachin Aryal, Ishan Manandhar, Patricia B. Munroe, Bina Joe, Xi Chen. Artificial intelligence and machine learning to fight COVID-19. Physiol Genomics 52: 200–202, 2020.
Mesut Toğaçar, Burhan Ergen, Zafer Cömert. COVID-19 detection using deep learning models to exploit Social Mimic Optimization and structured chest X-ray images using fuzzy color and stacking approaches. Computers in biology and Medicine, Volume 121, June 2020, 103805.
https://www.bbc.com/turkce/haberler-dunya-54792252