Bakı, 18 fevral, Xatirə Cəfərova, AZƏRTAC
Müasir informasiya texnologiyalarının inkişafı nəticəsində səhiyyə sistemlərində qlobal və yerli miqyasda rəqəmsal transformasiya müşahidə olunur. Azərbaycan universitetlərinin tibbi və biotibbi mühəndislik laboratoriyalarında bu gün yaradılan süni intellekt sistemləri sabahın tibbi həllərinə çevrilir. Azərbaycan Texniki Universitetinin (AzTU) Biotibbi Mühəndislik İnstitutunda aparılan tədqiqat işləri göstərir ki, süni intellekt texnologiyaları əsasında qurulmuş rəqəmsal səhiyyə sistemləri ənənəvi səhiyyə sistemlərindən daha çevik, multifunksional və yüksək dəqiqlikli tibbi diaqnostik məlumatları emal edə bilir.
Bu barədə AZƏRTAC-a açıqlamasında AzTU Biotibbi Mühəndislik İnstitutunun baş elmi işçisi Cavid Abbaslı məlumat verib.O, bildirib ki, süni intellektlə təchiz olunmuş tibbi sistemlərin hazırlanması prosesi üç əsas mərhələdən ibarətdir: verilənlərin toplanması və təmizlənməsi, riyazi modellərin qurulması və dərin öyrənmə alqorimlərinin tətbiqi. İlkin mərhələdə minlərlə xəstə məlumatı - laborator və instrumental analiz nəticələri, tibbi görüntülər, diaqnoz tarixçələri toplanaraq standartlaşdırılır. AzTU-nun Biotibbi Mühəndislik İnstitutunda aparılan tədqiqatlarda beynəlxalq tibbi kodlaşdırma sistemləri olan SNOMED CT və HL7 FHIR tətbiq olunur. Bu, sadəcə texniki əhəmiyyət daşımır. Tibbi verilənlərin düzgün strukturlaşdırılmaması neyron şəbəkə modellərinin yüksək xəta ilə proqnozlaşdırması ilə nəticələnə bilər. AzTU-nun AI-MED LAB laboratoriyasında tədqiqatçılar məhz bu şəbəkələri öyrətməklə məşğuldurlar.
Cavid Abbaslı qeyd edib ki, diabetik xəstələrdə ayaq yaralarının proqnozlaşdırılması sisteminin öyrədilməsi prosesində minlərlə tibbi görüntü və müvafiq diaqnoz nəticələri qurulmuş neyron şəbəkə modelinə bu istiqamətdə doğru qərarlar verməsi üçün öyrədilir. Model hər iterasiyada öz səhvlərini hesablayır, yanlış qərarları anlayır və qərar qəbulu prosesini daha da təkmilləşdirir. AzTU-nun İnformasiya texnologiyaları və telekommunikasiya fakültəsinin Mühəndis riyaziyyatı və süni intellekt kafedrasında aparılan tədqiqatlarda məhz bu optimallaşdırma alqorimlərinin təkmilləşdirilməsi, müxtəlif arxitekturaların sınaqdan keçirilməsi və performansın artırılması həyata keçirilir.
Dərin öyrənmə modellərinin, xüsusilə ResNet, EfficientNet və Transformer arxitekturalı neyron şəbəkə modellərinin öyrədilməsi böyük hesablama gücü tələb edir. Tədqiqatçılar bəzən bir modelin öyrədilməsi üçün günlərlə gözləməli olurlar. Ölkədə qurulması davam edən Superkompüter mərkəzləri bu prosesi on dəfələrlə sürətləndirəcək. Bakı və Yevlaxda yerləşən “dövlət cloudu” infrastrukturu isə tibbi verilənlərin təhlükəsiz saxlanması və emalı üçün mükəmməl əsas yaradır. 270-dən çox dövlət müəssisəsinin məlumatlarını saxlayan bu sistem sayəsində tibbi verilənlərə təhlükəsiz əlçatanlıq təmin olunur və süni intellekt modellərinin davamlı olaraq yeni məlumatlarla yenilənməsi mümkün olur”, - deyə alim bildirib.
“Müxtəlif proqramlaşdırma texnologiyaları ilə yazılmış kod sətirləri sayəsində insan intellektini imitasiya edən süni intellekt modelləri həkimlərin illərlə öyrəndiyi bilikləri və təcrübəni bəzən üstələyə də bilir. Lakin istənilən halda insan həyatı və onun sağlamlığı ilə bağlı verilmiş qərarın təsdiqi bir həkim tərəfindən verilməlidir. Kod sətirləri sadə simvollar deyil - onlar gələcək nəsillərin sağlamlığının, daha dəqiq diaqnozların və minlərlə xilas edilmiş həyatın əsasını qoyur. Azərbaycan alimləri bu rəqəmsal inqilabın öncülləridir və onların yaratdıqları alqoritmlər ölkənin səhiyyə sisteminin gələcəyini müəyyənləşdirir. Laboratoriyalarda gecə-gündüz işləyən tədqiqatçılar, öyrədilən neyron şəbəkələr və təkmilləşdirilən riyazi modellər - hamısı bir məqsədə xidmət edir: texnologiyanı insanın sağlamlığına və həyat keyfiyyətinə xidmət edən güclü alətə çevirmək”, - deyə alim bildirib.
