Page 668 - Multidisipliner Covid 19

BÖLÜM 38

faydalanılarak toplum hareketlilik indeksleri gibi birçok verinin bir araya
getirilerek değerlendirilebildiği büyük veri işleme modelleri. Tüm bumodel-
lemeler; hastalık yoğunluk haritalandırmalarının yapılması, alınacak ön-
lemler sonucu elde edilecek sonuçların kestirilmesini sağlamaktadır.

Ayrıca yapay zekâ araçları bulaş yollarının tanımlanması, makine öğrenme
teknikleri ile mevcut literatürün tamamını tarayarak, sonuçlarını birleştirip
hastalığın epidemiyolojik bilgilerinin ortaya çıkartılması gibi faydalar
sağlanabilmektedir (38, 41, 43, 52-54). Bu alanda kullanılan araçlara örnek
olarak, Avrupa Komisyonunun EPIWORK projesi sonucu ortaya çıkan
GLEAM modelleme aracı verilebilir. Geçmişte H1N1 pandemisi, SARS
epidemisi ve Ebola modellemelerinde de kullanılmış olup, gerçek zamanlı
bir araç olarak tahminlerde kullanılabilmektedir (53). Pandemi sürecinde
buna benzer birçok modelleme aracı farklı faktörleri göz önüne alarak
geliştirilmiş ve bu araçlar ile ülkelere alacakları önlemlerin etkileri, salgının
gidişatı, sağlık kapasitesine ne kadar yük bineceği gibi konular hakkında
öngörü sağlanmaya çalışılmıştır.

Tedavi

Yeni bir enfeksiyöz ajana yönelik tedavinin bulunması zahmetli ve zaman
alıcıdır; etkili tedavi rejiminin bulunması, ilaç kombinasyonları ve dozlarının
seçiminin bir seri deneme yanılma yöntemiyle uygulanmasıyla olmaktadır.
Bu pahalı ve zaman alıcı araştırma usulü, küresel bir pandemi ile başa
çıkma esnasında oldukça zorlayıcıdır çünkü bu süreçte araştırmadan elde
edilecek hızlı bir yanıt çok önemlidir. Farklı kombinasyonların denenmesine
ilişkin verileri biraya hızlıca derlemek, en etkili olabilecek kombinasyonları
matematiksel algoritmalarla hızlıca bulabilmek, var olan ilaçlar içinde
moleküler olarak SARS-CoV2 virüsünün protein bölgelerine uygun
bağlanabilecek ilaçların ilaç veri tabanları içinden bulunması gibi birçok
araştırma aşamasında yapay zekâdan faydalanılabilmektedir. Buna ilişkin
örneklere bakacak olursak Singapur Ulusal Üniversitesi Biyomedikal
Mühendisliği'nden Profesör Dean Ho ve ekibinin oluşturduğu “IDentif.
AI” (55), Avrupa komisyonunun maddi desteğiyle birçok ilaç firmasını
dahil olduğu Exscalate4CoV projesi (56, 57) ve BenevolentAI verilebilir.

Bunlardan BenevolentAI ile yapılan araştırmalar sonucu anti-inflamatuarlar

667