Med arrangementet organisert av Turkish Microbiology Society og TRNC Microbiology Platform, ble bruksområdene for "kunstig intelligens" og matematiske modelleringsapplikasjoner innen mikrobiologi og helse diskutert.
Bruksområdene for "kunstig intelligens" i mikrobiologi ble diskutert med arrangementet organisert av Turkish Microbiology Society i samarbeid med TRNC Microbiology Platform innenfor rammen av webinarene. Presentasjonene som ble holdt av forskere fra Near East University under arrangementet, som ble holdt med deltagelse av over 150 helsepersonell og mikrobiologer fra Tyrkia og TRNC, vakte stor oppmerksomhet fra deltakerne.
TMC-TRNC Microbiology Platform, en av arbeidsgruppene til Turkish Microbiology Society, delte informasjon og utvikling med mikrobiologisamfunnet, inkludert anvendelser av kunstig intelligens-teknologi brukt over hele verden under pandemiprosessen i diagnostisering av smittsomme sykdommer i TRNC, og fordelene det gir innen helse.
Alle aspekter ved «kunstig intelligens» i mikrobiologi ble diskutert
Near East University Faculty of Medicine Lektor Assoc. Dr. Emrah Ruh og Kypros International University Fakultet for medisin Lektor Asst. Assoc. Dr. I arrangementet moderert av Ayşe Seyer; Assoc. Dr. Dilber Uzun Özşahin "Kunstig intelligens og dens anvendelser innen helse"; Assoc. Dr. Bilgen Kaymakamzade "Matematiske modeller i medisin"; Assoc. Dr. Ayşe Arıkan Sarıoğlu "En ny tilnærming innen mikrobiologisk diagnose: teori om beslutningstaking med flere kriterier"; Assoc. Dr. Meryem Güvenir "Mycobacterium with Artificial Intelligence Model in the Clinical Mycobacteria Laboratory tuberculosis Diagnosis: Preliminary Study Report”; Assoc. Dr. Buket Baddal "Kan vi akselerere diagnosen COVID-19 RT-qPCR ved hjelp av kunstig intelligens?"; Dr. Emrah Guler “Plasmodium spp. Han presenterte arbeidet sitt med tittelen "The Use of Artificial Intelligence in Diagnosis".
Utbredelsen av kunstig intelligens i det medisinske feltet øker dag for dag.
Kunstig intelligens-baserte datasystemer har et bredt spekter av bruksområder innen medisin. Disse metodene er mest brukt i diagnostisering, behandling og utvikling av legemidler, samt i kampen mot COVID-19.
Kunstig intelligens, med en enkel definisjon, er forklart som å sende ut et stort antall data ved å bruke noen algoritmer og løse problemet som et resultat. Kunstig intelligens-baserte metoder finner i dag bruk innen klinisk mikrobiologi så vel som innen områder som kardiologi, endokrinologi, nefrologi og gastroenterologi. Innen mikrobiologi viser disse metodene lovende for formål som mikroskopisk diagnose, evaluering av vekst i kultur, prediksjon av antimikrobiell resistens og stammetyping.
prof. Dr. Tamer Sanlidag: "Anvendelse av kunstig intelligens-baserte metoder i tverrfaglige studier vil åpne nye horisonter innen mikrobiologi."
Near East University fungerende rektor prof. Dr. Tamer Şanlıdağ uttalte at kunstig intelligens-baserte systemer vil veilede vitenskapen og at disse metodene kan brukes for diagnostisering av smittestoffer i kliniske mikrobiologiske laboratorier i fremtiden. Ved å understreke at disse metodene også bidro til kontroll av COVID-19-epidemien, sa prof. Dr. Şanlıdağ uttalte at økt samarbeid mellom forskningssentre og bruk av kunstig intelligens-baserte metoder i tverrfaglige studier vil gi en innovativ tilnærming til feltet mikrobiologi.
Som uttalte at matematisk modellering, som er like viktig som kunstig intelligens-applikasjoner, også ble diskutert på arrangementet, sa prof. Dr. Şanlıdağ sa: "Spesielt vår erfaring med COVID-19-prosessen, vi har sett at matematisk modellering har gitt øyeåpnende resultater i overvåking og kontroll av epidemiske sykdommer. På arrangementet delte vi våre erfaringer med den vitenskapelige verden om de matematiske modellene vi brukte for å overvåke COVID-19 i TRNC.
Vær den første til å kommentere