Harran Üniversitesi Araştırmacılarından Yapay Zeka Destekli Bakteriyel Tanı Sistemi; BacBacAI Yayına Girdi

Harran Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bakteriyel tanı sistemi BacBacAI, kullanıma açıldı. Antibiyotik direnciyle mücadeleye katkı sunmayı hedefleyen platform, bakteriyel tanı süreçlerinde yapay zekâ teknolojilerinden yararlanarak sağlık alanında önemli bir yenilik ortaya koyuyor.

Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü ile Bilgisayar Mühendisliği Bölümü araştırmacılarının ortak çalışmasıyla geliştirilen BacBacAI, kültür görüntüleri, mikroskop analizleri, biyokimyasal test sonuçları ve klinik semptomları aynı sistem içerisinde değerlendirerek çok modlu bir tanı yaklaşımı sunuyor.

Harran Üniversitesi araştırmacılarının geliştirdiği proje, TÜBİTAK tarafından desteklenmeye değer bulunurken, üniversitenin Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü tarafından da desteklendi. Bu başarı, Harran Üniversitesi öğrencilerinin araştırma ve geliştirme alanındaki yetkinliğini bir kez daha ortaya koydu.

YOLOv11 derin öğrenme modeli üzerine inşa edilen sistem, gerçekleştirilen çalışmalarda altı klinik bakteri türünün görüntü tabanlı tanılanmasında yüzde 98,3 doğruluk oranına ulaştı. Görsel verilerin klinik semptomlar ve biyokimyasal test sonuçlarıyla birlikte değerlendirildiği kombine modelde ise yüzde 77 ila 83 arasında tanı başarısı elde edildi.

Araştırmacılar tarafından yalnızca bir akademik çalışma olarak değil, klinik kullanıma uygun bir dijital platform olarak tasarlanan BacBacAI; ekip çalışmasını destekleyen çalışma alanları, rol bazlı yetkilendirme sistemi, bulut tabanlı görüntü depolama, tahmin geçmişi takibi, PDF formatında raporlama, antibiyotik öneri modülü ve çoklu dil desteği gibi özellikleriyle dikkat çekiyor. Masaüstü, tablet ve mobil cihazlarla uyumlu çalışan platformun sağlık profesyonellerinin kullanımına yönelik olarak geliştirildiği belirtildi.

Projenin akademik danışmanlığını Harran Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölüm Başkanı Prof. Dr. Yusuf Kurt yürütürken, araştırma ekibinde Moleküler Biyoloji ve Genetik Bölümü öğrencileri Emine Bulut, Aysel Polat ve Özge Özel ile Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencileri Türker Ceyhan, Barış Enes Kümet ve Osman Tekdamar görev aldı.

Öte yandan projenin geliştirilmesine yönelik çalışmalar da devam ediyor. Harran Üniversitesi Uygulama ve Araştırma Hastanesi Mikrobiyoloji Laboratuvarı ile yürütülen iş birliği kapsamında, klinik açıdan en yaygın görülen 55 bakteri türüne ait kapsamlı bir görsel veri setinin oluşturulması hedefleniyor. Elde edilecek yeni verilerle sistemin tanı kapasitesinin ve doğruluk oranlarının daha da artırılması planlanıyor.

Bilimsel araştırmaları yenilikçi teknolojilerle buluşturan Harran Üniversitesi, öğrencileri ve akademisyenleri tarafından geliştirilen bu proje ile sağlık teknolojileri alanında önemli bir başarıya daha imza atarken, yapay zekâ destekli tanı sistemlerinin geleceğine yönelik çalışmalarını da kararlılıkla sürdürüyor.