Bei der von der Turkish Microbiology Society und der TRNC Microbiology Platform organisierten Veranstaltung wurden die Einsatzgebiete „künstlicher Intelligenz“ und mathematische Modellierungsanwendungen in Mikrobiologie und Gesundheit diskutiert.
Mit der von der Turkish Microbiology Society in Kooperation mit der TRNC Microbiology Platform im Rahmen der Webinare organisierten Veranstaltung wurden die Einsatzgebiete der „künstlichen Intelligenz“ in der Mikrobiologie diskutiert. Die Präsentationen von Forschern der Near East University auf der Veranstaltung, an der über 150 Angehörige der Gesundheitsberufe und Mikrobiologen aus der Türkei und der TRNZ teilnahmen, erregten große Aufmerksamkeit bei den Teilnehmern.
Die TMC-TRNC Microbiology Platform, eine der Arbeitsgruppen der Türkischen Gesellschaft für Mikrobiologie, tauschte Informationen und Entwicklungen mit der mikrobiologischen Gemeinschaft aus, einschließlich der Anwendungen der Technologie der künstlichen Intelligenz, die weltweit während des Pandemieprozesses bei der Diagnose von Infektionskrankheiten in der TRNC und die Vorteile, die es im Gesundheitsbereich bietet.
Alle Aspekte der "künstlichen Intelligenz" in der Mikrobiologie wurden diskutiert
Medizinische Fakultät der Universität des Nahen Ostens Dozent Assoc. DR. Emrah Ruh und Cyprus International University Faculty of Medicine Dozent Asst. Assoz. DR. In der Veranstaltung moderiert von Ayşe Seyer; Assoz. DR. Dilber Uzun Özşahin „Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungen im Gesundheitsbereich“; Assoz. DR. Bilgen Kaymakamzade „Mathematische Modelle in der Medizin“; Assoz. DR. Ayşe Arıkan Sarıoğlu „Ein neuer Ansatz in der mikrobiologischen Diagnose: Theorie der multikriteriellen Entscheidungsfindung“; Assoz. DR. Meryem Güvenir „Mycobacterium with Artificial Intelligence Model in the Clinical Mycobacteria Laboratory tubeRkulose-Diagnose: Vorläufiger Studienbericht“; Assoz. DR. Buket Baddal „Können wir die Diagnose von COVID-19 RT-qPCR mit künstlicher Intelligenz beschleunigen?“; DR. Emrah Guler „Plasmodium spp. Er stellte seine Arbeit mit dem Titel „The Use of Artificial Intelligence in Diagnosis“ vor.
Die Verbreitung künstlicher Intelligenz im medizinischen Bereich nimmt von Tag zu Tag zu.
Auf künstlicher Intelligenz basierende Computersysteme haben ein breites Anwendungsspektrum im Bereich der Medizin. Diese Methoden werden am häufigsten in der Diagnose, Behandlung und Arzneimittelentwicklung sowie im Kampf gegen COVID-19 eingesetzt.
Künstliche Intelligenz wird mit einer einfachen Definition so erklärt, dass sie eine große Anzahl von Daten mithilfe einiger Algorithmen ausgibt und das Problem dadurch löst. Auf künstlicher Intelligenz basierende Methoden finden heute Anwendung in der klinischen Mikrobiologie sowie in Bereichen wie Kardiologie, Endokrinologie, Nephrologie und Gastroenterologie. In der Mikrobiologie sind diese Verfahren vielversprechend für Zwecke wie die mikroskopische Diagnose, die Bewertung des Wachstums in der Kultur, die Vorhersage der antimikrobiellen Resistenz und die Stammtypisierung.
prof. DR. Tamer Sanlidag: „Die Anwendung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Methoden in multidisziplinären Studien wird neue Horizonte im Bereich der Mikrobiologie eröffnen.“
Der amtierende Rektor der Near East University, Prof. DR. Tamer Şanlıdağ erklärte, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Systeme die Wissenschaft leiten werden und dass diese Methoden in Zukunft für die Diagnose von Infektionserregern in klinisch-mikrobiologischen Labors eingesetzt werden können. Unter Betonung, dass diese Methoden auch zur Bekämpfung der COVID-19-Epidemie beigetragen haben, betonte Prof. DR. Şanlıdağ erklärte, dass die Verstärkung der Zusammenarbeit zwischen Forschungszentren und die Anwendung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Methoden in multidisziplinären Studien einen innovativen Ansatz auf dem Gebiet der Mikrobiologie bringen werden.
Auf der Veranstaltung sei auch über die mathematische Modellierung gesprochen worden, die ebenso wichtig sei wie Anwendungen der künstlichen Intelligenz. DR. Şanlıdağ sagte: „Besonders unsere Erfahrung im COVID-19-Prozess hat uns gezeigt, dass die mathematische Modellierung zu aufschlussreichen Ergebnissen bei der Überwachung und Bekämpfung von Epidemien geführt hat. Bei der Veranstaltung tauschten wir unsere Erfahrungen mit der wissenschaftlichen Welt über die mathematischen Modelle aus, die wir zur Überwachung von COVID-19 in der TRNC angewendet haben.
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