Con l'evento organizzato dalla Turkish Microbiology Society e dalla TRNC Microbiology Platform, sono state discusse le aree di utilizzo dell'"intelligenza artificiale" e le applicazioni di modelli matematici in microbiologia e salute.
Le aree di utilizzo dell'"intelligenza artificiale" in microbiologia sono state discusse con l'evento organizzato dalla Società turca di microbiologia in collaborazione con la piattaforma di microbiologia TRNC nell'ambito dei webinar. Le presentazioni fatte dai ricercatori della Near East University all'evento, che si è svolto con la partecipazione di oltre 150 operatori sanitari e microbiologi dalla Turchia e dal TRNC, hanno attirato grande attenzione da parte dei partecipanti.
La piattaforma di microbiologia TMC-TRNC, uno dei gruppi di lavoro della Società turca di microbiologia, ha condiviso informazioni e sviluppi con la comunità di microbiologia, comprese le applicazioni della tecnologia di intelligenza artificiale utilizzata in tutto il mondo durante il processo pandemico nella diagnosi delle malattie infettive nel TRNC, e i vantaggi che offre nel campo della salute.
Sono stati discussi tutti gli aspetti dell '"intelligenza artificiale" in microbiologia
Docente della Facoltà di Medicina della Near East University Assoc. Dott. Emrah Ruh e il docente della Facoltà di Medicina dell'Università Internazionale di Cipro. Assoc. Dott. Nell'evento moderato da Ayşe Seyer; Assoc. Dott. Dilber Uzun Özşahin "Intelligenza artificiale e sue applicazioni nel campo della salute"; Assoc. Dott. Bilgen Kaymakamzade “Modelli matematici in medicina”; Assoc. Dott. Ayşe Arıkan Sarıoğlu "Un nuovo approccio nella diagnosi microbiologica: teoria decisionale multi-criterio"; Assoc. Dott. Meryem Güvenir “Mycobacterium with Artificial Intelligence Model in the Clinical Mycobacteria Laboratory tubediagnosi di rculosi: rapporto di studio preliminare”; Assoc. Dott. Buket Baddal "Possiamo accelerare la diagnosi di COVID-19 RT-qPCR utilizzando l'intelligenza artificiale?"; Dott. Emrah Guler “Plasmodium spp. Ha presentato il suo lavoro intitolato "L'uso dell'intelligenza artificiale nella diagnosi".
La prevalenza dell'intelligenza artificiale in campo medico sta aumentando di giorno in giorno.
I sistemi informatici basati sull'intelligenza artificiale hanno una vasta gamma di usi nel campo della medicina. Questi metodi sono più comunemente utilizzati nella diagnosi, nel trattamento e nello sviluppo di farmaci, nonché nella lotta contro COVID-19.
L'intelligenza artificiale, con una definizione semplice, viene spiegata come l'output di un gran numero di dati utilizzando alcuni algoritmi e risolvendo il problema di conseguenza. I metodi basati sull'intelligenza artificiale trovano oggi usi nella microbiologia clinica così come in aree come la cardiologia, l'endocrinologia, la nefrologia e la gastroenterologia. In microbiologia, questi metodi sono promettenti per scopi quali la diagnosi microscopica, la valutazione della crescita in coltura, la previsione della resistenza antimicrobica e la tipizzazione del ceppo.
prof. Dott. Domatore Sanlidag: "L'applicazione di metodi basati sull'intelligenza artificiale negli studi multidisciplinari aprirà nuovi orizzonti nel campo della microbiologia".
Rettore facente funzione della Near East University Prof. Dott. Tamer Şanlıdağ ha affermato che i sistemi basati sull'intelligenza artificiale guideranno la scienza e che questi metodi possono essere utilizzati in futuro per la diagnosi di agenti infettivi nei laboratori di microbiologia clinica. Sottolineando che questi metodi hanno contribuito anche al controllo dell'epidemia di COVID-19, il prof. Dott. Şanlıdağ ha affermato che l'aumento della cooperazione tra i centri di ricerca e l'applicazione di metodi basati sull'intelligenza artificiale negli studi multidisciplinari porterà un approccio innovativo al campo della microbiologia.
Affermando che la modellazione matematica, che è importante quanto le applicazioni di intelligenza artificiale, è stata discussa anche durante l'evento, il prof. Dott. Şanlıdağ ha dichiarato: “Soprattutto la nostra esperienza nel processo COVID-19, abbiamo visto che la modellazione matematica ha prodotto risultati sorprendenti nel monitoraggio e nel controllo delle malattie epidemiche. All'evento, abbiamo condiviso le nostre esperienze con il mondo scientifico sui modelli matematici che abbiamo applicato per monitorare il COVID-19 nel TRNC.
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