AR Elm və Təhsil Nazirliyi İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun 11 saylı şöbəsinin “Qaraciyər xərçənginin diaqnostikası və proqnozlaşdırılması üçün süni intellekt metodlarının tətbiqi” mövzusunda elmi seminarı keçirilib.
Aztibb.az xəbər verir ki, məruzəni təqdim edən şöbənin əməkdaşı Lalə Qarayeva hepatosellular karsinoma (HSK) xəstəliyinin mərhələlərinin təyininin konseptual modeli, HSK-nın aşkarlanmasında maşın təlim alqoritmlərinin tətbiqi, HSK-nın mərhələsinin təyini üçün qeyri-səlis məntiq üsullarının tətbiqi və biliklər bazasının modelləşdirilməsi və s. haqqında ətraflı məlumat verib.
O, öncə qeyd edib ki, Beynəlxalq Xərçəng Tədqiqat Agentliyinin araşdırmalarına əsasən, qaraciyər xərçəngi dünyada ən çox qeydə alınan xərçəng növləri arasında 6-cı yerdədir və xərçəngdən ölüm hallarının 4-cü əsas səbəbidir. Bildirib ki, tibb sahəsində yeni informasiya mühitinin yaradılması, həkimlərin diaqnostika və müalicə qərarlarını dəstəkləyən intellektual sistemlərin işlənilməsi istiqamətində kifayət qədər metodoloji baza mövcuddur. Belə bir bazanın olması HSK-nın diaqnostikası və proqnozlaşdırılması üçün süni intellekt metodlarının tətbiqini, kliniki qərarların qəbuluna dəstək sistemlərinin yaradılmasını şərtləndirib.
HSK-nın mərhələlərinin təyininin konseptual modelindən bəhs edən məruzəçi hazırda elmi ədəbiyyatda qaraciyər xəstəliklərinin diaqnostikası sisteminin qurulması üçün süni neyron şəbəkələr, qeyri-səlis məntiq və qaydalar əsasında mühakimələr, həllər ağacı, həmçinin genetik alqoritmlərə istinad olunduğunu söyləyib.
Sonra L.Qarayeva HSK-nın mərhələsinin təyini üçün qeyri-səlis məntiq üsullarının tətbiqi və biliklər bazasının modelləşdirilməsindən söz açıb. Onun sözlərinə görə, HSK-nın mərhələlərinin təyini ilə bağlı hər bir qərar variantı mümkün əlamətlər və onların qarşılıqlı əlaqəsi ilə təyin edilən nəticənin alınması üçün faktları əks etdirir.
O, HSK-nın proqnozlaşdırılmasında maşın təlimi alqoritmlərinin tətbiqi ilə bağlı qeyd edib ki, ilkin olaraq kaggle.com saytından HSK-nın aşkarlanması üçün bu xəstəlik üzrə verilənlər bazası seçilir. Bundan sonra HSK-nın proqnozlaşdırılmasında maşın təlimi alqoritmləri mərhələlərlə yerinə yetirilir.
Daha sonra məruzəçi tibbi təsvirlər əsasında HSK-nın aşkarlanması üçün dərin təlim metodlarının tətbiqi, təklif olunan alqoritm və metodologiya ilə bağlı məlumat verib. Bildirib ki, təsvirin tanınması üçün dərin neyron şəbəkələrinin istifadəsi nəzərdə tutulur.
L.Qarayeva HSK-nın diaqnostikası və müalicəsində maşın təlimi və dərin təlim metodlarının tibbdə tətbiqi ilə bağlı mövcud məhdudiyyətlər, problemlər və gələcək perspektivləri haqqında da danışıb.
Məruzə ilə bağlı ətraflı fikir mübadiləsi aparılıb, suallar cavablandırılıb.
Sonda şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü Məsumə Məmmədova çıxış edərək qaraciyər xərçənginin diaqnostikası, terapiyası və proqnozlaşdırılması sahəsində kompleks problemlərin olduğunu diqqətə çatdırıb, bu məsələlərin həllində süni intellekt metodlarının tətbiqinin perspektivləri və üstünlüklərini vurğulayıb, bu istiqamətdə tədqiqatların davam etdirilməsi ilə bağlı tövsiyələrini verib.
