Sağlık Bilimleri Üniversitesi Gülhane Tıp Fakültesi Acil Tıp Anabilim Dalı’ndan Doç. Dr. Yahya Ayhan Acar, TÜBİTAK tarafından desteklenen önemli bir projeye imza attı. Proje, ‘Konuşma, ses ve öksürük analizi yazılımı ile Covid-19’a bağlı solunum yolu hastalıklarının erken dönemde tespiti ve tele-sağlık hizmetine entegrasyonu’ üzerine odaklanıyor. Bu çalışma, bilgisayar destekli ses analizi ile Covid-19 tanısının konulabileceğini gösteriyor.
Proje kapsamında, standart bir cep telefonuyla ses perdesi kullanılarak, belirlenen mesafeden ses kayıtları alındı. Bu yöntemle, katılımcıların standart bir metin okumasıyla ses özellikleri kaydedildi. Aynı zamanda, öksürük sayısı ve öksürüğün ses analizi yapılarak karakterinde değişiklik olup olmadığı değerlendirildi. Hastalar, yüz yüze ve çevrimiçi olmak üzere iki farklı grupta incelendi. Covid-19 testi pozitif olan 25 ve negatif olan 25 katılımcıdan elde edilen ses kayıtları, ön işlemede konuşma ve öksürüğün ayrıştırılmasıyla toplamda 100 etiketli veriye dönüştürüldü. Öksürük ve konuşma kayıtlarından elde edilen özniteliklerin Covid-19 pozitif ve negatif sınıflarına göre dağılımları incelendi.
Özellikle Pozitif Hastaların Ses Tonunda Belirgin Değişiklikler
TÜBİTAK tarafından düzenlenen ‘Covid-19 ve Toplum’ etkinliği çerçevesinde projesini sunan Doç. Dr. Ayhan, “Acil servise başvuran Covid-19 pozitif hastalarda ses tonunda belirgin bir değişiklik gözlemlendi. Bu bulgular, ses tonu ve öksürük karakterindeki değişikliklerin dijital ortamda incelenerek, hastaların Covid-19’a bağlı bir üst solunum yolu enfeksiyonu geçirip geçirmediğine dair fikir edinme hipotezini desteklemektedir” dedi. Projede elde edilen öznitelikler ‘MFCC’ ve ‘VGGish’ olarak adlandırıldı ve bu özniteliklerin Covid-19 pozitif ve negatif sınıflarına göre dağılımları incelendi.
“Sonuçlar, ‘VGGish’ özniteliğinin konuşma seslerini, ‘MFCC’ özniteliğinin ise öksürük seslerini temsil etme konusunda başarılı olduğunu göstermektedir. Pozitif hastaların konuşma ve öksürük seslerindeki duraklama süreleri, negatif hastalara kıyasla daha fazla kaydedildi. Özetle, bu ses analizleri insan kulağının ayırt edemeyeceği bir hassasiyetle Covid-19 hastalarında belirgin farklılıklar ortaya koymaktadır” diye ekledi.
Erken Tespit İçin Kritik Öneme Sahip Bulgular
Pozitif hastaların negatif hastalara kıyasla daha geniş bir veri dağılımına sahip olduğunu belirten Doç. Dr. Acar, “Pozitif hastalara ait öksürük seslerinde verilerin çoğunluğu ortalamanın altında iken, konuşma sesinde bu oran görece daha azdır. Negatif deneklerin öksürük ve konuşma seslerindeki aykırı değerler, pozitif hastalara kıyasla daha fazladır. ‘VGGish’ özniteliğinde veri dağılımları ise birbirine oldukça yakındır. Yapılan analiz sonuçları, konuşma ve öksürük seslerinin Covid-19 ile ilişkisini ortaya koymakta ve hastalık şüphesi taşıyanların hızlı bir şekilde tespit edilmesi açısından kritik bir öneme sahiptir” şeklinde konuştu.
Patent Başvurusu ve Gelecek Hedefleri
Projedeki ses analizi ile ilgili patent başvurularını yapmayı planladıklarını belirten Acar, “Mobil uygulamamız, günlük yaşamda kullanılabilir bir düzeye geldi. Gelecekte bu sistem, pandeminin toplumsal etkilerini azaltmak amacıyla kullanılabilir. Ayrıca Ar-Ge ve ekonomik getirisi olabilir. Kışla ilgili bilgilerin bir yerlerde uygulanmasıyla askeri hazırlık durumları oluşturulabilir. Deprem ve biyolojik hastalıklar gibi afetlere hazırlık olarak ülkemizde bu sistemin yapılandırılması mümkün” dedi.
“Öksürük ve ses analizleri üzerinden şu an Covid-19 tanısı koyduk; ancak maden işçilerinin akciğer hastalıklarının kitlesel takibi sağlanabilir. Bu proje, gelecekteki gereksinimlerimizi patent almak ve daha geniş veri setleri için destek almak amacıyla yapay zeka algoritmalarının tanıda kullanılması gerekliliğini özetlemektedir” diye sözlerine ekledi.
