Düzce Üniversitesi İşletme Fakültesi Öğretim Üyesi Yrd. Doç. Dr. Hakan Murat Arslan'ın geliştirdiği yapay zeka yöntemi tabanlı model ile afetler sonrasında can kaybını en aza indirebilmek mümkün hale gelebiliyor.Konu ile ilgili görüşlerini dile getiren Yrd. Doç. Dr. Hakan Murat Arslan, deprem, kasırga, sel veya savaş gibi büyük afetlerde çok sayıda yaralıya bir anda acil sağlık hizmeti veren yaralı toplanma merkezlerinin, afet anı ve hemen sonrasında hastanelerdeki aşırı yığılmaları önlediğini ifade etti. Bu önemli işlevi yerine getirebilmesi için bu merkezlerin yerlerinin önceden detaylı hesaplamalarla belirlenmesi gerektiğini belirten Arslan, sistemin etkin işleyebilmesi için halkın hangi merkezlerden hizmet alacağını bilmesinin de önemli olduğunu vurguladı.Günümüze kadar afet koordinasyon yetkililerinin, yaralı toplanma merkezleri gibi tesislerin en uygun yerlerini, bölgenin ve idari yapının durumunu gözeterek genellikle afet anında ya da hemen sonrasında belirlediklerini dile getiren Yrd. Doç. Dr. Arslan, istenen çözüme ulaşmak için model oluşturma yönteminin yeterince uygulanmadığını sözlerine ekledi.Yrd. Doç. Dr. Hakan Murat Arslan yaptığı bilimsel çalışmada toplanma merkezlerinin açılabilme koşulları olan yerleşim birimlerinin nüfusu, bölgenin coğrafik özellikleri ve yerleşim birimleri ile merkezler arası uzaklıklar gibi unsurların modele değişken olarak eklendiğini ve yöntemin literatürdeki tesis yerleştirme problemlerinden daha farklı ve fonksiyonel bir hale getirildiğini söyledi. Geliştirdiği modelin diğer çalışmalardan farklı olduğunun altını çizen Düzce Üniversitesi öğretim üyesi, yapay zeka yöntemlerinden genetik algoritma ile verilerin analiz edildiğini ve sonuçların yorumlanarak yaralı toplanma merkezlerinin optimum yerleştirilmesinin gerçekleştirildiğini belirtti.Yrd. Doç. Dr. Arslan, "Düzce'nin hali hazırdaki Merkez ilçesinde yer alan 56 mahallesinde yaşayan yaklaşık 163 bin kişinin olası bir afet sonrası kritik ilk 72 saat içinde arama, kurtarma ve ilk yardım hizmetlerinden azami şekilde istifade etmeleri için, en fazla 2 kilometrelik mesafede kurulacak optimum sayıda ve yerdeki yaralı toplanma merkezlerine ihtiyacı olacağı öngörülmektedir. Yaralı toplanma merkezleri, içinde bir doktor, bir hemşire, bir sivil savunma görevlisi, bir ambulans ve ilk yardım malzemeleri bulunduran tesisler şeklinde düşünülmüştür. Hali hazırdaki hastaneler kendi yakın mesafesinde ikamet edenler için doğal yaralı toplanma merkezleri olarak kabul edilmiştir. Ancak maliyetler açısından bu gibi tesislerin her mahalleye açılmasının uygun olmayacağı da bilinmektedir. Bu nedenle Düzce Merkezde ikamet eden 165 bine yakın kişiyi, olası bir afet durumunda kapsama mesafesi en fazla 2 kilometre olacak şekilde, üç yaralı toplanma merkezine yönlendirilmesini sağlayan modelin çözümü, yapay zeka yöntemlerinden genetik algoritma metodu kullanılarak gerçekleştirilmiştir" ifadelerini kullandı.Yapay zeka tabanlı genetik algoritmalar ile gerçekleşen analizler sonucunda yapılanması öngörülen yaralı toplanma merkezlerinin, Bayram Gökmen, Bahçelievler ve Kültür Mahallelerinde oluşturulmasının faydalı olacağını dile getiren Yrd. Doç. Dr. Hakan Murat Arslan, bu yerleşim sayesinde 163 bin kişinin yüzde 99.46 'sına olası afetlerin hemen sonrasında ilk yardım hizmetinin götürülebileceğinin belirlendiğini ifade etti. Yrd. Doç. Dr. Arslan, elde edilen sonuçların afet koordinasyon yetkilileri ile paylaşıldığını ve çalışmanın ilgili afet planlarına dahil edilmesinin önerildiğini belirterek açıklamalarını sonlandırdı.