Araştırmacılar, COVID-19 enfeksiyonunu yüzde 98'den fazla doğrulukla hızlı bir şekilde tespit etmek için göğüs röntgenlerini otomatik olarak analiz eden, normal röntgenler ile genellikle COVID ile aynı semptomları gösteren pnömonili kişilerin röntgenleri arasında ayrım yapan derin öğrenme tabanlı bir yapay zeka algoritması geliştirdiler.
Özel Evrişimli Sinir Ağı (Custom-CNN) adı verilen derin öğrenme tabanlı algoritmanın PCR testine kıyasla çok daha hızlı ve doğru sonuçlar verdiği ortaya koyuldu.
PCR testi, COVID-19 enfeksiyonunu teşhis etmek için en yaygın kullanılan yöntemdir. Ancak gerçek zamanlı PCR testinin kullanılmasıyla ilgili sorunlar vardır: maliyetlidir, sonuçlar yavaş olabilir ve yanlış negatifler üretmeye eğilimlidir.
Teşhis sürecini kolaylaştırmak için yapay zeka yardımı
Bununla birlikte, enfeksiyon belirtileri için X-ışınlarını titizlikle incelemek zaman alıcıdır ve insan gözüne dayandığı için her zaman doğru olmayabilir. Bu nedenle, Sydney Teknoloji Üniversitesi'ndeki (UTS) araştırmacılar, teşhis sürecini kolaylaştırmak için yapay zekadan yardım aldı.
Yüzde 98'lik doğruluk payıyla COVID-19'u tespit etti
Scientific Reports dergisinde yayımlanan çalışmada sonuçlar, Özel-CNN modelinin COVID, normal ve pnömoni görüntü örneklerinin sınıflandırılmasında yüzde 98,19'luk bir sınıflandırma doğruluğu elde ettiğini göstermiştir.
Erken teşhis başkalarının enfekte olmasını önler
COVID-19 enfeksiyonunun erken teşhisi, hastaların semptomların başlamasından sonraki beş gün içinde alındığında en iyi sonucu veren antiviraller de dahil olmak üzere doğru tedaviyi almalarını sağlayabilir.
Ayrıca hastaları izole olmaya ve başkalarının enfekte olmasını önlemeye teşvik edebilir.
Ayırt edilebilmesi zor
Diğer bir karmaşık faktör ise COVID-19 enfeksiyonu semptomlarının ateş, öksürük, nefes almada zorluk, boğaz ağrısı, grip veya zatürre gibi diğer solunum yolu viral enfeksiyonlarından ayırt edilmesinin zor olabilmesidir.
Son yıllarda, makine öğrenimi algoritmaları tıpta popülerlik kazanmış, doktorlara Parkinson hastalığını teşhis etmede, meme kanserini tespit etmede ve inme ve kalp yetmezliğini tahmin etmede yardımcı olmuştur.
