Yapay zeka, hastalık teşhisinde önemli bir aşamayı daha geçti. Yakın gelecekte yapay zeka hastalık teşhisi için doktorların yerine görev yapabilir. Elde edilen sonuçlar, yapay zekanın kliniklerde görev alabileceğini gösteriyor.

Yapay zeka hastalık teşhisini doğru yapıyor

Imperial College London ve Edinburgh Üniversitesi’ndeki bilim insanları tarafından geliştirilen yazılım, felç ve bunamanın en yaygın nedenlerinden biri olan beyin damar hastalığının şiddetini tespit edip, ölçebildi. Araştırmacılar bu teknolojinin, doktorların acil durumlarda hastalara en iyi tedaviyi daha hızlı bir şekilde uygulamalarına yardımcı olabileceğini belirtiyor. Ayrıca bir kişinin bunama yaşama olasılığı da bu yapay zeka ile tahmin edilebiliyor.

Robot öğretmen Türkiye’de derse girecek!

Robot öğretmen Türkiye’de derse girecek!

Finlandiya'da tasarlanan ve 23 dilde konuşabilen robot öğretmen lakaplı Elias, Türkiye'de öğrencilerle buluştu. Elias, öğrencilerin yabancı dil eğitimine adaptasyonunu artıracak.

Yapay zeka, hastalık teşhisi için hastanın BT taramalarını kullanıyor. Tutarlı sonuçlar elde edilen bu teknikte, günümüzün en yaygın yöntemlerinden biri olan MRI taramasına göre daha yüksek doğruluk elde ediliyor. Bu yazılımın, doktorların nörolojik durumlarda karar verme sürecini etkilemesine ve daha kişiselleştirilmiş ilaçlar verilmesini sağlayabileceği söyleniyor. Örneğin; felç sırasında, pıhtı engelinin kaldırılması için gerekli pıhtı tedavisi hızla uygulanabilir.

Beyin damar hastalıkları (SVD), yaşlı insanlarda beyin işleyişini bozan, beyin hücrelerini öldüren derin beyaz madde bağlantılarına giden kan akışını azaltan çok yaygın bir nörolojik hastalıktır. Bu hastalık, felç ve bunamanın yanı sıra, duygu durum bozukluğuna neden olmaktadır. SVD yaşla birlikte artar, hipertansiyon ve diyabet ile hızlanır. Araştırmacıların geliştirdiği yapay zeka, beyin taramalarında bu beyaz maddenin yoğunluğunu inceleyerek, hastalığın teşhis edilmesini sağlıyor.

Yapay zeka hastalık

Çalışmada, 2000-2014 yılları arasında Birleşik Krallık’taki 70 hastanedeki 1082 felç hastasının verileri kullanıldı. Yazılım, SVD’ye neden olan durumları tespit etti ve ölçümünü yaptı. Araştırmacılar daha sonra, aynı taramaları kullanarak SVD şiddetini tahmin eden uzman doktorların teşhisi ile karşılaştırdılar. Yapay zekanın verdiği cevaplar ile uzman doktorların teşhisinin hemen hemen örtüştüğü tespit edildi. Yapay zeka hastalık teşhisinde yüzde 85 oranında doğruluğa ulaşıldı.

Bu çalışma ‘Radiology’ dergisinde yayımlandı.