Yeni bir araştırmaya göre, geleceğin tıbbi makineleri, organlarınızın görüntülerini analiz ederek ne zaman öleceğinizi tahmin edebilecek. Yapay zeka sistemleri, bir hastanın organlarını inceleyerek ve doktorları da aşacak anormallikleri saptayarak inanılmaz bir doğrulukla öleceğini önceden tahmin edebiliyor. Bulguların, geniş bir yelpazede ciddi hastalıkların erken tespit edilmesine ve tedavi edilmesine yol açabilmesi bekleniyor.
Dailymail’de yer alan habere göre, Adelaide Üniversitesi’nden bilim insanları, 60 yaşın altındaki 48 hastanın göğüslerinin tıbbi görüntülemesini analiz etmek için yapay zeka teknolojisi kullandı. Araştırmacılar bilgisayarlı tomografi taramalarında bilgisayarların ne gördüğünden tam olarak emin olmamalarına rağmen, yapay zekanın büyük miktarda veriyi analiz ederek doktorların yapamayacakları şekil ve anormallikleri saptayabileceğini düşünülüyor.
Avustralya’daki Adelaide Üniversitesi Halk Sağlığı Okulu’ndan bir radyolog olan araştırmanın yazarı Dr. Luke Oakden-Rayner, “Bir hastanın geleceğiyle ilgili tahminde bulunmak faydalı, çünkü doktorlar bireye terapi uygulayabilir.” diyor: “Biyolojik yaşın doğru bir şekilde değerlendirilmesi ve hastanın ömrünün tahmini şimdiye kadar doktorların vücudun içine bakamaması ve her bir organın sağlığını ölçmemesi nedeniyle sınırlı kalan bir alandı.Araştırmamız, bilgisayar sistemlerinin görüntüleri nasıl anlayacağını ve analiz edebileceğini öğrenebilen bir teknik olan “derin öğrenme”(deep learning)nin kullanımını araştırdı.” diyor Oakden-Rayner Rayner:
Her ne kadar bu çalışma için sadece küçük bir hasta örneği kullanılmış olsa da, araştırmamız bilgisayarın hastalıkların karmaşık görünümlerini tanımayı öğrendiğini ve bunun insan olan uzmanlar için kapsamlı eğitim gerektiren bir nitelik olduğunu ortaya koymaktadır. ”
Yedi doku segmentinden toplam 15,957 bireysel biyolojik işaretleyici özellik bir uzman radyolog tarafından tanımlandıktan sonra, bu görüntü özelliklerinin 417’sinin (yüzde 2,6) beş yıldan az bir süre hayatta kalmasıyla ilişkili olduğu bulundu. Derin öğrenme modelinin, uzman tarafından yapılan tahminleri aynen yansıttığı ortaya kondu. En güvenilir ve doğru tahmin oranları ise amfizem ve konjestif kalp yetmezliği gibi ağır kronik hastalıkları olan hastalar için yapıldığı ortaya çıktı. Araştırmacılar, kalp krizinin başlangıcı gibi diğer önemli sağlık durumlarını öngörmek için aynı teknikleri uygulamayı umuyorlar.
Araştırmalarının bir sonraki aşaması ise onbinlerce hasta görüntüsünü analiz etmeyi içerecek. Oakden-Rayner, “Hastalıkların teşhisine odaklanmak yerine, otomatik sistemler, hekimler için büyük miktarda veri katarak ve ince desenler tespit ederek, doktorların eğitilemeyeceği alanlarda tıbbi sonuçlarını öngörebilir” diyor:
“Yaptığımız araştırmalar, tıbbi imaj analizinde yapay zeka teknolojisinin uygulanması için yeni yollar açıyor ve belirli tıbbi müdahaleler gerektiren ciddi hastalıkların erken tespiti için yeni umutlar sunabilir. ”
Araştırma sonuçları Nature dergisindeki Scientific Reports’da yayınlandı.
Çeviri: Reha BAŞOĞUL