Araştırmacılar tarafından, göğüs röntgenlerinden KOVID-19 enfeksiyonunu yüzde 98 doğrulukla tespit edebilen bir yapay zeka algoritması geliştirildi. Custom-CNN adı verilen bu algoritmanın PCR testine göre çok daha hızlı ve doğru sonuçlar verdiği ifade edildi.

Araştırmacılar, KOVID-19 enfeksiyonunu yüzde 98’den fazla doğrulukla hızlı bir şekilde tespit etmek için göğüs röntgenlerini otomatik olarak analiz eden, normal röntgenler ile genellikle KOVID 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 oranla çok daha hızlı ve doğru sonuçlar verdiği tespit edildi.

PCR testi, KOVID-19 enfeksiyonunu teşhis etmek için en yaygın kullanılan yöntem olmasının yanı sıra gerçek zamanlı PCR testinin kullanılmasıyla ilgili sorunlar konuşulmaya başlandı. Söz konusu yöntemin maliyetli sonuçlara yol açtığı, yavaşlığı ve yanlış negatifler üretmeye eğilimli olduğu yönünde kanaatler söz konusu. Öte yandan, enfeksiyon belirtileri için X-ışınlarını titizlikle incelemek zaman alıcıdır ve insan gözüne dayandığı için her zaman doğru olmayabilir. Bu sebeple, Sydney Teknoloji Üniversitesi’ndeki (UTS) araştırmacılar, teşhis sürecini kolaylaştırmak için yapay zekadan yardım aldı.

“KOVID, normal ve pnömoni görüntü örneklerinin sınıflandırılmasında yüzde 98,19’luk sınıflandırma doğruluğu elde etti”

Scientific Reports dergisinde yayımlanan çalışmada sonuçlar, Özel-CNN modelinin KOVID, normal ve pnömoni görüntü örneklerinin sınıflandırılmasında yüzde 98,19’luk bir sınıflandırma doğruluğu elde ettiğini göstermiştir. KOVID-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. Diğer bir karmaşık faktör ise KOVID-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. (Kaynak: ntv.com.tr)