Yapay zeka modeli 300 milyon öksürük, nezle ve hapşırık üzerinde eğitildi.
OpenAI gibi büyük teknoloji firmalarının son derece popüler üretken yapay zeka modellerine güç veren aynı temel teknoloji şimdi akciğer hastalığının erken belirtilerini taramak için kullanılıyor. Yeni yapay zeka modellerinin liderlerinden biri olan Google, tüberküloz veya diğer solunum yolu hastalıklarının belirtilerini daha da kötüleşmeden tespit etmek için öksürük ve hapşırıklardan oluşan geniş veri kümelerini analiz eden bir sağlık girişimiyle ortaklık kuruyor. Bu, hızla gelişen teknolojinin sağlık sektöründe hastalıkların erken teşhisini hızla yeniden şekillendirmesinin sayısız yolundan biri. Bununla birlikte, ilk teşhis konulduktan sonra ne olacağı, hala mükemmel bir insan klinik uzmanlığı gerektiriyor.
Google’ın geniş öksürük ve burun tıkanıklığı veri tabanı
Bu yılın başlarında Google, Sağlık Akustiği Temsili (HeAR) adını verdikleri yeni bir sağlık hizmeti kendi kendine denetimli, derin öğrenme modeli hakkında ayrıntıları yayınladı. Model, öksüren, hapşıran, nefes alan ve burnunu çeken insanları içeren yaklaşık 300 milyon, iki saniye uzunluğundaki ses parçacıkları üzerinde eğitildi. Bu çeşitli ses örnekleri kümesinin, dünyanın dört bir yanından telif hakkı olmayan kamuya açık verilerden toplandığı bildirildi. Ölçek duygusu için, öksürük modeli tek başına 100 milyon farklı öksürük sesi üzerinde eğitildi. Tüm bu veriler, teorik olarak, sağlıklı bir solunum sisteminin nasıl ses çıkardığına dair kalıpları göstermelidir. Eğitimli yapay zeka modeli daha sonra bu bilgiyi, bir hasta tarafından sağlanan yeni bir ses örneğinde potansiyel bir sağlık riskine işaret edebilecek anormallikleri aramak için kullanabilir.
Kısa bir süre önce Google bir blog yazısında, tüberkülozun erken belirtilerini aramak amacıyla bu bulguları gerçek dünyada uygulamak için Salcit Technologies adlı Hindistan merkezli bir solunum sağlığı girişimiyle çalışmaya başladığını duyurdu. Bloomberg bu hafta ortaklıkla ilgili bir haber yayınladı. Salcit’in Swaasa adlı kendi ürünü, kullanıcıların mobil cihazlarının mikrofonunu kullanarak öksürdükleri bir ses dosyasını kaydetmelerini sağlıyor. Daha sonra bir yapay zeka modeli bu sesi öksürük veritabanıyla karşılaştırarak ölümcül ama tedavi edilebilir bir hastalığın belirtilerini arıyor. Hastalar buradan yola çıkarak daha ileri tedavi için bir doktora başvurup başvurmayacaklarına karar verebiliyor. İki şirket, kendi modellerini HeAR ile birleştirerek, erken solunum yolu hastalığı tespiti için ürünün etkinliğini ve doğruluğunu artırabileceklerini umuyor. 2022 yılında dünya genelinde 1,3 milyon kişinin tüberkülozdan öldüğü bildirildi. Hindistan her yıl bu ölümlerin yaklaşık %25’ini oluşturuyor.
Yapay zekanın öngörücü özellikleri, sağlık çalışanlarının çeşitli hastalık türlerini daha hızlı tespit etmelerine yardımcı oluyor. Araştırmalar, bu modellerin aksi takdirde tespit edilemeyecek potansiyel kanserli tümörlerin taranmasında etkili olabileceğini göstermiştir. Benzer modeller meme kanseri, miyopi ve kalp hastalığının erken belirtilerini aramak için de kullanılıyor. Radyologlar, tıbbi görüntüleme analizlerinin hızını artırmak için GenAI araçlarını zaten kullanıyorlar. YZ’nin teşhisler üzerindeki etkisi, normalde yaşamın ilerleyen dönemlerinde tespit edilen kronik rahatsızlıkların ötesine bile geçebilir. Daha geçen yıl Louisville Üniversitesi’nden araştırmacılar, yeni yürümeye başlayan çocukların MRI taramalarını ayrıştırarak klinik olarak otizm teşhisi konulup konulmayacağını %98,5 doğrulukla tahmin edebildiğini söyledikleri bir yapay zeka sistemi oluşturdular.
*Bu yazı AI can spot tuberculosis early by listening to your cough başlıklı yazıdan çevrilmiştir.
