Uygulama ile Aç

Yeni bir yapay zeka, akciğer hastalıklarını anında yakalıyor

Avustralya'lı araştırmacıların geliştirdiği yeni bir yapay zeka modeli, ultrason görüntülerinden akciğer hastalıklarını yüzde 96,51 doğrulukla tespit edebiliyor. İşte detaylar:

Yapay zeka teknolojisi, sağlık alanında yeni bir çığır açıyor. Avustralya'daki araştırmacılar tarafından geliştirilen çığır açan yapay zeka modeli, ultrason videolarından akciğer hastalıklarını %96,51 doğrulukla tespit edebiliyor. Bu teknoloji, zatürre ve COVID-19 gibi benzer görünen hastalıkları bile birbirinden ayırt edebilme yeteneğiyle dikkat çekiyor.

Ayrıca bkz.

Kalp krizinin yarattığı hasarı onarabilen tedavi geliştirildi

İşte ultrason görüntülerinden hastalık tespiti yapan teknolojinin detayları:

Çalışmayı yürüten Charles Darwin Üniversitesi (CDU), Birleşik Uluslararası Üniversitesi ve Avustralya Katolik Üniversitesi (ACU) araştırmacıları, iki farklı yapay zeka modelini birleştirerek benzersiz bir teknoloji geliştirdiler. Evrişimli sinir ağı (CNN) ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) modellerini harmanlayan TD-CNNLSTM-LungNet, insan gözünün kaçırabileceği en küçük ayrıntıları bile yakalayabiliyor.

Profesör Niusha Shafiabady, modelin sadece teşhis etmekle kalmadığını, aynı zamanda radyologlara kararlarının nedenini de açıklayabildiğini belirtiyor. Sistemin sunduğu ısı haritaları ve açıklamalar, doktorların teşhis sürecini daha şeffaf ve güvenilir hale getiriyor. Mevcut yapay zeka tanı araçlarının %90-92 olan performansının üzerine çıkan bu model, tıp dünyasında büyük bir potansiyel vadediyor.

Teknolojinin gelecek vizyonu ise oldukça etkileyici. Shafiabady, modelin doğru verilerle eğitilmesi durumunda tüberküloz, astım, kanser ve diğer akciğer hastalıklarının teşhisinde devrim yaratabileceğini öngörüyor. Araştırmacılar, sistemin ultrason dışında BT taramaları ve X-ışınları gibi görüntüleme yöntemlerini de değerlendirebilecek şekilde geliştirilmesini hedefliyorlar.



Haberi DH'de Gör Yorumlar ve Diğer Detaylar
Whatsapp ile Paylaş

Beğenilen Yorumlar

Tümünü Gör
2 Yorumun Tamamını Gör