Epilepsi nöbetlerini önceden tahmin eden bir yapay zekâ geliştirildi
Yapay zekâ, sağlık alanında ilerleme kaydetmeye devam ediyor.
Epilepsi hastalarının hayatını kolaylaştırmaya odaklanan yeni yapay zekâ, nöbetleri 1 saat öncesinden tahmin etmeye hazırlanıyor.
Geliştirilme aşamasında olan özel çip, beyin aktivitelerini haritalandıran derin öğrenme algoritmasından faydalanıyor. Ayrıntılar haberimizde:
Yapay zekâ, özellikle sağlık alanında aktif olarak kullanılıyor. Bunun en önemli sebebi ise 'yüksek doğruluk' derecesinde keşfetme yeteneğine sahip olması. Geçtiğimiz dönemlerde sağlık alanda gerçekleştirilen çalışmalarda gördük. Ama beyin kanamaları yapayzekâiçin özellikle zorlayıcı olabiliyor. Çünkü en ufak bir kanama bile ölümcül sebepler doğurabiliyor.
UC Berkeley ve UCSF araştırmacıları, bir testte dört radyologdan ikisinden daha iyi bir şekilde beyin kanamasını tespit eden yeni bir algoritma geliştirdi.
Süreç aslında 4396 adet taramayı inceleyen bir sinir ağına dayanıyor. Bu nispeten az sayıda örnek gibi görüle bilir. Ancak UCSF'ye göre 'piksel seviyesinde' detaylandırılmış. Başka bir deyişle, aslında hata payı ve yanlış varsayımlarda bulunma olasılığı epey azalıyor.
Sürekli olarak gelişen giyilebilir teknolojiler, gece nöbetlerini tahmin edebilen akıllı bilekliklerden tutun, birçok farklı hususta ölçüm yapabilen akıllı saatlere kadar önemli detaylar vadediyor. Yeni geliştirilen yapay zekâ ise epileptik nöbetleri %99.6 seviyesinde doğru tahmin edebiliyor. Daha da önemlisi nöbet gelmeden 1 saat öncesine kadar ölçümlerle bunu fark edebiliyor.
50 milyon epilepsi hastası var
Dünya Sağlık Örgütü'ne göre yaklaşık olarak 50 milyon insan epilepsiyle mücadele ediyor ve bu hastaların %70'i nöbetlerini ilaçlarla kontrol altına alıyor. Ama yeni yapay zekâ sistemi hastaların hayatını kolaylaştıracak gibi görünüyor.
Şimdilik tam bir düzenleme olmasa da Lafayette'deki Louisiana Üniversitesi'nden Hisham Daoud ve Magdy Bayoumi tarafından geliştirilen yapay zekâ, mevcut tahmin yöntemleri arasında epey başarılı.
Diğer yöntemler bir EEG testiyle beyin aktivitesini analiz eder ve daha sonra öngörücü bir model uygular. Ancak yeni yöntem buna bir de beyin aktivitesini haritalayan bir derin öğrenme algoritması ekliyor.
Bu tekniğin yaygın kullanım için uygun hale gelmesi biraz zaman alacak gibi görünüyor. Hatta ekip şu anda gerekli algoritmaları işlemeye yardımcı olacak özel bir çip üzerinde çalışıyor.