Hastalıkların Erken Teşhis ve Tedavisinde Yapay Zeka

0
20
Yapay polimer tabanlı sinir ağı. Bu ağların doğrusal olmayan kuvvetli davranışlar sergilemesi, rezervuar hesaplamalarında kullanılmalarını mümkün kılıyor. Fotoğraf: Dresden Teknik Üniversitesi

Yapay zeka, tıp ve sağlık hizmetlerini temelden değiştirecek: Örneğin ECG, EEG veya röntgen görüntülerinden elde edilen tanısal hasta verileri, makine öğreniminin yardımıyla analiz edilebiliyor. Bu sayede hastalıklar, çok hafif değişimlere dayalı olarak çok erken bir aşamada tespit edilebiliyor. Fakat yapay zekanın insan vücuduna nakledilmesi, teknik açıdan hâlâ büyük bir güçlük. Şimdiyse Dresden Teknik Üniversitesi Optoelektronik Kürsüsü’nde çalışan araştırmacılar, nabız gibi biyolojik sinyallerde bulunan sağlıklı ve patolojik kalıpları gerçek zamanda sınıflandıran, biyolojik yönden uyumlu ve nakledilebilir bir yapay zeka platformu geliştirmeyi başarmışlar. Sistem, patolojik değişimleri tıbbi gözetim olmadan bile tespit ediyor. Araştırmanın sonuçları, Science Advances bülteninde yayımlandı.

Bu çalışmada Prof. Karl Leo, Dr. Hans Kleemann ve Matteo Cucchi’nin öncülüğündeki bir araştırma takımı, sağlıklı ve hastalıklı biyolojik sinyallerin biyolojik yönden uyumlu bir yapay zeka yongasına göre gerçek zamanlı şekilde sınıflandırılmasını gösteriyor. Araştırmacılar, yapısal olarak insan beynini andıran ve yapay zekanın nöromorfik rezervuar hesaplama ilkesini mümkün kılan polimer tabanlı lif ağları kullanmışlar. Polimer liflerin rastgele dizilimi, verilerin işlenmesini sağlayan ve insan beynine benzeyen bir “yinelenen ağ” yapısı oluşturuyor. Bu ağların doğrusal olmaması, doktorların çoğunlukla zor değerlendirdiği en ufak sinyal değişimlerinin dahi (ör. nabız gibi) arttırılmasını sağlıyor. Fakat polimer ağının kullanılmasıyla gerçekleştirilen ve doğrusal olmayan bu dönüşüm, söz konusu işlemin sorunsuz şekilde yapılmasını mümkün kılıyor.

Dresden Teknik Üniversitesi. Ç: O.

CEVAP VER

Please enter your comment!
Please enter your name here