Yoğun bakım üniteleri dünyanın pek çok yerinde kapasite sınırlarına ulaşırken, doktorlar da bu küresel salgının ortasında kime yatak verileceğine dair zor kararlar vermek zorunda kalıyor.
COVID-19 kapanların çoğu nihayetinde iyileşse de, bazı insanlarda hızlı bir şekilde şiddetli zatürre gelişebiliyor ve difüz alveoler hasara, akut akciğer yetmezliğine ve hatta ölüme yol açabiliyor.
Şimdiyse yeni bir makine öğrenim algoritması, kimin en fazla tehlike altında olduğunu anlamamıza yardımcı olabilir. Bu sayede o kişilere erken müdahale edip, hayatlarını kurtarabiliriz.
Son zamanlardaki makine öğrenim yaklaşımlarında, kimin hastaneye yatırılması gerekebileceği tahmin edilirken genelde sadece göğüs röntgenlerine odaklanılmış. Bu algoritmalar yapılan taramaları inceleyerek akciğer anormallikleri bulmaya çalışıyor ve vakaların yaklaşık yüzde 90’ında COVID-19’a bağlı zatürreyi tespit edebiliyor.
Fakat bu taramalar, söz konusu vakaların ne kadar ağır hale gelebileceğini ve kimin en savunmasız olduğunu o kadar isabetli söyleyemiyor.
Yeni algoritma ise göğüs röntgenlerini demografik bilgi, hayati işaretler ve kan çalışması görüntüleme dışı verilerle birleştirerek, işleri bir adım ileri götürüyor. Ayrıca birinin ne zaman yoğun bakım müdahalesine ihtiyaç duyacağını tahmin etmede, şimdiye kadar elimizdeki en iyi seçeneği teşkil ediyor.
Doğrusunu söylemek gerekirse bu yaklaşım sadece; Birleşik Devletler, İran veya İtalya’da COVID-19 sebebiyle hastaneye kaldırılan 295 hastaya ait sağlık verileri kullanılarak test edilmiş. Fakat baskı öncesi bir makaleye göre, bu erken aşamalarda bile yoğun bakım gerektirecek bütün COVID-19 vakalarının yüzde 96 kadar büyük bir kısmını tahmin etmeyi başarmış.
Rensselaer Politeknik Enstitüsü’nde çalışan mühendis Pingkun Yan, “Bir yapay zeka uygulayıcısı olarak, ben onun gücüne inanıyorum” diyor. “Yapay zeka gerçekten büyük miktarda veriyi analiz etmemizi ve ayrıca insan gözünün seçemeyebildiği nitelikleri çıkarmamızı sağlıyor.”
Carly Cassella/ScienceAlert. Ç: O.
