Warwick, King’s College London ve Wellcome Trust Yenilikçi Ödülü tarafından finanse edilen birkaç NHS sitesi arasında yapılan ortak bir çalışma, yapay zekânın röntgenleri nasıl analiz edebileceğini ve tıbbi sorunları doktorlar kadar veya daha doğru bir şekilde nasıl teşhis edebileceğini gösterdi.
Yapay zekâ yazılımı, röntgen filmleri çekilir çekilmez olası durumlar için tarayabilir ve herhangi bir anormalliği işaretler. Daha sonra her bir anormalliğin mevcut olma olasılığını yüzde olarak verir. Yapay zekâ ayrıca farklı durumların ciddiyetini anlar ve buna göre doktorlara daha acil olanları işaretler.
Yapay zekâ, 1,5 milyondan fazla hastadan alınan 2,8 milyon geçmiş göğüs röntgeni üzerinde eğitildi ve röntgenleri 37 olası durum için tarayabiliyor.
Yapay zekâ, 1,5 milyondan fazla hastadan alınan 2,8 milyon geçmiş göğüs röntgeni üzerinde eğitildi ve röntgenleri 37 olası durum için tarayabiliyor.
DOKTORLAR KADAR DOĞRU TEŞHİS YAPABİLİYOR
Bu yöntem, 37 durumdan 35’i için röntgen çekildiği sırada doktorun yaptığı analiz kadar doğru veya daha doğruydu.
Program ayrıca klinisyenler tarafından yazılan geçmiş raporları anlamak için geniş bir dil modeli kullanıyor. (ChatGPT gibi diğer yapay zekâ programları tarafından kullanılan aynı temel teknoloji.)
Yapay zekânın doğruluğunu teyit etmek için, analiz ettiği 1.400’den fazla röntgenden oluşan bir örnek, Yapay zekâ tarafından konulan teşhisleri o dönemde radyologlar tarafından konulan geçmiş teşhislerle karşılaştıran bir grup kıdemli radyolog tarafından çapraz incelemeye tabi tutulmuştur.
Dr. Montana, milyonlarca röntgen üzerinde eğitilmiş ve yüksek doğruluk oranına sahip bir programdan söz etti. Bu programın, kaçınılmaz olan insan hatası ve önyargı unsurlarını ortadan kaldırdığını vurguladı. Kalp sorunu olan bir hasta röntgen için sevk edilirse, doktorların kaçınılmaz olarak akciğerler yerine kalbe odaklanacağını belirtti. Bunun tamamen anlaşılabilir bir durum olduğunu ancak diğer alanlarda tespit edilmemiş sorunların ortaya çıkması riskini taşıdığını belirtti. Bu yapay zekânın insan önyargısını ortadan kaldırdığını sözlerine ekledi.
Ayrıca, yapay zekânın herhangi bir anormallik bulunmayan röntgenlere (ki bu röntgenlerin yaklaşık yarısıdır) bakması ve bunu NHS için verimliliği artırabilecek şekilde doktorlara bildirmesi olasılığı da vardır.
Yapay zekânın hiçbir anormallik bulunmayan röntgenleri ayıklamasına izin vererek, radyologların zorlu ve daha kritik testlere odaklanmak için daha fazla zamanı olacaktır.
X-Raydar adlı bu yapay zekâ yazılımı, doktorların iş yükünü azaltmaya ve gecikmeleri azaltmaya yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Dikkat çekici bir şekilde, araştırma grubu bu alandaki araştırma geliştirme hızını arttırmak için tüm yazılımı ticari olmayan kullanımlar için açık kaynaklı hale getirmiştir.
Kaynak haber için BURAYA tıklayınız.
Daha fazla içerik için BURAYA tıklayınız.