Ana sayfa Yapay Zeka Yapay zeka öksürük sesiyle koronavirüs teşhisi koyabilir mi?

Yapay zeka öksürük sesiyle koronavirüs teşhisi koyabilir mi?

IEE Tıp ve Biyolojide Mühendiszlik Güncesi adlı bilimsel bir yayında yer alan araştırmayı yapan ekipten Brian Subirana, "Belirti göstermeniz olsanız dahi, Covid olduğunuzda ses üretme yönteminiz değişiyor" dedi.

17
0

Yazılım koronavirüs testi pozitif çıkanlar arasında vakaları % 98,5 doğruluk oranıyla teşhis ederken, başka semptom göstermeyenler arasındaki başarı oranı % 100 oldu.

Araştırmacıların bunu bir uygulama olarak piyasa çıkartadan önce denetleyici kurumlardan izin alması gerekmektedir.

Uzmanlar, belirti göstermeyen Covid-19 hastalarındaki temel farkın, öksürüklerini insan kulağının duyamaması olduğunu söylüyor.

Yapay zeka yazılımı, Masschusettz Teknoloji Enstitüsü’nde (MIT) geliştirildi.

IEE Tıp ve Biyolojide Mühendiszlik Güncesi adlı bilimsel bir yayında yer alan araştırmayı yapan ekipten Brian Subirana, “Belirti göstermeniz olsanız dahi, Covid olduğunuzda ses üretme yönteminiz değişiyor” dedi.

Çalışmada “Okullar, iş yerleri ve ulaşım yeniden açılırken, öğrencilerin, işçilerin ve toplumun günlük taramadan geçirilmesi veya gruplardaki salgınları çabuk ortaya çıkarmak için kitlesel testlerde kullanılabilir” söylendi.

Cambridge Üniversitesi, Carnegie Mellon Üniversitesi ve İngiliz sağlık şirketi Novoic benzer projeler üstünde çalışıyor.

‘Örnek sesler’

Temmuz ayında İngiltere’nin Cambridge kentindeki “Covid-19 Sesler Projesi”nde, nefes ve öksürük seslerinin birleşimine dayanarak, pozitif koronovirüs vakalarının % 80 oranında başarı ile tespit edildiğini açıklamıştı.

Projeyi yürütenler, Mayıs itibarıyla 378 kişinin gönderdiği 459 öksürük ve nefes sesi örneğine sahiplerdi. Şimdiyse 30 000 civarında kayıta sahip olduklarını belirtiyorlar.

Ancak MIT 70 000 civarında ses örneğine sahip olduğunu açıkladı. Bunların 2500’ünün de teyitli covid vakalarına ait sesler olduğu belirtildi.

Yapay zeka uzmanı Calu Chace, algoritmayi “alışılmış bir AI (yapay zeka)” çalışması diye tanımladı.

Chace, “Bir makineye çok sayıda röntgen girip, kanseri tespit etmeyi öğretmekle aynı prensip. Yapay zekanın işe yaramasının bir örneği ve ilk defa bunun olumsuz bir yanını görmüyorum” dedi.