Birgün bilgisayarlar doktorlara teşhis koymakta çok daha hızlı yardımcı olacak.
Beth Israel DeaConess Medical Center (BIDMC) ve Harvard Medical School (HMS)’den oluşan araştırmacı grup patoloji görüntülerini yorumlamak için yapay zekayı eğitecek yeni bir yol geliştirdi.
BIDMC’den Andrew Beck temelde “Derin öğrenme yöntemi” kullanıyoruz ve AI’yi eğitmek için yaygın görüntü ve nesneler ile bunlara bağlı konuşmaları öğretiyoruz diyor.
AI (Yapay Zeka); bu tekniği uluslararası biyomedikal görüntüleme sempozyumundaki bir yarışmada çeşitli lenf nodları görüntülerinde meme kanseri aramasında kullanıldı ve sonuç oldukça başarılı.
Sistem Nasıl Çalışıyor?
Sistem yüzlerce kanserli lenf nod görüntüleri ve sağlamları ile beslenmiş durumda bu sayede makina bir çok örneklemeden yola çıkarak bazı çıkarımlar elde edebiliyor.
Sonuç ; AI yarışma sırasında yüzde 92 gibi bir başarı oranı ile iki ayrı kategoride kazanmayı başardı.
Bu aslında ümit vaat eden bir sonuç yüzde 96 tespit başarısı gösteren insana göre bilgisayarlar bir adım daha yaklaşmış oldu.
Fakat esas önemli rakam ise insan ve bilgisayar analizlerinin ortaklaşa kullanılmasında yatıyor.
Beck bilgisayarın yarattığı analiz sonuçları ile patologların analizlerini birleştirdiklerinde ise yüzde 99.5 gibi heyecan verici bir sonuç elde ettiklerini de söylüyor.
