Yeni bir algoritma zatürreyi radyologlardan daha iyi değerlendiriyor
Yeni geliştirilen bir algoritma sayesinde zatürre hastalığı hakkında çok daha başarılı değerlendirmeler yapılabiliyor.
Röntgen filmi birçokları için bir şey ifade etmeyebilir. Fakat bir radyolog bu filmi eline aldığı zaman çok daha farklı şeyler görerek hastalık konusunda değerlendirmelerde bulunabilir.
Fakat Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilen ve konvolüsyonel sinir ağı olan CheXNet adlı yeni bir algoritma, zatürre hastalığını radyologlardan çok daha iyi değerlendirebiliyor. CheXNet algoritması, 100 binden fazla göğüs kafesi röntgeni kullanılarak ortaya çıkarıldı.
CheXNet algoritması ve 4 radyolog tarafından bazı röntgen filmlerinin değerlendirilmesi istendi.
CheXNet, zatürreyi değerlendirmede radyologlardan çok başarılı çıkmakla kalmadı ve ayrıca 13 farklı hastalığı tanımlamada da daha iyi sonuçlar elde etti.
Dünya çapındaki çocuk ölümlerinin en büyük sorumlusu olarak zatürre hastalığı gösteriliyor. 2015 yılında zatürre, dünyada 5 yaş altındaki 1 milyon çocuğun ölümüne sebep oldu.
Yapay zeka araştırmacısı Andrew Ng de, yapay zekanın ilaç sektöründe çok daha güvenilir bir teknoloji olma yolunda ilerlediğini düşünüyor.
Instagram.com/mehmetcankmrc
twitter.com/mehmetcankmrc
YouTube.com/mehmetcankomurcu
