Facebook ve NYU, MRI taramalarını hızlandırmak için yapay zekâdan yararlanıyor
Yapay zekâ hemen her alanda kullanıldığı gibi sağlık sektöründe de benzersiz bir etki oluşturuyor. Son olarak Facebook ve NYU, MRI taramalarını dört kat daha hızlı hale getirmek için yapay zekâdan faydalanmaya başladı.
Yapılan araştırmalar ve analiz sonuçları, yapay zekâyı tıbbi görüntülemeye dahil etmenin çok büyük bir adım olduğunu gösteriyor.
Daha önce bir MRI taraması geçirdiyseniz aslında bu deneyimin ne kadar rahatsız edici olabileceğini bilirsiniz. Klostrofobi tetikleyen bir tüpe yerleştirilirsiniz ve etrafınızda görünmeyen bir donanım gıcırdayıp dururken tamamen sabit kalmanız istenir. Yapılan yeni bir araştırma, yapay zekânın MRI taramalarını dört kat daha hızlı gerçekleştirmeyi hedefliyor.
Yapay zekâyı tibbi görüntülemeye dahil etmek için büyük bir adım.
Çalışma, Facebook'un yapay zekâ araştırma ekibi (FAIR) ve NYU Langone Health'teki radyologlar arasında fastMRI olarak adlandırılan ortak bir projeyi kapsıyor. Bilim insanları, düşük ve yüksek çözünürlüklü MRI taramaları çiftleri üzerinde bir makine öğrenimi modeli eğitiyor ve bu sistem nihai bir MRI taramasının neye benzediğini tahmin etmek için kullanılıyor. Bu da taramaların daha hızlı yapılabileceği anlamına geliyor.
NYU Langone Health'de radyoloji profesörü olan Dan Sodickson, konuyla alakalı olarak The Verge'e yaptığı açıklamada aslında durumu kısaca özetliyor:
- Sinir ağı tibbi görüntünün genel yapısını biliyor. Bazı açılardan yaptığımız şey 'verilere dayalı olarak' bu belirli hastanın taramasıyla ilgili benzersiz olanı doldurmak.
FastMRI ekibi yıllardır bu sorun üzerinde çalışıyor. Ancak bugün American Journal of Roentgenology'de yöntemlerinin güvenirliğini kanıtladığını söyledikleri bir klinik çalışma yayınlıyorlar.
Çalışma, radyologlardan hem geleneksel MRI taramalarına hem de AI ile geliştirilmiş hastaların diz taramalarına dayanarak teşhis koymalarını istedi.
Yapılan araştırmalar doktorların hem geleneksel hem de AI taramalarıyla karşı karşıya kaldıklarında aynı değerlendirmeleri yaptıklarını bildiriyor.
- Burada güvenin temel alınabileceği anahtar kelime değiştirilebilirlik. Görüntü kalitesine dayalı bazı nicel ölçütlere bakmıyoruz. Radyologların da aynı sonuçları bulduğu biliniyor.