Dolar 9,3088
Euro 10,8387
Altın 529,59
BİST 1.430
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 17 °C
Çok Bulutlu

Yapay Zeka Dünya Çapında COVID-19 Hastalarını Tedavi Etmek İçin Dünyada İlk

02.10.2021
15
Yapay Zeka Dünya Çapında COVID-19 Hastalarını Tedavi Etmek İçin Dünyada İlk

Cambridge’deki Addenbrooke Hastanesi, dünyanın dört bir yanından 20 hastane ve sağlık teknolojisi lideri NVIDIA ile birlikte, Covid hastalarının oksijen ihtiyaçlarını küresel ölçekte tahmin etmek için yapay zeka (AI) kullandı.

Araştırma pandemi tarafından ateşlendi ve dört kıtadan gelen verileri kullanarak bir Covid-19 hastasının hastane bakımının ilk günlerinde ne kadar ekstra oksijene ihtiyaç duyabileceğini tahmin etmek için bir AI aracı oluşturmaya başladı.

Birleşik öğrenme olarak bilinen teknik, Covid semptomları olan hastane hastalarından alınan göğüs röntgenlerini ve elektronik sağlık verilerini analiz etmek için bir algoritma kullandı.

Kesin hasta gizliliğini korumak için hasta verileri tamamen anonimleştirildi ve her hastaneye bir algoritma gönderildi, böylece hiçbir veri paylaşılmadı veya konumundan ayrılmadı.

Algoritma verilerden “öğrendikten” sonra, dünyanın herhangi bir yerindeki hastane Covid hastalarının oksijen ihtiyaçlarını tahmin edebilecek bir AI aracı oluşturmak için analiz bir araya getirildi.

15 Eylül 2021’de yayınlandı Doğa Tıbbı, SINAV olarak adlandırılan çalışma (için EBay Cxr Aben model), bugüne kadarki en büyük, en çeşitli klinik birleşik öğrenme çalışmalarından biridir.

kontrol etmek için kesinlik SINAV, Addenbrooke Hastanesi de dahil olmak üzere beş kıtadaki bir dizi hastanede test edildi. Sonuçlar, bir hastanın acil servise gelişinden sonraki 24 saat içinde ihtiyaç duyulan oksijeni yüzde 95 duyarlılık ve yüzde 88’in üzerinde bir özgüllük ile öngördüğünü gösterdi.

Cambridge’de çalışmayı yöneten ve Addenbrooke Hastanesi’nde fahri danışman radyolog ve Cambridge Üniversitesi Klinik Tıp Okulu’nda radyoloji başkanı olan Profesör Fiona Gilbert, “Federe öğrenim, AI inovasyonunu klinik iş akışına getirmek için dönüştürücü bir güce sahiptir” dedi.

“EXAM ile devam eden çalışmalarımız, bu tür küresel işbirliklerinin tekrarlanabilir ve daha verimli olduğunu gösteriyor, böylece klinisyenlerin karmaşık sağlık sorunları ve gelecekteki salgınlarla başa çıkma ihtiyaçlarını karşılayabiliriz.”

SINAV algoritmasının geliştirildiği ABD’deki Mass General Bingham’dan çalışmanın ilk yazarı Dr. Ittai Dayan şunları söyledi:

“Genellikle AI geliştirmede, bir hastanenin verileri üzerinde bir algoritma oluşturduğunuzda, başka hiçbir hastanede iyi çalışmaz. Farklı kıtalardan birleşik öğrenme ve nesnel, çok modlu verileri kullanarak SINAV modelini geliştirerek, dünya çapında ön saflardaki doktorlara yardımcı olabilecek genelleştirilebilir bir model oluşturabildik.”

Kuzey ve Güney Amerika, Avrupa ve Asya’daki işbirlikçileri bir araya getiren SINAV çalışması, yüksek kaliteli tahminler elde etmek için sadece iki haftalık AI ‘öğrenme’ aldı.

NVIDIA Tıbbi Yapay Zeka Küresel Başkanı Dr. Mona G Flores, “Federated Learning, araştırmacıların işbirliği yapmasına ve yapay zekanın gücünü kullanarak küresel olarak yapabileceklerimiz için yeni bir standart belirlemesine olanak sağladı” dedi. Bu, yapay zekayı yalnızca sağlık hizmetleri için değil, mahremiyetten ödün vermeden sağlam modeller oluşturmak isteyen tüm endüstrilerde ilerletecek.”

Mart/Nisan 2020’de pandeminin ilk dalgasında Addenbrooke Hastanesine gelen 250 kişi de dahil olmak üzere, dünyanın dört bir yanından yaklaşık 10.000 COVID hastasının sonuçları bu çalışmada analiz edildi.

Araştırma, Ulusal Sağlık Araştırmaları Enstitüsü (NIHR) Cambridge Biyomedikal Araştırma Merkezi (BRC) tarafından desteklendi.

SINAV modeli üzerinde çalışmalar devam etmiştir. Mass General Brigham ve NIHR Cambridge BRC, EXAM kullanarak ileriye dönük çalışmalar yürütmek için Dr. Dayan tarafından ortak kurulan NVIDIA Inception girişimi Rhino Health ile birlikte çalışıyor.

Profesör Gilbert şunları ekledi: “En iyi radyologlarımızın performansına uygun yazılım oluşturmak karmaşıktır, ancak gerçekten dönüştürücü bir istektir. Birleştirilmiş öğrenme ve işbirliğini kullanarak farklı kaynaklardan gelen verileri ne kadar güvenli bir şekilde bütünleştirebilirsek ve yenilik yapmak için gereken alana sahip olursak, akademisyenler bu dönüştürücü hedefleri gerçeğe o kadar hızlı dönüştürebilir.”

Referans: “Klinik sonuçları tahmin etmek için birleşik öğrenme COVID-19Ittai Dayan, Holger R. Roth, Aoxiao Zhong, Ahmed Harouni, Amilcare Gentili, Anas Z. Abidin, Andrew Liu, Anthony Beardsworth Costa, Bradford J. Wood, Chien-Sung Tsai, Chih-Hung Wang, Chun-Nan Hsu , CK Lee, Peiying Ruan, Daguang Xu, Dufan Wu, Eddie Huang, Felipe Campos Kitamura, Griffin Lacey, Gustavo César de Antônio Corradi, Gustavo Nino, Hao-Hsin Shin, Hirofumi Obinata, Hui Ren, Jason C. Crane, Jesse Tetreault , Jiahui Guan, John W. Garrett, Joshua D. Kaggie, Jung Gil Park, Keith Dreyer, Krishna Juluru, Kristopher Kersten, Marcio Aloisio Bezerra Cavalcanti Rockenbach, Marius George Linguraru, Masoom A. Haider, Meena AbdelMaseeh, Nicola Fréeke, Damasceno, Pedro Mario Cruz ve Silva, Pochuan Wang, Sheng Xu, Shuichi Kawano, Sira Sriswasdi, Soo Young Park, Thomas M. Grist, Varun Buch, Watsamon Jantarabenjakul, Weichung Wang, Won Young Tak, Xiang Li, Xihong Lin, Young Joon Kwon, Abood Quraini, Andrew Feng, Andrew N. Priest, Barış Türkbey, Benjamin Glicksberg, Bernardo Bizzo, Byung Seok Kim, Carlos Tor-Díez, Chia-Cheng Lee, Chia-Jung Hsu, Chin Lin, Chiu-Ling Lai, Christopher P. Hess, Colin Compas, Deepeksha Bhatia, Eric K. Oermann, Evan Leibovitz, Hisashi Sasaki, Hitoshi Mori , Isaac Yang, Jae Ho Sohn, Krishna Nand Keshava Murthy, Li-Chen Fu, Matheus Ribeiro Furtado de Mendonça, Mike Fralick, Min Kyu Kang, Mohammad Adil, Natalie Gangai, Peerapon Vateekul, Pierre Elnajjar, Sarah Hickman, Sharmila Majumdar, Shelley L. McLeod, Sheridan Reed, Stefan Gräf, Stephanie Harmon, Tatsuya Kodama, Thanyawee Puthanakit, Tony Mazzulli, Vitor Lima de Lavor, Yothin Rakvongthai, Yu Rim Lee, Yuhong Wen, Fiona J. Gilbert, Mona G. Flores ve Quanzheng Li, 15 Eylül 2021, Doğa Tıbbı.
DOI: 10.1038 / s41591-021-01506-3

.

Gelişmelerden zamanında haberdar olmak için Google News’te Bilim Portal’a ABONE OLUN

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.