Basit bir öksürük ile Covid-19'lu bir kişiyi teşhis etmek mümkün olduğu ileri sürüldü.
Bu, Amerika Birleşik Devletleri'nde Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nün (MIT) laboratuvarında geliştirilen bir yapay zeka algoritmasıyla gösterilmiştir. Söz konusu çalışma ayrıntılı olarak Journal of Engineering in Medicine and Biology'de yayımlandı.
Araştırmacı Brian Subirana liderliğindeki ABD araştırma ekibi sayesinde, Covid-19 hastalarını sadece öksürük seslerinden teşhis etmek mümkün oldu.
Koronavirüs hastası olduğunuzda öksürük şeklinizin normal ve basit bir mevsimsel grip veya soğuk algınlığına kıyasla önemli ölçüde değiştiği tez doğrulandı.
Ancak yapay zekanın kolayca kavrayabildiği fark kesinlikle insan kulağı tarafından algılanamaz.
Brian Subirana'nın ekibi tarafından incelenen algoritmanın tasarımı, yaklaşık 70 bin ses örneğinin analizine dayanıyordu. Her örnek, belirli sayıda öksürük repertuarını içeriyordu. Bunlardan 2.500'ü doğrulanmış Covid-19 teşhisi olan kişilerden geliyor.
Algoritmanın pozitif insanları tanımadaki başarı oranı yüzde 98,5'ti.
Çalışma asemptomatik olsanız bile öksürüğün tamamen farklı olduğunu gösteriyor.
Geçtiğimiz aylarda Cambridge Üniversitesi Carnegie Mellon Üniversitesi ve İngiliz sağlık hizmeti kuruluşu Novoic dahil olmak üzere birçok kuruluş benzer projeler üzerinde yoğun bir şekilde çalıştı.
Çalışmalarının amacı Covid-19 hastalarının nefes sesi ile öksürüğün kombinasyonu yoluyla teşhis edilmesidir.
Şimdi Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'ndeki araştırmacılar yasal onay bekliyor.
İkincisi sayesinde yenilikçi algoritmalarını önümüzdeki aylarda belirli bir uygulamada geliştirebilecekler. Bu sayede gelecekte nefes sesleri ve öksürük temelinde olumlu vakaları tespit etmek mümkün olacak.
Bu tanıma yöntemi bilim camiası için çok faydalı olabilir. Bu sayede öğrencilere, işçilere, kamu personeline ve hepsinden önemlisi toplu taşıma araçlarıyla titizlikle seyahat edenlere yönelik günlük taramalar yapılabilecek. Bu yöntemle salgınların etkili bir şekilde azaltılması umulmaktadır.
Kaynak: İlgiornale
