Google’ın Sağlık Akustik Gösterimleri (HeAR) modeli, Hindistan’daki araştırmacıların ses analizi yoluyla yaşamı tehdit eden hastalıkları tespit etmesine yardımcı oluyor…
Öksürük, sağlık durumunuzda bir sorun olduğunun belirgin bir göstergesidir, ancak öksürüğün sesine göre ne kadar bilgi edinilebilir?
Google Research'in Salı günü yayınladığı yeni bir rapora göre, Hindistan'daki araştırmacılar, tüberküloz (TB) ve kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) gibi belirli solunum yolu hastalıklarını tespit etmek için Google tarafından geliştirilen bir yapay zeka modelini kullanıyorlar.
Google, Mart ayında biyoakustik temel modeli olan Sağlık Akustik Gösterimleri’ni (HeAR) başlattı.
Ekip, “Google Research ekibi olarak, HeAR’ı çeşitli ve kimliği belirsiz bir veri setinden derlenen 300 milyon parça ses verisi üzerinde eğitti ve özellikle öksürük modelini yaklaşık 100 milyon öksürük sesi kullanarak eğittik.” diye belirtti.
Orijinal araştırma raporuna göre, bir kişinin konuşma şekli (ton, perde ve hız dahil) demans gibi potansiyel sağlık sorunlarını tespit etmek için yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri tarafından analiz edilebilir.
Google Araştırma Mühendislik Direktörü Shravya Shetty, “HeAR, sağlık ile ilgili seslerdeki örüntüleri ayırt etmeyi öğrenerek tıbbi ses analizi için güçlü bir temel oluşturuyor,” diye yazdı ve devamında, “HeAR’ın, ortalama olarak, çok çeşitli görevlerde ve mikrofonlar arasında genelleme yapmada diğer modellerden daha üst sıralarda yer aldığını bulduk ve bu, sağlık ile ilgili akustik verilerdeki anlamlı örüntüleri yakalama konusundaki üstün yeteneğini gösteriyor.” dedi.
Shetty’nin açıkladığı gibi, Hindistan merkezli bir solunum sağlığı şirketi olan Salcit Technologies, öksürük seslerini analiz etmek ve tüberkülozu tespit etmek için Swaasa uygulamasının bir parçası olarak HeAR’ı kullanıyor.
Shetty, “TB tedavi edilebilir bir hastalıktır, ancak her yıl milyonlarca vaka teşhis edilemiyor; bunun nedeni genellikle insanların sağlık hizmetlerine kolayca ulaşamaması,” diye yazdı. ve devamında, “Teşhisi iyileştirmek, TB’yi ortadan kaldırmak için kritik öneme sahiptir ve yapay zeka, tespiti iyileştirmede ve bakımı dünya çapındaki insanlar için daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale getirmede önemli bir rol oynayabilir.” dedi.
Stop TB Ortaklığı’ndan dijital sağlık uzmanı Zhi Zhen Qin, yaptığı açıklamada, “HeAR gibi çözümler, tüberküloz taraması ve tespitinde yeni bir çığır açmak için yapay zeka destekli akustik analize olanak tanıyacak ve en çok ihtiyaç duyanlara potansiyel olarak düşük etkili, erişilebilir bir araç sunacak” dedi.
Yapay zeka ile üretilen deepfake’ler yapay zeka etrafındaki tartışmaların çoğunu ele geçirmiş olsa da, yaşamı tehdit eden hastalıkların erken tespiti vaadi, araştırmayı teknolojiye doğru itmeye devam ediyor.
Haziran ayında, İngiltere merkezli Cambridge Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen EMethylNET adlı bir yapay zeka modelinin, tedavinin en kritik olduğu erken dönemde kanseri tespit etme, teşhis etme ve tedaviyi belirleme potansiyeline sahip olduğu bulundu.
“Tümör tamamen çıkarılmalı mı yoksa sadece biyopsi mi yapılmalı? Yoksa ameliyat sırasında tedavi etmek için kullanabileceğimiz başka teknikler var mı?” USC Keck Medicine’de nöroşirürji uzmanı olan Dr. Gabriel Zada daha önce Decrypt’e söylemişti.
“Ameliyat sırasında tümör tipini ve alt tipini bilmemiz giderek daha önemli hale geliyor.” Dr. Gabriel Zada
Yapay zekayı erken kanser tespiti için kullanan diğer şirketler arasında, beyin, akciğerler, karaciğer ve prostat gibi vücudun hayati bölgelerini taramak için gelişmiş görüntüleme ve yapay zeka kullanan New York merkezli medikal teknoloji şirketi Ezra da yer alıyor.
“[Erken teşhis] her hasta için büyük bir fark yaratıyor ve aynı zamanda tıbbi sistem için de büyük bir fark yaratıyor.” Ezra’nın tıbbi danışmanı Dr. Daniel Sodickson, ve daha önce de Decrypt’e şöyle bir açıklama yapmıştı, “Kanser için beş yıllık sağ kalım oranlarının erken teşhis edildiğinde ortalama %20'den %80'e çıktığı gösterildi, bu yüzden rakamları hesaplarsanız bu bir milyar hayat kurtarıldığı anlamına geliyor.”
by Jason Nelson | Decrypt
Comments