Avustralya ve Irak'taki bilim insanları, dil rengine dayalı hastalık teşhisi yapan bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu model, diyabet, kanser, inme gibi hastalıkları dil rengindeki değişikliklere göre tespit edebiliyor. Çalışmanın ilk deneme sonuçları ise umut verici.
Popular Science haberine göre; Yeni bir yapay zeka modeli, sadece kişinin diline bakarak sahip olduğu hastalıkları neredeyse kusursuz bir şekilde teşhis edebiliyor.
Avustralya Güney Üniversitesi (UniSA) ile Irak Orta Teknik Üniversitesi (MTU) iş birliğiyle geliştirilen bu teknoloji, ilhamını 2 bin yılı aşkın süredir kullanılan geleneksel tıbbi yöntemlerden alıyor.
Geleneksel Çin tıbbı gibi uygulamalar, dilin rengine, şekline ve kalınlığına bakarak sağlık sorunlarını teşhis ediyor. Yeni yapay zeka modeli ise, binlerce yıllık bu yöntemi teknolojinin olanaklarıyla birleştirerek, doktorlara hastalık teşhisinde yardımcı olmayı amaçlıyor.
Technologies dergisinde yayımlanan çalışmada araştırmacılar, insan dillerinin hastalıkları etkili bir şekilde tespit eden ve ilerlemelerini izleyen vücudun iç organlarıyla bağlantılı benzersiz özelliklere sahip olduğunu belirterek, "Bunlar arasında dil rengi en önemli olanıdır." dedi. Çalışmanın kıdemli yazarı ve UniSA'nın Tıbbi Enstrümantasyon Teknikleri Mühendisliği Bölümü'nde yardımcı doçent olan Ali Al-Naji, bu durumu verdiği birkaç örnekle açıkladı:
"Tipik olarak, diyabet hastalarının dili sarıdır, kanser hastalarının dili kalın yağlı bir kaplamaya sahip mor renktedir. Akut inme geçiren hastaların dili ise alışılmadık şekilde kırmızıdır."
HER HASTALIK GRUBUNDA DİL RENKLERİ FARKLI OLUYOR
Araştırmalara göre, beyaz dillerin anemi göstergesi olurken, çivit mavisi veya menekşe renginin vasküler ve gastrointestinal sorunlara veya astıma işaret ettiği biliniyor. Ayrıca daha yeni vakalarda, koyu kırmızı dillerin ciddi COVID-19 vakalarının kanıt olabileceği bulundu.
Al-Naji'nin ekibi, sistemlerini iki veri seti üzerinde görsel olarak eğiterek oluşturdu. İlk olarak, farklı doygunluk ve ışık koşullarında yedi renge yayılan 5 bin 260 görüntü beslediler. Bunlardan 300 "gri" girdi çeşitli sağlıksız dilleri temsil ederken, 310 "kırmızı" seçim sağlıklı örneklerin yerini aldı.
Daha sonra, Dhi Qar ve Musul'daki iki Irak eğitim hastanesi, sağlıklı insan dilleri ile mikotik enfeksiyon, astım, COVID-19, fungiform papilla ve anemi dahil olmak üzere çeşitli hastalıklara sahip olanların bir karışımını gösteren 60 fotoğraf kullanarak sistemi gerçek zamanlı olarak eğitti.
YAPAY ZEKANIN DOĞRULUK ORANI YÜZDE 98'İ AŞTI
Son olarak, algoritmayı bizzat test etmek amacıyla, programı bir USB web kamerasına bağladıktan sonra, hem sağlıklı hem de hasta gönüllülerden tarama için dillerini kameradan 20 cm uzağa yerleştirmeleri istendi. Al-Naji'nin ekibine göre sonuçlar "dikkate değer bir hassasiyet" sergiledi.
Çalışmanın sonuç bölümünde, "Sistem, dil renginde belirgin değişiklikler gösteren farklı rahatsızlıkları etkili bir şekilde tespit edebildi ve eğitilen modellerin doğruluk oranı yüzde 98'i aştı" denildi. Programın, 60 dil görüntüsünde yüzde 96,6 doğruluk oranına ulaştığı bilgisi paylaşıldı. Araştırma ekibi, bu yapay zeka modelinin hastanelerde kullanılmaya başlanmasının, hastalık taramalarında güvenli, etkili ve ekonomik bir yöntem sunabileceğini belirtiyor.
