Icahn Okulunda yapılan bir araştırmaya göre, felç, kanama ve hidrosefali gibi akut nörolojik hastalıkların geniş bir yelpazesini tanımlamak için tasarlanmış bir yapay zeka platformunun, CT taramalarındaki hastalığı, insan tanısından daha hızlı bir şekilde 1,2 saniyede belirlediği gösterilmiştir. Çalışma Sinai de Tıp Fakültesi ve Nature Tıp dergisinde yayınladı.
Nöroşirurji Anabilim Dalı Öğretim Görevlisi kıdemli öğretim görevlisi Eric Oermann, “Toplam işlem ve yorumlama süresi 1.2 saniyedir. Bu tür bir triyaj sistemi doktorları dakikalar boyunca saatlerce sıraya girebilecek kritik bir bulguya uyarabilir.”
“Tıpta klinik problemleri çözecek ve hasta bakımını geliştirecek yapay zeka geliştirmek için vizyon üzerine çalışıyoruz.”
Bu, çok çeşitli akut nörolojik olayları saptamak ve doğrudan bir klinik uygulamayı göstermek için yapay zekayı kullanan ilk çalışmadır. Araştırmacılar, bir görüntünün kritik veya kritik olmayan bulgular içerip içermediğini belirlemek için derin bir sinir ağını eğitmek için 37.236 baş BT taraması kullandı.
Platform daha sonra körleştirilmiş, randomize kontrollü bir denemede simüle edilmiş bir klinik ortamda test edildi. Burada ciddiye dayalı olarak kafa BT taramalarını tetikledi. Bilgisayar yazılımı, bir radyoloğu bir hastalığı fark etmek için aldığı süreye karşı ne kadar çabuk fark edebileceğini ve bildirimde bulunabileceğini test etti.
Zayıf Denetimli Öğrenme Yaklaşımları
Bilgisayar algoritmasının bir görüntüyü ön işleme tabi tutması için ortalama zamanı, sonuç çıkarma yöntemini çalıştırması ve gerekirse, doktorun görüntüyü okuması için doktorlardan 150 kat daha kısa sürdü.
Bu çalışma, araştırma ekibinin doğal dil işleme alanındaki uzmanlığını ve Sina Dağı Sağlık Sisteminin büyük klinik veri setlerini temel alan “zayıf denetimli öğrenme yaklaşımlarını” kullanmıştır.
Oermann, bu araştırmanın bir sonraki aşamasının, BT taramalarının bilgisayar etiketlemesini ve “güçlü bir şekilde denetlenen öğrenme yaklaşımları” na geçişini ve veri verimliliğini arttırmak için yeni teknikler gerektirdiğini söyledi. Araştırmacılar sistemi yeniden tasarlama amacını tahmin ediyorlar. Bu değişiklikler önümüzdeki iki yıl içinde gerçekleştirilecek.
Dr. Sinai Sağlık Sisteminde Nöroşirürji ve Nöroşirürji Simülasyonu Kliniği Klinik Direktörü için Sistem Başkanı ve ortak yazar Joshua Bederson, “Zaman ‘beyindir’ ifadesi, akut nörolojik hastalıkların tedavisinde hızlı cevabın kritik olduğunu gösterir. Bu nedenle tanıya giden süreyi azaltan herhangi bir araç, hasta sonuçlarının iyileşmesini sağlayabilir,” diyor.
Sina Dağı Sağlık Sistemi, Sina Dağı Hekimler Fakültesi Uygulaması CEO’su ve Icahn Tıp Fakültesi Klinik İşleri Dekanı Araştırmacı yazar Burton Drayer “Derinlemesine öğrenme ve bilgisayarlı görme tekniklerinin radyolojik görüntülemeye uygulanması, 21. yüzyılda tıbbi bakım için açık bir zorunluluktur” diyor.
Bu çalışma, hasta bakımını geliştirecek ve doktorların hastalıkları doğru bir şekilde teşhis etmesine yardımcı olacak tıp alanında yapay zeka geliştirmeye adanmış bir grup bilim adamı, doktor ve araştırmacı olan “AISINAI” olarak bilinen Mount Sinai AI Konsorsiyumu tarafından gerçekleştirilmiştir.
