Öğrenen makineler, yüzleri tanıyabilmek, arabaları sürmek ve hatta gezdiğiniz yerleri tespit etmek için kullanılabilir. Ancak şimdi Google, bilgisayarlarını daha beklenmedik bir şey yapmaya yönlendiriyor.
Google araştırmacıları, Scientific American‘ın açıkladığına göre; bir kişinin kan basıncını, yaşını ve sigara içme durumunu retina görüntülerinden tahmin etmenin bir yolunu geliştirdiler. Bu veriler, birinin kalp krizi riski yüksek olduğunda bunu belirlemek için bile yeterli olabiliyor.
Google‘ın araştırmasında, nesnelerin fotoğraflarda tanımlanmasında kullanılan, biyolojik olarak ilham alan bir sistem olan konvolüsyonel bir sinir ağı kullandı. Bununla birlikte, bu ağlar onları farklı veri setleri üzerinde eğitirseniz başka şeyler de yapabilirler.
Konvolüsyonel sinir ağları, genel bir imgeyi insan beynine gönderirken daha çok parçalara ayırmadan analiz edebilmektedir. Bu ağlar aslında bir görüntünün içeriğini anlayabiliyor ve bu konuda çok başarılı oluyorlar.
Google‘ın araştırma kolu, sinir ağı tasarımını biyolojik problemlere uygulamak amacındaydı. Ancak çalışmaya retinayla başlamadı. Geçmiş bir çalışmada, Google, diğer yöntemlerle kaçılacak küçük mutasyonları bulmak için bir DNA dizisini tarayabilen DeepVariant adlı bir araç oluşturdu.
Retina Tarama Sinir Ağı
Google‘ın dışındaki Seattle’daki Cell Science Allen Enstitüsü‘nden araştırmacılar, hücreli organelleri mikroskoplardan 3D görüntülerde otomatik olarak tanımlamak için konvülsiyonel sinir ağları kullanıyor. Bileşenler, hücreleri lekeleme ihtiyacını ortadan kaldıran bilgisayarla renklendiriliyor.
Retina tarama sinir ağını geliştirmek için Google‘a çok miktarda veri lazımdı. Ağ kurmak için 284.335 hastadan retina görüntüleri kullanıldı. Daha sonra, ağın derin öğrenme yeteneklerini, 12.026 ve 999 hasta olmak üzere iki farklı veri kümesi kullanarak doğruladı.
Google‘ın bu modelin sağlık ölçümlerini doğru bir şekilde tahmin edebildiğini gösterdiği için bu önemli bir adımdı. Retina görüntülerinden yapılan analizler sadece modelin yaklaşık 3 yıl içerisindeki yaşını, cinsiyetini (yüzde 97 doğruluk), sigara içme durumunu (yüzde 71 doğruluk), kan basıncını (11.23mmHg içinde) ve birisinin “olumsuz” olma ihtimalini belirleyebilir kardiyak olay “olarak tanımladı.
Modelin, retina görüntülerinden yapılan tahmin yüzde 70 doğruluk oranına sahipti. Yüzde 30 yanılma payı olsada, sadece gözdeki kan damarlarına bakıldığı düşünüldüğünde bu oldukça etkili bir başarıdır.
Çalışma şu anda hala sadece ön baskıdadır ve benzer çalışmalarla karşılaştırılmamıştır. Diğer araştırmacılar modelleri gözden geçirip etkileri bilecek kadar sonuçlarını doğrulamalıdır. Ancak bu şekliyle bile tıbbi açıdan çok önemli bir veri olarak sayılabilir.
Yüzde 100 doğru olmasa bile retina taraması, doktorlara daha fazla veri sağlayacak, basit ve invaziv olmayan bir prosedürdür.
