Hayal edin, solunum hastalığınızı doğru bir şekilde teşhis edebilen bir akıllı telefonunuz var, sadece öksürük sesinizi analiz ederek. Bilim kurgu romanının sayfalarından fırlamış gibi duyulabilir, ancak Washington Üniversitesi’ndeki bir grup bilim insanı ve doktor bu fikri gerçeğe daha da yaklaştırıyor.
Bu araştırmacılar, makine öğreniminin gücünden yararlanarak, tüberküloz (TB) ile ilişkili çeşitli hastalıklarla ilişkilendirilebilecek öksürükleri tanımlayabilen bir uygulama geliştirdi. Dünya Sağlık Örgütü’ne göre, tüberküloz her yıl 1,5 milyon insanın hayatını etkileyen ciddi bir bakteriyel enfeksiyondur ve akciğerleri etkiler.
Pulmoner, Kritik Bakım ve Uyku Tıbbı’nın yardımcı doçenti Dr. David Horne ve ekibi, bu teknolojiyi akıllı telefonlar aracılığıyla erişilebilir hale getirmeyi hedefliyor. Onaylanmış TB hastalarından veri toplarken ve onlara sahip olmayanların öksürük seslerini karşılaştırırken, ses kayıtlarında bulunan frekans desenlerini analiz etmek için bir makine öğrenme algoritması eğittiler.
Araştırmadan Manuja Sharma, “İnsan kulağına belki fark edilmez olmasa da, makine öğrenme algoritması, TB ve TB olmayan vakalar arasında farklılık gösterebilen ince öksürük sesleri tespit edebilir” açıklamasını yaptı.
Ekibin bulguları devrim niteliğinde. Düzenli bir akıllı telefon mikrofonunu kullanan uygulamaları, daha pahalı mikrofonlara kıyasla aktif TB öksürüklerini daha yüksek bir doğrulukla tahmin etti. Bu atılım, TB oranının yüksek olduğu ancak tanı için kaynakların sınırlı olduğu toplumlarda tarama sürecini devrimleştirebilir.
Araştırmacılar ayrıca uygulamalarını COVID-19, zatürre ve astım gibi diğer solunum hastalıklarından kaynaklanan öksürükleri içerecek şekilde genişletme planlarına sahiptir. Bu teknolojinin, sağlık profesyonellerinin solunum yolu hastalıklarına yüksek risk altında olan bireyleri tespit etmelerine olanak tanıyan hızlı ve maliyet etkin tarama araçları sağlayabileceğine inanıyorlar.
Henüz çok araştırma ve geliştirme yapılması gereken birçok alan olsa da, solunum yolu hastalıklarını teşhis etme konusundaki bu yenilikçi yaklaşım büyük umut vaat ediyor. Akıllı telefonların yaşamımızın vazgeçilmez bir parçası haline geldiği bir dünyada, bu teknoloji sağlığı parmaklarımıza getirebilir, bireylere güç verir ve küresel halk sağlığını iyileştirir.
Sıkça Sorulan Sorular:
1. Washington Üniversitesi ne geliştirmiştir?
Washington Üniversitesi, tüberküloz (TB) ile başlayarak çeşitli hastalıklara bağlı farklı öksürük tiplerini tanımlayabilen bir uygulama geliştirmiştir.
2. Tüberküloz (TB) nedir?
Tüberküloz, akciğerleri etkileyen ciddi bir bakteriyel enfeksiyondur ve Dünya Sağlık Örgütü’ne göre her yıl 1,5 milyon insanın hayatını kaybetmektedir.
3. Uygulama nasıl çalışır?
Uygulama, onaylanmış TB hastalarından veri toplar ve bunların öksürük seslerini TB’si olmayanlarla karşılaştırır. Ardından bir makine öğrenme algoritması, ses kayıtlarındaki frekans desenlerini analiz ederek TB ve TB olmayan vakalar arasında ayrım yapar.
4. Araştırmanın bulguları nelerdir?
Araştırmacılar, düzenli bir akıllı telefon mikrofonunu kullanan uygulamanın, daha pahalı mikrofonlara göre aktif TB öksürüklerini tahmin etmede daha yüksek doğruluk gösterdiğini bulmuşlardır.
5. Bu teknolojinin potansiyel etkisi nedir?
Bu atılım, TB oranının yüksek olduğu ancak tanı için kaynakların sınırlı olduğu toplumlarda tarama sürecini devrimleştirebilir. Ayrıca COVID-19, zatürre ve astım gibi diğer solunum hastalıklarından kaynaklanan öksürükleri içerecek şekilde genişletilebilir.
Tanımlar:
1. Makine öğrenme: Bilgisayarların açık bir şekilde programlanmaksızın öğrenmesini ve tahmin veya kararlar vermesini sağlayan yapay zeka dalları.
2. Tüberküloz (TB): Öncelikle akciğerleri etkileyen ancak vücudun diğer bölgelerini de etkileyebilen ciddi bir bakteriyel enfeksiyon.
Önerilen İlgili Bağlantılar:
1. Dünya Sağlık Örgütü: Tüberküloz da dahil olmak üzere çeşitli sağlık konuları hakkında bilgi sunan Dünya Sağlık Örgütü’nün resmi web sitesi.
2. Washington Üniversitesi: Solunum yolu hastalıklarının teşhisi için araştırmacıların uygulamayı geliştirdiği Washington Üniversitesi’nin resmi web sitesi.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar