Göğüs Röntgeninde COVID-19’u Hızla ve Yüksek Doğrulukla Tespit Eden Bir Yapay Zeka: DeepCOVID-XR
- gazigenmet
- 3 Ara 2020
- 2 dakikada okunur
Eğitilmiş Bir Göz
COVID-19 hastalığının göğüs görüntülemede karakteristik bulguları var. COVID-19’lu birçok hasta için göğüs röntgeni benzer modeller gösterir. Berrak, sağlıklı akciğerler yerine, akciğerleri düzensiz ve puslu görünür. Asıl problem astım, kalp yetmezliği veya akciğerlerdeki diğer hastalıkların röntgen görüntülerinin de benzer görünmesi.
COVID-19 ile daha az bulaşıcı bir şey arasındaki farkı anlamak için eğitimli bir göz gerekir. Göğüs radyografisinden COVID-19 tespit eden bir yapay zeka algoritması, gerek hastaların sınıflandırılmasında gerek hastane ortamında bulaşmanın kontrol edilmesinde faydalı olabilir. Ancak daha önceki raporlar küçük veri kümeleri veya düşük kalitede veriler ile sınırlıydı dolayısıyla kaliteli sonuç elde edilemiyordu. Göğüs radyografilerinde COVID-19’u tespit etmek için derin öğrenme metodunu kullanan bu yapay zeka algoritması geniş bir klinik veri seti üzerinde eğitilmiş ve test edilmiş.
Yapay Zeka İnsana Karşı
Algoritma, Şubat 2020’den Nisan 2020’ye kadar 4.253’ü COVID-19 pozitif olan toplam 14.788 görsel kullanılarak eğitildi ve onaylandı. Ardından tek bir kurumdan alınan ve 1.192’si COVID-19 pozitif olan 2.214 görsel ile test edildi. Algoritmanın performansı, alanında deneyimli 5 göğüs hastalıkları uzmanının yorumlarıyla karşılaştırıldı. Göğüs uzmanları bu değerlendirmeleri iki buçuk saat ve üç buçuk saat aralığında yaparken DeepCOVID-XR sadece 18 dakikada yaptı. 3.101’i kadın 2.752’si erkek toplam 5.853 hasta değerlendirildi. Test boyunca DeepCOVID-XR’ın doğruluk oranı %83 oldu. 134’ü COVID-19 pozitif olan rastgele seçilmiş 300 test içinde radyoloji uzmanlarının bireysel tahminlerinin doğruluk oranı %76 ve %81 arasında değişirken (5 radyoloğun fikir birliğiyle verdikleri kararın da doğruluk oranı %81 oldu), DeepCOVID-XR’ın doğruluk oranı %82 oldu. DeepCOVID-XR radyoloji uzmanlarından açık ara daha iyi hassasiyete sahip. Radyologların hassasiyet oranı yaklaşık %60 seviyesinde kalırken bu oran DeepCOVID-XR’da %71 oldu.
Çalışmayı yapan ekibin başkanı sistem hakkında “Radyologlar maliyetlidir ve her zaman müsait olmayabilirler ama röntgenler maliyetsiz ve zaten rutin bakım sisteminin bir parçası. Bu, potansiyel olarak para ve zaman tasarrufu sağlayabilir. Özellikle de COVID-19 ile mücadele ederken zaman çok kıymetliyken…” diyor.
Sonuç olarak DeepCOVID-19, COVID-19’u uzmanlara göre yaklaşık 10 kat daha hızlı ve %1-%6 oranında daha doğru tespit ederek uzmanları alt etmeyi başardı. Algoritma, şu anda diğer araştırmacıların da araştırmalarını yeni verilerle eğitebilmesi için halka açık durumda. Ayrıca araştırmacılar bu algoritmanın COVID-19’dan başka sebeplerle hastaneye yatırılan hastalarda kullanılabileceğine inanıyor.
HAZIRLAYAN: Ahmet Güllük
KAYNAK:
Comments