Bir grup Brezilyalı doktor ve matematikçi, hamilelikteki sorunları tespit etmek ve böylece fetüs ve annedeki komplikasyonları önlemek için MRI görüntülerini analiz edebilen bir algoritma oluşturmayı başardı. Araştırmacılar, doktorlara kıyasla yüzde isabet oranıyla, teknolojinin hamilelikteki sorunların teşhisini hızlandırdığını ve ülkenin uzman olmayan uzak bölgelerinde uygulanabileceğini söylüyor.

IMPA (Institute of Pure and Applied Mathematics) ve Dasa sağlık grubundan profesyoneller tarafından geliştirilen algoritma, görüntülerde amniyotik sıvının ne olduğunu, fetüsü korumaya yardımcı olan ve hamilelik sırasında fetüsün gelişiminde işbirliği yapan bir maddeyi tanımlayabiliyor.

Rio de Janeiro’daki Dasa‘da fetal tıptan sorumlu doktor ve grubun üyelerinden Heron Werner, amniyotik sıvı miktarını ölçmenin fetüsün sağlığını yansıttığı için önemli olduğunu açıklıyor. Amniyotik sıvının dinamikleri, bebekte bir patoloji aramamıza az çok rehberlik edebilir, diyor.

Yeni teknoloji, örneğin, fetüsün sıvıyı içmesini engelleyen bir sorun olan yemek borusundaki tıkanıklığın teşhisine yardımcı olabilir, bunun sonucunda MRG’de görülebilen rahimdeki madde miktarı artar, diyor doktor. Ayrıca, görüntülerde izlenen amniyotik sıvı miktarını azalttığı için bebeğin üriner sistemindeki işlev bozukluklarını da algılayabilir.

Bu sonuçlara ulaşmak için araştırmacılar 700 adet 3D manyetik rezonans görüntüsü kullandılar. Evrişimli sinir ağları adı verilen bir teknoloji tarafından daha da desteklenen yapay zekayı eğitmek için kullanıldılar.

“Bu ağlar, bilgisayarın içinde işleyen bir insan beyninin çok basit bir simülasyonu gibidir" diyor Impa‘da araştırmadan sorumlu araştırmacı olan Roberto Oliveira, “Beyinde gerçekten nöronlar arasındaki bağlantılar olan yapay nöronlara ve sinapslara sahip ve bu nöronları simüle ederek algoritmanın öğrenebilmesini sağlıyor" diyor.

Bu sinir ağları ile algoritma, öğrenmesi gereken şeylerin birkaç örneğini görselleştirebilir ve oradan sürekli olarak gelişir.

Impa‘da araştırmacı ve projenin koordinatörü olan Paulo Orenstein, öğrenmenin aynı zamanda algoritmanın yapmaya çalıştığı şeyden kaynaklandığını söylüyor. “Ona bu vuruşlardan hangisinin iyi, hangilerinin kötü olduğu konusunda rehberlik ediyoruz ve bu şekilde sonunda görüntülerdeki amniyotik sıvıyı tespit etmenin bazı yollarını öğrenmeye başlıyor" diye açıklıyor.

Örneğin araştırma sırasında bir noktada algoritma, bir rezonans alanının amniyotik sıvı olduğuna dikkat çekti. Ancak bir doktor vakayı analiz ettiğinde, gerçekte bir kist olduğunu anladı.

Araştırmacı daha sonra makineyi hata konusunda uyardı ve bunun gibi alanların amniyotik sıvı olmadığını anladı ve bu da analiz kapasitesini geliştirdi.

Gelecek için, araştırmacıların algoritmayı, beyin gibi bebeğin diğer organlarını da yorumlamaya dönüştürme fikri var. Ancak bunun için şu anda kullanılandan daha farklı veriler sağlamak gerekecektir.

Her iki durumda da kullanılan teknoloji benzer olsa da, yapay zekanın analiz edilecek her organın kendine özgü özelliklerini öğrenmesi gerekiyor, diye açıklıyor Orenstein

Bebeğin kafasını ölçtüğümüzde kemiği de ölçmüş oluyoruz. Yapmak istediğimiz şey, doğru beyin dokusu hacmi ile hesaplama yapmanın bir yolu. Werner, bu nedenle bebeğin merkezi sinir sisteminin gelişimini ölçmenin daha güvenilir bir yol olacağını söylüyor.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…