British Journal of Ophthalmology’de yayınlanan yeni çalışma, sonuçlarının gelecekteki klinik çalışmalarda doğrulanması halinde, hızlı ve ucuz kardiyovasküler taramaların geliştirilmesinin yolunu açıyor. Bu taramalar, insanların kan testlerine ve hatta tansiyon ölçümlerine gerek kalmadan inme ve kalp krizi riskleri hakkında bilgi edinmelerini sağlayacaktır.
Çalışmanın başyazarı Alicja Rudnicka The Guardian gazetesine verdiği röportajda “Bu yapay zeka aracı, bir kişinin 60 saniye ya da daha kısa bir süre içinde risk düzeyini öğrenmesini sağlayabilir” dedi. Çalışma, tahminlerin modern testler tarafından yapılanlar kadar doğru olduğunu ortaya koydu.
Yazılım, retinada bulunan kan damarları ağını analiz ederek çalışıyor. Bu atardamar ve toplardamarların kapladığı toplam alanın yanı sıra genişliklerini ve kıvrılma derecelerini de ölçüyor. Tüm bu faktörler kişinin kalp sağlığını etkiliyor ve yazılımın sadece gözün invaziv olmayan bir görüntüsüne bakarak kalp hastalığı riski hakkında tahminlerde bulunmasını sağlıyor.
The Verge ile yapılan röportajda çalışmayla bağlantısı olmayan, oftalmoloji ve Yapay Zeka analizi araştırmacısı Pearse Keane, “Çalışma, gözün vücudun geri kalanına açılan bir pencere olarak kullanılabileceğine dair artan bilgi birikimine katkıda bulunuyor” diyor. “Doktorlar yüz yıldan uzun bir süredir göze bakarak diyabet ve yüksek tansiyon belirtilerini görebileceklerini biliyorlardı. Ancak sorun manuel değerlendirmeydi: damarların insan uzmanlar tarafından manuel olarak tanımlanması.” Keanea’ya göre makine öğreniminin kullanılması bu zorluğun üstesinden gelebilir.
Ayrıca bkz: Elektrik Stimülasyonu Antrenmanınızı İyileştirebilir Mi?
Göz taramalarına dayanarak hastalıkları teşhis etmek için yapay zekayı kullanmak, makine öğrenimi tıbbının en hızlı büyüyen alanlarından biri haline geldi. FDA onaylı ilk YZ teşhis cihazı göz hastalıklarını taramak için kullanıldı ve çalışmalar YZ’nin diyabetik retinopatiden Alzheimer hastalığına (Keane’nin kendi araştırma alanı) kadar bir dizi rahatsızlığı bu şekilde tespit edebileceğini gösteriyor. Bu bulguları uygulayan araçlar geliştirmenin çeşitli aşamalarında, ancak teşhislerinin güvenilirliği ve evrenselliği konusunda sorular devam ediyor.
Londra St George’s Üniversitesi’nden bir ekip tarafından yapılan bu son çalışma, yalnızca beyaz hastaların göz taramaları üzerinde test edildi. Ekip, test için verileri %94,6’sı beyaz olan (Biobank’a dahil edilen hastaların yaş aralığı için Birleşik Krallık demografisini içeren) bir veri tabanı olan Birleşik Krallık Biyobankası’ndan elde etmiştir. Herhangi bir teşhis aracının etnik gruplar arasında eşit derecede doğru olması için bu tür önyargılar gelecekte dengelenmelidir.
Araştırmacılar, QUARTZ (“Retina damarları Topolojisi ve siZe’nin Kantitatif Analizi” ifadesinden türetilen yaratıcı kısaltma) adını verdikleri yazılımlarının sonuçlarını, standartlaştırılmış Framingham Risk Skoru testi (FRS) kullanılarak elde edilen 10 yıllık risk tahminleriyle karşılaştırmıştır. İki yöntemin “karşılaştırılabilir performansa” sahip olduğunu bulmuşlardır.
tarafından verilmektedir.