Ana Sayfa Vitrin Göğüs Röntgenine Bakarak Gerçek Yaşı Belirleyen Yapay Zeka Geliştirildi

Göğüs Röntgenine Bakarak Gerçek Yaşı Belirleyen Yapay Zeka Geliştirildi

Osaka Metropolitan Üniversitesi’nden bilim insanları, hastanın gerçek yaşını kesin olarak belirlemek için göğüs röntgenini kullanan gelişmiş bir yapay zeka modeli geliştirdi.

Yapay zeka ayrıca, bir eşitsizlik olduğunda kronik hastalıkla bir korelasyonun sinyalini verebiliyor. Tıbbi görüntülemedeki bu atılım, gelişmiş erken hastalık teşhisi ve tedavisinin yolunu açıyor.

Osaka Metropolitan Üniversitesi Tıp Fakültesi Tanısal ve Girişimsel Radyoloji Bölümü’nden bir araştırma ekibi, ilk olarak göğüs radyografilerinden yaşı tahmin etmek için derin öğrenmeye dayalı bir yapay zeka modeli oluşturdu.

Daha sonra modeli, AI tarafından tahmin edilen yaş ile her hastalık arasındaki ilişkiyi analiz etmek için bilinen hastalıkları olan hastaların radyografilerine uyguladılar.

Tek bir veri kümesi üzerinde eğitilen yapay zekanın aşırı uyum eğilimi gösterdiği göz önüne alındığında, araştırmacılar birden fazla kurumdan veri topladı.

Yaş tahminine yönelik AI modelinin geliştirilmesi, eğitimi, iç ve dış testleri için 2008-2021 yılları arasında üç tesiste sağlık kontrolü yapılan 36.051 sağlıklı bireyden toplam 67.099 göğüs röntgeni alındı.

Geliştirilen model, AI tarafından tahmin edilen yaş ile kronolojik yaş arasında 0,95’lik bir korelasyon katsayısı gösterdi. Genellikle 0,9 veya daha yüksek bir korelasyon katsayısının çok güçlü olduğu kabul edildi.

Biyobelirteç olarak göğüs radyografilerini kullanarak AI tarafından tahmin edilen yaşın kullanışlılığını doğrulamak için, diğer iki kurumdan bilinen hastalıkları olan 34.197 hastadan ilave 34.197 göğüs radyografisi derlendi.

Sonuçlar, AI tarafından tahmin edilen yaş ile hastanın kronolojik yaşı arasındaki farkın, hipertansiyon, hiperürisemi ve kronik obstrüktif akciğer hastalığı gibi çeşitli kronik hastalıklarla pozitif yönde ilişkili olduğunu ortaya çıkardı.

Ekip, araştırmayı daha da geliştirmeyi ve kronik hastalıkların ciddiyetini, yaşam beklentisini, ve olası cerrahi komplikasyonları tahmin etmek için uygulamayı hedefliyor.