Yeni AI, Akciğerlerde COVID-19’u Belirlemede Son Derece Etkili Olduğunu Kanıtlandı

Yapay zeka (AI) bir kez daha COVID-19’a karşı mücadelede etkili bir araç olduğunu kanıtladı. Central Florida Üniversitesi’nden yapılan bir yeni çalışma, AI’nın akciğerlerde virüsün varlığını belirlemede bir doktor kadar doğru olabileceğini ve testlerin iyileştirilmesinde nasıl kullanılabileceğini gösterdi.

Çalışma Nature Communications dergisinde yayımlandı.

COVID-19’u Teşhis Etme

Araştırmacılar, COVID-19 pnömonisini bilgisayarlı tomografi (CT) taramalarında belirleyebilecek bir AI algoritması geliştirdiler ve bu algoritmanın %90’a varan bir doğruluk oranına sahip olduğunu gösterdiler. Ayrıca, pozitif ve negatif vakaları sırasıyla %84 ve %93 oranında doğru bir şekilde belirleyebildiler.

CT taramaları, COVID-19 teşhisi ve ilerlemesi açısından RT-PCR testlerine göre daha etkili olduğu kanıtlandı. Bu testler sıklıkla kullanılır, ancak yüksek yanlış negatif oranlarına sahip olabilirler ve sonuçları genellikle daha uzun sürer.

CT taramalarının COVID-19 teşhisi için kullanıldığı en önemli neden, semptom göstermeyen bireylerde dahi virüsü tespit edebilmeleridir. Ancak bu durum, erken semptomları olan, hastalığın en kötü aşamasındaki veya semptomları olmayan bireylerde de virüsü tespit edebilir.

CT taramalarının tüm bu avantajlarına rağmen, bazı eksiklikleri de vardır, bu nedenle bazen COVID-19 teşhisi için önerilmezler. Bu durum, influenza ile ilişkili pnömoni ve COVID-19 arasındaki benzerliklerden kaynaklanmaktadır.

Yeni Algoritma

Bunları dikkate alarak, UCF’deki araştırmacılar COVID-19’u doğru bir şekilde belirleyebilen yeni bir algoritma geliştirdiler. Ayrıca, COVID-19’u influenza ile ayırt edebildiler, bu da doktorlar için son derece faydalı oldu.

Ulas Bagci, UCF Bilgisayar Bilimi Bölümü’nde yardımcı doçent ve çalışmanın ortak yazarıdır.

“Derin öğrenme tabanlı bir AI yaklaşımının, sağlık sistemlerine ve hastalara yardımcı olmak için standart ve objektif bir araç olarak kullanılabileceğini gösterdik” diyor Bagci. “Bu, çok spesifik sınırlı popülasyonlarda tamamlayıcı bir test aracı olarak kullanılabilir ve bir salgın durumunda hızla ve büyük ölçekte uygulanabilir.”

Çalışmada, araştırmacılar bir bilgisayar algoritmasını COVID-19’u akciğer CT taramalarında belirlemek için eğittiler ve toplam 1.280 hasta – Çin, Japonya ve İtalya’dan – üzerinde çalıştılar. Sonraki adım, 1.337 hasta üzerinde – COVID-19, kanser ve COVID-19 dışı pnömoni dahil çeşitli akciğer hastalıkları olan hastalar üzerinde – algoritmayı test etmek oldu.

Bilgisayarın sonuçları, doktorların teşhisleriyle karşılaştırıldı ve araştırmacılar algoritmanın akciğerlerde COVID-19 pnömonisini doğru bir şekilde belirlemede son derece etkili olduğunu ve COVID-19’u diğer hastalıklardan ayırt edebildiğini buldular.

“Robust AI modellerinin bağımsız test popülasyonlarında %90’a varan doğruluk oranlarına ulaşabileceğini, COVID-19 dışı pnömonide yüksek özgüllüğe sahip olabileceğini ve hasta popülasyonlarına ve merkezlere genelleyebileceğini gösterdik” diyor Bagci.

Çalışmaya, NIH’nin Ulusal Kanser Enstitüsü Moleküler Görüntüleme Şubesi’nde araştırma hekimi olan Baris Turkbey ve NIH’nin Müdahaleci Onkoloji Merkezi direktörü ve NIH Klinik Merkezi’nde müdahaleci radyoloji şefi olan Bradford J. Wood da ortak yazar olarak katıldı.

UCF’den yapılan yeni gelişme, AI’nın bir salgın sırasında nasıl kullanılabileceğinin daha recent örneklerinden biridir. Bu teknoloji, COVID-19 ile ilgili çeşitli alanlarda uygulanmıştır: izleme, test, önleme, teşhis, araştırma ve aşı geliştirme.