Araştırmacılar Beyin Hastalıklarını Tedavi Edebilme Yeteneği ile İlgili AI İncelemesi Yapıyorlar

İtalyan araştırmacılar, bu ay AIP Publishing tarafından yayınlanan APL Bioengineering dergisinde yayımlanan bir sistemli literatür incelemesini tamamladılar. İncelemenin amacı, yapay zeka (AI) ve beyin hastalıklarını tedavi etmek için kullanılabileceği konusunda daha iyi bir anlayış geliştirmekti. 2.696 farklı sonucu topladıktan sonra, araştırmacılar en çok alıntı yapılan 154 makaleye odaklandı.

AI, büyük miktarda veriyi işleyebilir ve bunu çok hızlı bir şekilde yapabilir. Makine öğrenimi, bilgisayar görme ve sinir ağları gibi farklı yaklaşımlarla birlikte, AI teknolojisinin birçok büyük sağlık sorununa karşı etkili bir araç olduğu bir ortam oluşturur.

Ancak, teknoloji ve bu alanlardaki kullanımları etrafında birçok zorluk vardır, özellikle teşhis, cerrahi tedavi ve beyin hastalığı izleme konularında. Yeni çalışma, sürekli olarak alanı ilerleten yeni yöntemler geliştirmeye yardımcı olabilir.

İnceleme

İncelemenin önemli noktalarından biri, bir yaşlanmış beyin sentetik olarak geliştirmek için bir generatif karşıt ağ kullanılmasıydı. Bu, uzmanların hastalığın zaman içindeki ilerleyişini incelemesine olanak tanıdı.

Alice Segato, inceleme hakkında bir makale yazan kişiydi.

“Yapay tekniklerin kullanımı, klinik olarak ilgili birçok gerçek dünya sorununa etkili teorik çözümler getirerek yavaş yavaş beyinle ilgili sorunlara çözüm getiriyor” dedi Segato. “Özellikle son yıllarda, ilgili verilerin birikimi ve giderek daha etkili algoritmaların geliştirilmesi sayesinde, karmaşık beyin mekanizmalarının anlaşılması önemli ölçüde arttı.”

Çalışma, beyin bakımının birkaç ana alanında odaklanmıştı, Örneğin, beyin yapısı ve bağlantı özellikleri hakkında bilgi işleyen AI yöntemlerinden sorumlu olanları incelemek ve cerrahi adaylarını değerlendirmek. Diğerleri, beyin hastalığını incelemek için görüntü verilerini, sorunları ve problem alanlarını tanımlamak, hastalığı ve sonuçları öngörlemek ve ameliyat sırasında yardımı içermekteydi.

Beyin hastalığını incelemek için kullanılan bazı görüntü verileri, manyetik rezonans görüntüleme, difüzyon tensör görüntüleme, pozitron emisyon tomografisi ve bilgisayarlı tomografi gibi 3D verileri içerir. Bilgisayarlı görme AI teknikleri, bu tür tüm görüntü verilerini analiz edebilir.

“Açıklayıcı Algoritmalar”

Yayınlanan çalışmada, araştırmacılar “açıklayıcı algoritmalar” için savunuyor. Bu, çözümlere net bir şekilde açıklanmış yollar anlamına geliyor, genellikle başvurulan belirsiz “kara kutu” yerine.

“İnsanların algoritmik reçeteleri veya teşhisleri kabul etmesi için onlara güvenmeleri gerekir” dedi Segato. “Araştırmacıların çabaları, giderek daha sofistike ve yorumlanabilir algoritmaların oluşturulmasına yol açıyor, bu da pratik klinik bağlamlarda ‘akıllı’ teknolojilerin daha yoğun bir şekilde kullanılmasını teşvik edebilir.”

Bu savunma, uluslararası bilim insanlarının AI araştırmalarında daha fazla şeffaflık çağrısında bulunduğu bir zamanda geliyor. Bilim insanları grubu, Princess Margaret Kanser Merkezi, Toronto Üniversitesi, Stanford Üniversitesi, Johns Hopkins, Harvard Halk Sağlığı Okulu ve Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) gibi üst düzey kurumların üyelerini içeriyordu. Bilim insanlarına göre, daha şeffaf bulgular ve yöntemler, araştırmaya dayalı daha iyi kanser tedavilerine yol açabilir.