Sesten koronavirüs teşhisi! Bu uygulama hasta olup olmadığınızı söylüyor...
Güncelleme Tarihi:
Hollanda'nın Maastrich Üniversitesi'nden bilim insanlarının yapay zeka kullanarak geliştirdikleri telefon uygulaması insanların sesinden koronavirüsü tespiti yapabiliyor. Uygulamanın pozitif vakaları tespit etmesi bir dakikadan az sürüyor ve yüzde 89 oranında doğru sonuç veriyor.
2 yılı aşkın süredir hayatımızda olan koronavirüs, ilk başlarda büyük bir gizem olsa da, artık tedavi yöntemlerinde ve aşı çalışmalarında ciddi bir mesafe kat edildi. Dünya son günlerde nefesini tutmuş Omicron varyantı için uyarlanmış aşıları beklerken Hollanda'dan herkesi şaşırtan bir açıklama geldi.
SESTEN KORONAVİRÜS TESPİTİ
Hollanda'nın Maastrich Üniversitesi'nden bilim insanları yapay zeka kullanarak geliştirdikleri bir telefon uygulamasının insanların sesinden koronavirüsü tespit edebildiğini duyurdu.
Koronavirüs salgınında son durum... Çin'den flaş aşı kararıYÜZDE 89 DOĞRU SONUÇ VERİYOR
Geliştirilen uygulamanın pozitif vakaları tespit etmesi bir dakikadan az sürüyor ve yüzde 89 oranında doğru sonuç veriyor.
Araştırmacılar yapay zeka destekli teknolojinin yanal akış testlerinden daha doğru sonuçlar verdiğine dikkat çekiyor ve uygulamanın PCR testlerinin pahalı olduğu düşük gelirli ülkelerde benimsenebileceğini umuyor.
4 BİN 353 KATILIMCIDAN SES KAYDI DİNLENDİ
Peki uygulama hasta olduğumuzu sesimizden nasıl anlıyor? Koronavirüs çoğunlukla üst solunum yollarını ve ses tellerini etkiler. Bu nedenle araştırmacılar, koronavirüsü tespit etmek için yapay zeka kullanarak sesteki değişiklikleri analiz etmeye karar verdi.
Araştırmada Cambridge Üniversitesi'nin ses uygulamasındaki 4 bin 353 katılımcıdan, 893 ses kaydı dinlendi. Uzmanlar, bu kayıtları analiz etmek için insan kulağının ses frekanslarındaki değişimi gösteren Mel-spectrogram adlı ölçeği kullandı.
Bilim insanları yapay zeka destekli teknolojinin yanal akış testinden daha kolay olduğunu ve daha doğru sonuçlar verdiğini söylüyor
BİRDEN FAZLA YAPAY ZEKA MODELİ HAZIRLANDI, İÇLERİNDEN EN İYİSİ SEÇİLDİ
Araştırma ekibi aldıkları ses örneklerini analiz etmek için birden fazla yapay zeka modeli hazırladı ve bunlardan hangisinin pozitif vakaları sınıflandırmada en iyi sonucu verdiğini değerlendirdi.
Yapılan incelemeler sonucu hazırlanan modellerden biri diğerlerinden daha iyi performans gösterdi. İnsan beyninin çalışma şeklini taklit eden ve verilerdeki temel ilişkileri tanıyan ağlara sahip 'Long-Short Term Memory' (LSTM) adı verilen bu model, verileri belleğinde saklama yeteneği nedeniyle koronavirüs vakalarını yüzde 89 oranında doğru tahmin etti.
UYGULAMA NASIL ÇALIŞIYOR?
Çığır açacak yeni uygulamayı kullanan insanların ilk olarak, tıbbi geçmiş, sigara içme durumu gibi bazı önemli verileri sisteme girmesi gerekiyor.
Ardından kullanıcıların ses kaydını alan ekrana üç kez öksürmesi, bir kaç kez derin nefes alması ve ekranda görünen kısa bir metni üç kez okuması isteniyor.
Bu veriler bir dakikadan az sürede işleniyor ve sonuç ortaya çıkıyor.
Koronavirüs tespiti için dünya genelinde kullanılan en yaygın testlerden biri PCR testi
BÜYÜK TOPLANTILAR ÖNCESİ KULLANILABİLİR
Maastricht Üniversitesi Veri Bilimi Enstitüsü'nde araştırmacı olan Wafaa Aljbawi sonuçların umut verici olduğunu belirterek şunları söyledi;
"Sonuçlar uygulamanın yanal akış testinden daha doğru teşhisler yaptığını ortaya koydu. Yanal akış testlerinde her 100 vakadan 44'ü gözden kaçırıyor ancak geliştirilen uygulamada 100 vakadan sadece 11'i gözden kaçıyor.
Uygulama uzaktan teste olanak sağlıyor ve bir dakikadan daha kısa süre içerisinde geri dönüş veriyor. Bu özellikler sayesinde büyük toplantılar öncesinde ve nüfusun hızlıca taranması gereken durumlarda kullanılabilir."
DAHA FAZLA ARALTIRMA YAPILMASI GEREKİYOR
Ekip uygulamanın tam anlamı ile kullanıma başlaması için daha fazla insan ile test edilmesi gerektiğini belirtiyor. Proje için şimdiye kadar 36.116 katılımcıdan 53.449 ses örneği toplandı.
Bulgular, İspanya'da düzenlenecek Avrupa Solunum Derneği Uluslararası Kongresi'ne sunulacak.
Rusya gazı kesti... Almanya'dan flaş nükleer enerji kararı