Teknoloji

Makine kalp krizi ve ölümlerini önceden iyi tahmin etmeyi öğrenir. Tıp biliminde devrimci bir gelişme


Spotify öneri sistemlerinden kendi kendini süren arabalara, dijital asistanlara ve aklınıza gelebilecek her türlü diğer teknolojiye yapay zekanın veya yapay zekanın temelini oluşturan makine öğrenmesine dayanıyor. Bir şekilde verdiğim örnekler hayatımızı kolaylaştırırken, makine öğrenimi tıp bilimi alanında büyük bir atılım yarattı, bu da hayatımızı daha da kolaylaştırmanın yanı sıra hayatları kurtarabilir. Uluslararası Nükleer Kardiyoloji ve Kardiyak CT (ICNC) 2019 Konferansında sunulan bir çalışmadaMakine öğreniminin kalp krizi ve ölüm oranlarını neredeyse yüzde yüzde doğrulukla tahmin edebileceği gösterilmiştir.

Doktorlar, risk puanlarını hesaplamak ve doğru, ancak işaretine göre olmayan tedavi kararlarını almak için bir avuç değişken düşünmektedir. İnsanlar zorlukla iki boyutta düşünme kabiliyetine sahiptir, ancak beyinlerimiz 4 veya 5 boyutta düşünme karmaşıklığı ile başa çıkamaz, bu da sonuçta bireysel hastalarla ilgilenirken sınırlı bir kesinlik sağlar. Birden fazla boyut dikkate alındığında, kararlar daha doğru bir şekilde alınabilir ve bu nedenle, bunun için bir parça kek olan birden fazla boyutu ele alan makine öğrenme algoritmalarına başvurmamız gerekir.

Makine kalp krizi ve ölümlerini önceden iyi tahmin etmeyi öğrenir.

Doktorlar veya sağlık bilimleri dünyası, kalp krizlerini ve ölümleri tahmin etmek için potansiyel olarak kullanılabilecek çok fazla veriye sahiptir, ancak insan beyninin 2 boyutun ötesinde düşünmesini sınırlamanın nedeni, makine öğrenmesine başvurmamız gerekir, Tıp bilimini geliştirmek ve doktorların hastalıkları daha iyi tedavi etmelerine yardımcı olmak için kullanılabilecek çok büyük miktardaki verilerin ezilmesini önlemek. Makine öğrenme algoritmaları, kalıpları gözlemlemek ve doktorların uygun tedavi kararlarını almasına veya olası sonuçları tahmin etmesine yardımcı olmak için yüzlerce parametre ve veri seti ile birlikte çalışacaktır.

Testler, 6 yıldan uzun bir süredir, 49 ölüm ve 24 kalp krizi gözlendi. 85 değişkenlik veriler, hastaların kalp krizi veya ölümüne yol açan yapıları bulmak için verileri tekrar tekrar analiz eden LogitBoost adlı bir makine öğrenme algoritmasına verildi. Sonuçlarla ilgili verileri öngörmenin yanı sıra, algoritma bireysel hastalara yönelik tedavileri kişiselleştirmek için de kullanılabilir, bu da yalnızca etkili tedavilere yol açmaz, aynı zamanda algoritma doktorlara yardımcı olduğu için belirli bir tedavi yönteminin yan etkilerini de azaltır. Bir hastanın farklı sağlık parametrelerini çeşitli boyutlarda değerlendirerek karar almak.

Makine öğrenmesi kuşkusuz önümüzdeki günlerde sağlık bilimleri ve tedavi yöntemlerine büyük bir destek verecek. Umarım bilgi sizin için yararlı olmuştur. Aşağıdaki yorum bölümünde, bu devrimci buluş hakkındaki düşüncelerinize bir kuruş almak istiyorum.

Daha Fazla Göster
Kapalı