Öksürük sesinden Covid-19 hastalarını tespit eden yeni bir yapay zeka modeli geliştirildi

REKLAM

Her öksürükte Covid-19 şüphesine mi düşüyorsunuz? Bunu anlamanın tek yöntemi koronavirüs testi yaptırmak. Ancak öksürük sesinin belirti vermeyen Covid-19 vakalarında bile farklı olduğunu tespit eden bilim insanları bu şüpheyi gidermek için çok daha kolay bir yöntem üzerinde çalışıyor.

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde (MIT) bir grup araştırmacının geliştirdiği yeni bir yapay zeka modeli ile belirti göstermeyen Covid-19 hastalarının da belirlenmesi mümkün olabilecek.

MIT'de yürütülen araştırma asemptomatik yani belirti göstermeyen kişilerin koronavirüsün yol açtığı bazı değişimler yaşadığının ve bunun sonucunda bu kişilerin öksürüklerinin normal bir öksürükten farklı olduğunun anlaşılması üzerine odaklandı.

Araştırmacılar modeli on binlerce öksürük sesi örneğinin yanı sıra konuşma esnasında çıkan sesler ile geliştirdi. Yeni öksürük sesleri modele yüklendiğinde, yapay zeka Covid-19 hastası olduğu bilinenlerin öksürüğünü yüzde 98.5 oranında doğru tanımladı.

Yapay zeka modeli asemptomatik olanları yüzde 100 doğru tespit etti

Daha da ötesi IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology dergisinde yayımlanan araştırma bulgularına göre modelin koronavirüs testi pozitif çıkan ancak Covid-19 hastalığının belirtilerini göstermeyen kişileri yüzde 100 doğru tanımladığı görüldü.

İnsan kulağının farkedemediği bu farkı algılayabilecek bir algoritma geliştiren araştırmacılar şimdi modelin yaygın şekilde uygulanabilmesi için çalışmalarını sürüdürüyor. Bunun için bir teknoloji şirketi ile temasa geçen araştırmacılar ücretsiz bir cep telefonu uygulaması geliştirilmesi için çalışıyor.

Model nasıl geliştirildi?

Araştırma grubu salgından önce zatürre ve astımın doğru tespiti için cep telefonlarına kaydedilen öksürük sesini algılayan algortimalar üzerinde çalışıyordu. Bir yan çalışmada ise hem sinir hem de kasları etkileyen Alzheimer hastalığının tespiti için zorlama öksürük seslerini kaydeden araştırmacılar algoritmaların ses tellerindeki zayıflığı tespit edip edemeyeceğini deniyordu.

Bunun için geliştirilen ve ses tellerinin gücündeki farklı dereceleri algılayan modelde "mmmm" sesinin ses tellerinin zayıflığına işaret edebileceği anlaşıldı. Binlerce saat konuşma da yüklenen modelin ikinci aşamasında algoritmanın sakin, mutlu, üzgün olmak gibi duygu durumlarını analiz edecek şekilde geliştirimesi için çalışıldı. Üçüncü aşamada ise öksürük sesinden akciğerler ve solunum yollarındaki farklılıkların anlaşılmasına odaklanıldı.

Araştırmacılar, Covid-19 salgını üzerine geliştirmekte oldukları modelin hastalığın tespitinde kulanılabileceği öngörüsünden hareketle nisan ayından bu yana çalışmalarını bu alana yoğunlaştırdı.

Bir internet sitesi kuran araştırmacılar katılımcılardan öksürük seslerini kaydederek bu siteye yüklemelerini ve ayrıca Covid-19 hastalığına dair belirti ve test bilgilerini içeren bir anketi doldurmalarını istedi.

70 binden fazla kayıt elde eden araştırmacılar aralarında asemptomatiklerin de bulunduğu 2 bin 500 Covid-19 hastasının kaydına yoğunlaştı.

Bilim insanları özellikle asemptomatik kişilerin tespitinin salgının kontrolü için büyük önem taşıdığını vurguluyor. Bu kişiler belirtli göstermediklerinden test yaptırmadıkları gibi kendileri toplumdan izole etmedikleri için virüsün dolaşımına nedne oluyor.