Googleın DeepMindı göz hastalıklarını bir doktor kadar doğru teşhis edebiliyor

Kliniklerde çok fazla hasta olduğunda doktorlar kolayca aşırı yükleniyor, bu da teşhiste yanlışlığa ve hatalara yol açıyor. Ancak Google'ın AI DeepMind'ı, görmeyi etkileyen 50'den fazla hastalığı yalnızca birkaç saniye içinde doğru bir şekilde teşhis etme yeteneğiyle bu sorunu en aza indirebilir.

Teknolojinin ve yapay zekanın yerini alacağı ve birçok insanın işini kaybetmesine neden olacağı korkusu bir zamanlar zoraki bir kavramdı ancak makine öğrenimi ve robot bilimi geliştikçe bu endişe daha da netleşiyor.

Robotların üretim hatlarında birçok işçinin yerini alabileceğine şüphe yok ama sezgi, bilgi, tecrübe ve dikkat süresi gerektirdiği için bunu sadece insanların yapabileceği gibi görünen bir iş, doktorun işi olan en küçük ayrıntılar bile artık yapay zeka tarafından kanıtlandı. .

Google, Go oynatıcısını mağlup eden ünlü yapay zeka ağına dayalı yapay zekanın artık hastalıkları da teşhis edebilmesi nedeniyle DeepMind'ı giderek daha mükemmel hale getiriyor. Moorfields Göz Hastanesi ile birlikte çalışan Google, DeepMind'ın artık görmeyi tehdit eden 50'den fazla hastalığı dünyanın önde gelen doktorlarının doğruluğuyla teşhis edebildiğini duyurdu.

DeepMind ekibi blogda, ne kadar yetenekli olursa olsun doktorların sadece insan olduğunu ve göz taramalarına bakıp birçok hastalığı teşhis etmenin çok zaman alacağını söyledi. Ancak DeepMind ekibi, Google'ın yapay zekasının optik tomografiyi (OCT) yalnızca birkaç saniyede çekebileceğini söylüyor.

OCT, göz hastalıklarını tespit etmek için yaygın olarak kullanılan bir teknolojidir ancak taramaları okumak çok zaman alır. Algoritma doktorlara yardımcı olabilseydi harika olurdu.

Sistem tanılamasına bir örnek. Fotoğraflar: UCL, Moorfields, DeepMind.

Ancak sürücüsüz araçlarda olduğu gibi, bilgisayarın sonuç çıkarmasına izin vermek bazen ölümcül kararlara yol açabilir. DeepMind'daki araştırmacılar bu sorunu hafifletmek için çeşitli yöntemler kullanıyor. Birincisi, tek bir algoritmaya güvenmek değil, çapraz kontrol için bir grup algoritma kullanmaktır. İkincisi, her teşhis için tek bir cevap vermek değil, analiz ve doğruluk olasılığına dair bir güven düzeyi sağlamaktır. Ayrıca doktorun daha sonra analiz edebilmesi için hastanın gözünün her bir bölümünün nasıl tanımlanacağını da gösterir. En önemlisi, doğrudan bir teşhis aracı olmayıp, yalnızca hangi hastaların ilk önce tedaviye ihtiyacı olduğunu belirlemek için kullanılır.

Bu bilgiler size ilginç gelse bile fazla endişelenmeyin/heyecanlanmayın çünkü sonuçlar her ne kadar umut verici olsa da DeepMind ve benzeri teknolojilerin gerçek yaşam ortamında kullanılabileceğine dair bir kesinlik yok. Yapay zeka ve yeni teknolojilerin hâlâ kullanılıncaya kadar beklemesi gerekiyor.

Daha fazla gör:

• Google'ın DeepMind'ı Quake III Arena oynayarak yapay zekaya ekip çalışmasını öğretiyor
• Google'ın yapay zekası "düz" 2D fotoğraflardan 3D görüntüler oluşturabilir
• Yeni başlayanlar için yapay zeka kılavuzu: yapay zeka ağları (sinir ağları)