Araştırmacılar, sadece dilinizin fotoğrafını çekerek hastalıkları tespit edebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.

Irak ve Avustralya'dan araştırmacıların, sadece bir kişinin dilinin görüntülerini analiz ederek çok çeşitli hastalıkları teşhis edebilen yeni bir yapay zeka (AI) modeli geliştirdikleri bildirildi. Bu model, sadece insan dilinin rengini analiz ederek denemelerde yüzde 98 doğruluk oranına ulaştı.

Newswise'ın haberine göre, bu yapay zeka modeli Bağdat'taki Orta Teknik Üniversitesi (MTU) ile Güney Avustralya Üniversitesi (UniSA) arasındaki bir işbirliği sonucunda geliştirildi. Araştırmacılar, dil muayenesi yoluyla sağlık sorunlarını teşhis etme kavramının 2000 yılı aşkın bir süredir geleneksel Çin tıbbının önemli bir bileşeni olduğunu belirtiyor. Bu uygulamada doktorlar, belirli rahatsızlıklara işaret eden belirli renk ve dokulara dayanarak hastalıkları kontrol etmek için insan dilini analiz ediyor. Hem MTU hem de UniSA'da yardımcı doçent olan Ali Al-Naji liderliğindeki araştırma ekibi, bu eski tekniği modern teknolojiyle birleştirerek, bu teşhis yöntemini 21. yüzyıla taşımak için yapay zekanın gücünden yararlanmaya çalıştı.

“Tipik olarak diyabet hastalarının dili sarıdır, kanser hastaları ise kalın yağlı bir kaplamaya sahip mor bir dille başvurabilir. Akut inme geçiren hastaların dilleri genellikle alışılmadık şekilde kırmızıdır,” diye açıklıyor Profesör Al-Naji. Ayrıca beyaz bir dilin anemiye işaret edebileceğini, şiddetli COVID-19 vakalarının ise genellikle koyu kırmızı bir dille ilişkili olduğunu belirtti. Öte yandan çivit mavisi veya menekşe rengi bir dil, vasküler veya gastrointestinal sorunlara ve hatta astıma işaret edebilir.

Diğer yapay zeka modellerinde olduğu gibi, araştırmacılar bu yapay zeka modelini de çeşitli tıbbi durumlara karşılık gelecek şekilde dikkatlice etiketlenmiş 5.260 dil görüntüsünden oluşan bir veri kümesi kullanarak eğitti. Eğitim süreci, yapay zekanın sağlık sorunlarının temel göstergeleri olan dil rengi ve dokusundaki ince farklılıkları doğru bir şekilde nasıl tespit edeceğini öğrenmesini sağladı.

Bu yapay zeka modelinin doğruluğunu daha da teyit etmek için, araştırma ekibi ayrıca Orta Doğu'daki iki eğitim hastanesindeki hastalardan alınan 60 dil görüntüsünü kullanarak testler gerçekleştirdi. Hastalar, dillerinin görüntülerini yakalayan bir web kamerası ile donatılmış bir dizüstü bilgisayardan yaklaşık 20 santimetre (yaklaşık 8 inç) uzakta oturdular. Yapay zeka modeli daha sonra görüntüleri analiz etti ve neredeyse tüm vakalarda ilgili tıbbi durumları başarıyla tespit etti.

Technologies dergisinde yayınlanan bu çalışmanın bulguları, yapay zeka destekli dil analizinin hastalık taraması için güvenli, verimli ve kullanıcı dostu bir yöntem haline gelebileceğini ortaya koydu. Araştırmacılar, bu teknolojinin bir akıllı telefon uygulamasına entegre edilebileceği ve kullanıcıların sadece dillerinin fotoğrafını çekerek anında sağlık değerlendirmeleri alabilecekleri bir gelecek öngörüyorlar.

UniSA'da profesör olan ve çalışmanın yazarlarından Javaan Chahl, bu teknolojinin modern tıp uygulamalarını tamamlama ve geliştirme potansiyelini vurguladı. Chahl, “Bu sonuçlar, bilgisayarlı dil analizinin hastalık taraması için güvenli, verimli, kullanıcı dostu ve uygun maliyetli bir yöntem olduğunu ve modern yöntemleri asırlık bir uygulamayla desteklediğini doğruluyor” dedi.

Ancak araştırmacılar, bu teknolojinin yaygın olarak benimsenebilmesi için hala aşılması gereken zorluklar olduğunu kabul ediyor. Temel kaygılardan biri, hastaların veri gizliliğine ilişkin endişelerini gidermek ve kamera yansımalarının yapay zeka modelinin doğruluğunu etkilememesini sağlamaktır.