Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi kavramların yanında bahsettiğimiz yapay sinir ağları Covid-19 virüsünün tespit edilmesine yardımcı olabilir mi? COVID-Net adı verilen bu yapay zekâ, bilim insanlarına küçük işaretleri tespit etmelerine yardımcı olacak bir yapay zekâ aracı geliştirmelerinde yardımcı olacak.
COVID-19 (coronavirüs) virüsünü tespit edebilmek için şu an kitlerden yararlanıyoruz. Biz de ülkece son dönemde Çin’den gelen ve diğerlerine oranla oldukça hızlı sonuç veren kitleri kullanmaya başladık. Fakat pek çok ülke hala sonuç alması 12 saate kadar varabilen testlerle hastalarına tanı koymaya çalışıyor. Bu da malesef süreci yavaşlatırken hastalığın yayılma hızının artmasına neden oluyor.
Birkaç araştırma ekibi geçtiğimiz haftalarda X-ışınları yardımıyla Covid-19’u tespit edebilecek yapay zekâ araçları açıklamışlardı. Fakat bunların hiçbiri tam olarak kamuya sunulmadı, yani açıklık getirilmediği için onların doğruluğunu test etmek de mümkün olmadı haliyle.
Yapay Zekâ ile Coronavirüs Testi Yapmak Mümkün Olabilir
COVID-Net isimli bir sinir ağı bu hafta halka açık hale getirilmişti. Bu açık erişimli sinir ağı dünya çapındaki araştırmacıların ortak bir çabayla Covid-19 için insanları test edebilecek bir yapay zekâ aracı geliştirmesine yardımcı olabilir. Üstelik bunu yaparken hastaların sadece akciğer röntgenlerinden yararlanıyor. Waterloo Üniversitesi’nden Linda Wang, Alexander Wong ve yapay zekâ firması DarwinAI ortaklığında geliştirilen COVID-Net özellikle görüntüleri tanımada çok iyi olan bir tür yapay sinir ağı. Bu ağ göğüs röntgenlerinde bulunan Covid-19 belirtilerini tespit edebilmek için, akciğer rahatsızlıkları olan (bakteriyel enfeksiyonlar, Covid-19 dışı viral enfeksiyonlar ve Covid-19) 2839 hastadan alınan 5941 görüntü kullanılarak eğitildi.
Daha önce çok kez bahsettiğimiz gibi, yapay zekâda kullanılan algoritmalar; ne kadar çok veri, o kadar başarı, mantığıyla çalışıyorlar. Yani 5941 görüntü yerine 10.000 görüntü olsa bu yapay zekânın coronavirüs’ü tespit etme konusunda çok daha başarılı olabileceğini varsaymak mümkün.
DarwinAI rakiplerinden farklı olarak daha halka açık bir yaklaşım sergiliyor. CEO Sheldon Fernandez’in açıklamalarına göre COVID-Net şu an bir son ürün olarak değerlendirilemez (yani tıbbi anlamda kullanılabilecek durumda değil) ve sizi bu sorunu onlarla beraber çözüme ulaştırmaya davet ediyor. Hâlâ desteklenmesi ve geliştirilmesi gerek, bunun için de aracın yanında veri seti de ücretsiz olarak paylaşılıyor böylece araştırmalar veya katkıda bulunmak isteyen herhangi bir insan erişim sağlayıp değişiklik yapabilecek. Yani dünyanın dört bir yanındaki insanları el ele verip sağlık çalışanlarının işini oldukça kolaylaştıracak bu aracı geliştirmeye çağırıyorlar.
Evet, COVID-Net henüz kendini kanıtlamadı fakat her başarı öyküsü kendinden önce gelenlerin ayak izlerini takip eder. Bilgisayar alanında yaşadığımız son 10 yıldaki gelişmelerin büyük çoğunluğuna milyonlarca günlük görüntüye sahip büyük bir veri seti olan ImageNet’in halka açılması ve evrimsel bir sinir ağı olan AlexNet öncülük etti diyebiliriz. O zamandan beri araştırmacılar her ikisinden de büyük ölçüde yararlanıyor. COVID-Net de çeşitli geliştirmelerle ileride sağlık alanında adından bahsedeceğimiz büyük atılımlardan olabilir. Buna en çok ihtiyacımızın olduğu şu günlerde kısa sürede geliştirilip sağlık çalışanlarının kullanımına sunulmasını umuyoruz.
Kaynak: MIT Technology Review