Algoritma, uyanabilen koma hastalarını tespit edebilir.

Çin'deki bir hastanede doktorlar, bitkisel bir durumda asla uyanamayan birkaç hasta teşhis etti. Fakat ikinci bir görüşün ardından, bir algoritmadan gelen, bazı durumlarda öngörü, bazılarının bir yıldan daha az bir sürede uyanabileceği yönündeydi. Ve bu makine doğru değil miydi? Yapay zeka (AI) yedi kez doğru buldu.

Pekin'deki Çin Bilimler Akademisi ve PLA Genel Hastanesi tarafından geliştirilen proje, kanın beynin farklı alanlarına nasıl aktığını değerlendirmek için hasta beyinlerinin fonksiyonel manyetik rezonans görüntülerinin raporlarını analiz etti. AI ayrıca hastanın yaşı, bilincini kaybettikleri zaman ve komanın nedeni gibi profesyonellerden veri alır. Daha sonra sınavının sonucunu sunar.

Algoritma ve temel araştırması Ağustos 2018'de eLife dergisinde açıklandı. Bu ayın başlarında, bilim adamları Güney Çin Sabah Postanesi'ne sistemin 300'den fazla kişiyi değerlendirmek için kullanıldığını ve birçok yönden değerini kanıtladığını söyledi. zor tıbbi kararlar almak için ek bir araç olarak değer.

Algoritma hala geliştirilme aşamasında

Hastaların aileleri, uyanık sevdiklerinin algoritmanın sonuçlarından sonra arttığını görmeyi umarken, doktorlar henüz tüm kararlarını bu teste dayanmadıklarını söylüyorlar. Bunun nedeni, sonuçların her zaman doğru olmaması ve konunun hassas olmasıdır. AI sadece hastanın beyninde neler olup bittiğini tahmin edebilir. Bunun anlamı, hastanede başka bir hastanın kasıldığı bir hastalık gibi dış etkenleri hesaba katmadığı anlamına gelir - bir doktorun zor tahmin edebileceği bir şey.

Sistem şu ana kadar analizinde% 88 doğruluk elde etti

Algoritma sekiz yıl boyunca geliştirilmiştir ve 160 hastanın vejetatif veya minimal bilinçli durumdaki muayenelerinde eğitilmiştir. Her ne kadar bu veri seti diğer benzer sistemleri eğitmek için kullanılan yüz binlerce resimle karşılaştırıldığında küçük olsa da, araştırmacılar bir hastanın bir yıl içinde iyileşip iyileşmeyeceğini tahmin etmede sistemin yüzde 88 oranında doğru olduğunu söylüyor.

Elektronik tabloda dikkate alınması gereken değişkenler de vardır. Bilgi, farklı hasta tiplerine sahip olduğu kanıtlanan iki tıp merkezinden geldi. Örneğin, bir yerde daha fazla felçli hasta vardı, diğerinde oksijen eksikliği nedeniyle komada daha fazla insan vardı.

Ayrıca, kullanılan tarayıcı türündeki ve görüntüleme protokollerindeki farklılıklar her iki veri setinde de çarpıtmalar yarattı. Bu eşitsizliklere rağmen, sonuçların cesaretlendirici olduğu düşünülebilir. Bir sonraki adım daha fazla bilgi toplamak ve başvuru tabanını arttırmaktır.

Algoritma TecMundo ile uyanabilen koma hastalarını tespit edebilir