Yapay Zeka, Birinin COVID-19’dan Ölüp Ölmeyeceğini %90 Doğrulukla Tahmin Edebilir
Pandeminin başlangıcından bu yana, çeşitli araştırma grupları, bir kişinin COVID-19’dan ne kadar kötü etkilenebileceğini değerlendirmek ve riski ortadan kaldırmak için hasta geçmişi ve halk sağlığı verilerini kullanarak tahmin modelleri üzerinde çalışıyor. Birinin COVID-19’dan ölme olasılığını artıran çeşitli risk faktörleri tanımlanmıştır.
Yeni bir araştırma, yapay zekanın (AI), bu risk faktörlerinden bazılarını değerlendirerek bir kişinin COVID-19’dan enfekte olup olmayacağını yüzde 90 doğrulukla tahmin etmeye yardımcı olabileceğini gösterdi.
Dahası, Nature dergisinde yayınlanan bulgular, kaç kişinin hastanelerde kalabileceğini ve kaç kişinin solunum cihazına ihtiyaç duyabileceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir, bu da sağlık sistemleri üzerindeki baskıları hafifletmeye yardımcı olabilir.
Yeni bulgular, kimin aşıya ihtiyacı olduğunu dikkatlice belirlemek için de kullanılabilir.
Çalışmada geliştirilen makine öğrenimi (ML) modeli, Birleşik Krallık Biobank’tan toplanan 3.944 Danimarkalı COVID-19 hastasından alınan sağlık verilerine dayanmaktadır. Model çeşitli risk faktörlerini hesaba kattı ve bilgisayar yapay zekası daha sonra verileri önceki hastalıklarla ve hastaların COVID-19 ile olan korelasyonlarını belirlemek için kullandı ve daha sonra tahmin edildi.
Bulgular, hastane ve Yoğun Bakım Ünitesi (YBÜ) yatışlarını yalnızca sınırlı sayıda değişken, yaş, cinsiyet ve vücut kitle indeksi kullanarak tahmin etmenin mümkün olduğunu gösterdi. Bunlardan makine öğrenimi modeli, COVID-19 kaynaklı ölüm oranlarını yüzde 90,2 doğrulukla tahmin edebilir.
“Sonuçlarımız, şaşırtıcı olmayan bir şekilde, yaşın ve BMI’nin bir kişinin COVID-19‘dan ne kadar ciddi şekilde etkileneceği konusunda en belirleyici parametreler olduğunu gösteriyor.
Ancak, erkek iseniz, yüksek tansiyonunuz veya nörolojik bir hastalığınız varsa, solunum cihazında ölme veya solunum cihazına bağlanma olasılığı da artar ”dedi. “Bu parametrelerden bir veya daha fazlasından etkilenenlerin, enfekte olma ve sonunda solunum cihazına bağlanma risklerinden kaçınmak için onları aşı kuyruğunda ön sıraya taşımanın mantıklı olabileceğini gördük.”
Çalışmanın birkaç sınırlaması olduğunu belirtmekte fayda var. İlk olarak, analiz edilen sınırlı sayıda hasta vardı. Daha büyük bir örneklem boyutu, özellikle değerlendirdikleri sınırlı sayıda YBÜ hastası olmak üzere farklı sonuçlar vermiş olabilir.
İkinci olarak, araştırmacılar modelde değerlendirmek için bir değişken alt kümesi de seçtiler. Diğer değişkenleri dahil etmiş olsalardı, sonuçlar farklı olabilirdi. Son olarak, araştırmacılar makalelerinde SARS-CoV-2 testi için değişen kriterlerin sonuçlarını etkilemiş olabileceğini de açıkladılar.
Bununla birlikte, araştırmanın bazı sınırlamalarıyla bile, model en çok risk altında olan ve gelecekte klinik ortamlarda hastaları belirlemek ve potansiyel bir araç olarak hizmet etmeye yardımcı olmak için hala kullanılabilir.
Prof. Nielsen, “Bölgedeki tüm COVID pozitifleri ile ilgili sağlık verilerine bilgisayara erişim sağlayarak solunum cihazlarına olan ihtiyacı beş gün önceden tahmin edebilmemiz için çalışıyoruz” dedi.
“Bilgisayar hiçbir zaman bir doktorun değerlendirmesinin yerini alamaz, ancak doktorların ve hastanelerin COVID-19 ile enfekte olmuş birçok hastayı aynı anda görmelerine ve devam eden öncelikleri belirlemelerine yardımcı olabilir.”
Araştırmacılar, gelecekteki ML tahmin modellerinde daha büyük ve tercihen çok uluslu bir kohortun kullanılması gerektiği sonucuna varıyor.
Derleyen: Feyza ÇETİNKOL
Kaynak:iflscience
/Yapay Zeka, Birinin COVID-19’dan Ölüp Ölmeyeceğini %90 Doğrulukla Tahmin Edebilir/