İskoç araştırmacılar, şu anda kullanılanların yerini alabilecek yeni Yapay Zeka (AI) teknolojisi tabanlı X-ışınları geliştirdiler. PCR tespit için testler Kovid-19 enfeksiyonlar.

Batı İskoçya Üniversitesi’ndeki (UWS) uzmanlar tarafından geliştirilen teknoloji, Kovid-19’u yalnızca birkaç dakika içinde – tipik olarak yaklaşık 2 saat süren bir PCR testinden çok daha hızlı bir şekilde – doğru bir şekilde teşhis etme yeteneğine sahiptir. Yüzde 98 doğruluk.

Teknolojinin sonunda, özellikle PCR testlerinin hazır olmadığı ülkelerde, zor durumdaki kaza ve acil servis birimleri üzerindeki yükü hafifletmeye yardımcı olmak için kullanılabileceği umulmaktadır.

En son teknik kullanır Röntgen Teknoloji, taramaları Covid-19 hastalarına, sağlıklı bireylere ve viral pnömonisi olan kişilere ait yaklaşık 3.000 görüntüden oluşan bir veri tabanıyla karşılaştırıyor.

Daha sonra, tipik olarak görsel görüntüleri analiz etmek ve bir teşhis yapmak için kullanılan bir algoritma olan derin evrişimli sinir ağı olarak bilinen bir AI sürecini kullanır.

Araştırmacılar, kapsamlı bir test aşamasında, tekniğin yüzde 98’den fazla doğru olduğunu kanıtladı.

SMART Affective and Human Computing Direktörü Profesör Naeem Ramzan, “Covid-19’u tespit edebilen hızlı ve güvenilir bir araca uzun süredir ihtiyaç vardı ve bu, Omicron varyantının yükselişiyle daha da doğru hale geldi” dedi. UWS’deki Çevre Araştırma Merkezi.

“Birkaç ülke çok sayıda operasyon gerçekleştiremiyor” Kovid sınırlı tanı araçları nedeniyle testler, ancak bu teknik, virüsü hızlı bir şekilde tespit etmek için kolay erişilebilir teknolojiyi kullanır.

“Covid-19 semptomları enfeksiyonun erken evrelerinde röntgenlerde görülmez, bu nedenle teknolojinin PCR testlerinin yerini tam olarak alamayacağını belirtmek önemlidir.

Ramzan, “Ancak, özellikle PCR testleri hazır olmadığında, virüslerin yayılmasını azaltmada hala önemli bir rol oynayabilir.” Dedi.

X-ışınları, ciddi virüs vakalarını teşhis ederken önemli ve potansiyel olarak hayat kurtarıcı olabilir ve hangi tedavinin gerekli olabileceğini belirlemeye yardımcı olabilir.

Ekip şimdi, yaklaşımın klinik bir ortamda uygunluğunu değerlendirmek için farklı X-ışınları makinesi modelleri tarafından elde edilen daha büyük bir X-ışınları görüntüleri veritabanını birleştirerek çalışmayı genişletmeyi planlıyor.

FacebookheyecanLinkedin




genel-9

Bir yanıt yazın