Google araştırmacıları, özellikle özel cihazların veya tıbbi görüntüleme teknisyenlerinin bulunmadığı bölgelerde doğum öncesi ultrason kontrollerinin erişilebilirliğini genişletmek için yapay zekâdan yararlanmanın bir yolunu test ediyor. Yöntem, uzman olmayan sağlık çalışanlarının basitleştirilmiş bir karın taraması yapmaları için eğitilmesine, ardından kayıtların cihazın kendisi üzerinde çalışan bir makine öğrenimi modeli tarafından analiz edilmesine dayanıyor.
Çalışma, Jacaranda Health ve Northwestern Medicine iş birliğiyle gerçekleştirildi ve Kenya'nın Nairobi kentinde 1.000 anne ile Chicago'da 1.000 başka anneyi kapsadı. Araştırmacılara göre model, gebelik yaşını ve fetüsün pozisyonunu eğitimli bir ultrason teknisyeniyle benzer doğrulukta belirlemeyi başardı.
Fikir nasıl çalışıyor?
Geleneksel kontrolde teknisyenin belirli ölçümleri elde etmek için probu hassas biçimde hareket ettirmesi gerekir; bu, yoğun uygulamalı eğitim gerektiren bir beceridir. Buna karşılık çalışmanın “blind sweep” olarak adlandırdığı yöntemde prob, önceden belirlenmiş bir düzene göre karın üzerinde gezdiriliyor. Araştırmacılar, daha önce ultrason muayenesi gerçekleştirmemiş bir sağlık çalışanının bu işlemi sekiz saat içinde öğrenebileceğini söylüyor.
Sağlık çalışanı tarama sırasında video kaydı alıyor, ardından yapay zekâ modeli bu kaydı analiz ediyor. Model, operatörü taramanın tekrarlanması gerektiği konusunda uyarabiliyor; ayrıca gebelik yaşını tahmin ediyor ve fetüsün, yani rahim içindeki yönünün, pozisyonunu belirliyor.
Uygulamada ne değişiyor?
Yaklaşımın önemi, tıbbi görüntüleme teknisyeninin tüm görevlerinin yerine geçmeye çalışmamasında, bunun yerine doğuma hazırlığı etkileyebilecek temel bilgilere odaklanmasında yatıyor. Gebelik yaşının doğru belirlenmesi, doktorların fetüsün gelişimini yorumlamasına, doğum tarihini tahmin etmesine ve erken doğum gerektiren durumlarla başa çıkmaya hazırlanmasına yardımcı oluyor. Kaynak, gebelik yaşının tahmin edilmesindeki hatanın, özellikle 37 haftalık bir fetüs ile 34 haftalık bir fetüsün karıştırılması durumunda, yeni doğanlar için gereken bakım düzeyinde büyük farklılıklara yol açabileceğini açıkladı.
İşleme ayrıca Wi-Fi bağlantısına veya sürekli elektrik tedarikine ihtiyaç duyulmadan cihaz üzerinde gerçekleştiriliyor. Bu özellik, geleneksel cihazların büyük ve pahalı olduğu, bozulduklarında onarılmalarının zor olabildiği uzak kliniklerin karşılaştığı bazı kısıtlamaları ele alıyor; taşınabilir cihazlar ise daha küçük, daha düşük maliyetli ve pille çalışan bir seçenek sunuyor.
Sonucun sınırları ve çalışmanın kanıtlamadığı şeyler
Sonuçlar, gebelik yaşı ve fetüsün pozisyonu olmak üzere iki belirli göstergede erişimin genişletilebileceğini ortaya koyuyor; sistemin kapsamlı tıbbi değerlendirmenin veya tüm gebelik kontrollerinde uzman teknisyenlerin yerini alabileceğini kanıtlamıyor. Kaynak ayrıca düzenleyici onay, ayrıntılı hata oranları veya ticari kullanıma sunulma planı hakkında bilgi vermiyor. Bu nedenle sonuç, fikrin uygulanabilirliğini ortaya koyan araştırma çerçevesinde kalıyor.
certi.news açısından buradaki gerçek değişim, yeni bir cihazın piyasaya sürülmesi değil; ultrason görüntüleme becerisinin bir bölümünün saatler içinde öğrenilebilecek bir iş akışına aktarılması ve ardından belirli klinik bilgilerin çıkarılması için yerel olarak işleyen bir modelin kullanılmasıdır. Bunun etkisi, cihazların kalitesine, eğitim ve tıbbi gözetime ve sağlık sistemlerinin sonuçlara dayanarak harekete geçme kapasitesine bağlı olmaya devam ediyor.