Hollanda'daki Radboud Üniversitesi Tıp Merkezi'nden araştırmacılar, diyabetik retinopatiyi ve yaşa bağlı makula dejenerasyonunu tespit etmek için yeni bir yapay zeka algoritması geliştirdiler. Algoritmanın tekrarlayan yaklaşımı, tekrarlı olmayan yaklaşımlardan daha büyük lezyonları tanımlıyor ve özgüllüğü yaklaşık %10, teşhis doğruluğunu %80 artırıyor. Algoritma, görüntülerin hangi lezyonlarla ilgili olduğunu göstermek için hekimin karar vermesine yardımcı oluyor.
Makine öğrenmesi sistemleri, çeşitli kanserleri ve göz lezyonlarını tespit etmeye ve biyomolekülleri tasarlamaya yardımcı olmak için geliştirilmiştir. Bu sistemlere doktorlar tarafından yapılan en büyük eleştiri, kara kutu olarak faaliyet göstermeleri, yani varılan sonuca nasıl gelindiği konusunda açıklama yapmamalarıdır. Önemli bir tıbbi sonuca varmak için bazı nüanslı özellikler ve gözlemler gerektiğinde, ayrıntılı bir açıklama özellikle önemlidir. Bu sorunu ele almak için Radboud araştırmacıları, gözdeki lezyonları tanımlamak ve retina hastalıklarının daha kapsamlı bir açıklamasını oluşturmak için yapay zekayı kullandıkları yeni bir yöntem geliştirdi.
Algoritma şu şekilde çalışıyor: gözün arkasının fundus fotoğrafı çekiliyor. Algoritma görüntüyü, vakanın bir uzmana yönlendirilmesine karar vermek için işliyor. Daha sonra, algoritma retinal lezyonları tanımlıyor ve bu lezyonlar sağlıklı retina dokusuna benzemek için seçici boyama denen bir teknikle dolduruluyor. Değiştirilmiş görüntü tekrar algoritmaya besleniyor ve algoritma onu yeniden puanlıyor, ilgili bulduğu diğer lezyonları tanımlıyor. Retina görüntüsü sağlıklı olarak skorlanana kadar tanımlama ve boyama işlemi tekrarlanıyor.
Bu şekilde, ilk tekrarlamada tanımlanmamış daha küçük lezyonlar ileriki tekrarlarda tanımlanabiliyor ve doktorlara şüpheli göz lezyonlarının daha kapsamlı bir resmi sunulmuş oluyor.
