Tag Archives: derin öğrenme

Gözler Yalan Söylemez

Gözler Yalan Söylemez

“Hoca gelecek, baktın mı hastanın göz dibine” diye soruyorum arkadaşıma, “baktırdım” diyor; “ben ne kadar baksam da bir şey anlayamıyorum” diyorum. Az sonra grand vizit yapılacak ve haftalık fırçamızı Hasan Hocadan yiyeceğiz. İki hafta önce elimde dergileri görüp, bunları okuyup adam olamazsın diye kızmıştı, geçen hafta ise hiçbir şey okumuyorsun diye…

Göz dibi incelemesi insan vücudunda mikro-dolaşımın doğrudan gözlenebileceği yegâne yer ve sağlık hakkında iyi bilgiler veriyor, mesela tansiyon yüksekliğinin, şeker hastalığının etkilerini göz dibindeki damarlardan takip edebiliyoruz.

Bugün bahsedeceğim çalışma derin öğrenme ile ilgili; muhtemelen de bundan sonraki yazılarımda sık sık bu yöntemle ilgili çalışmaları sizlerle paylaşmaya devam edeceğim.

Derin öğrenme 284,335 hasta verisinden algoritmasını kurmuş ve iki farklı veri setinde de öğrendiği bu algoritma ile tahmin yapmıştır.

Bir sonraki satırı okumadan önce sizlere AUC değerinin 0,5-0,7 arasında olması düşük, 0,7-0,9 arasında olması orta, 0,9 üzeri olması yüksek kesinliği gösterdiğini hatırlatayım.

Yapay zekâ göz dibine bakıp

  • Kişinin kaç yaşında olduğunu yaklaşık 3 yıl hatayla tespit etmiş.
  • Kişinin cinsiyetini yüksek keskinlikle tahmin etmiş (AUC= 0.9)
  • Sigara, büyük tansiyon düzeyi ve majör kardiyak olay tahmini ise orta düzeyde kalmıştır (AUC= 0.70)

Retina ve AI

Önerim

Yapay zekâ tüm gücüyle geliyor ve yakın gelecek gerçekten çok şaşırtıcı olacak.

Eğer şeker veya tansiyon hastalığınız varsa her sene göz dibi incelemesi yaptırın.

 

Göz dibi: http://www.wikizeroo.net/index.php?q=aHR0cHM6Ly9lbi53aWtpcGVkaWEub3JnL3dpa2kvRnVuZHVzXyhleWUp

Ryan Poplin et al. “Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning”. Nature Biomedical Engineering | VOL 2 | MARCH 2018 | 158–164

Yorum bırakın

Filed under Endokrin Hastalıklar, Genel Sağlık, Hipertansiyon, Şeker Hastalığı (Diyabet)

Alzheimer Olur Muyum Yapay Zekâcığım?

alzheimer

Bildiklerimiz logaritmik hızda arttığı için dün ile bugün arasında bilgi birikimi açısından ciddi fark var; tabii ki eğer günceli yakın takip etmezsek, dağarcığımız rip akıntısına kapılabilir. Tıp alanında her zaman yapay zekâya ihtiyaç vardı, ancak şu zamana kadar olanlar bizlere çok da fayda sağlamadı. Örneğin EKG cihazları hep yorum yazar, ama bunlar pek de tutmaz.

Yapay Zekâ Nedir?

Yapay zekâ, bir insanın beynini taklit etmeyle başlayıp, belki evrim halkasındaki bir sonraki basamağa geçecek bir teknoloji olduğunu düşünüyorum. Belki ilk başta, şu anda olduğumuz gibi hibrid yapıda insan-bilgisayar etkileşimi (elimizde sürekli cep telefonu), bir süre sonra vücuda entegre edilen bilgisayarlarla “İnsan+” olmamıza neden olacak; sonrası da Matrix filmi… İyi mi, kötü mü bilmiyorum, ancak çok farklı olacağını öngörüyorum.

Tıp alanında ise genel kanı, yapay zekanın iş yükünü daha arttıracağı yönünde (https://twitter.com/EricTopol/status/1061675106370433029) . Muhtemelen, daha önce göremediğimiz bazı ilişkileri, bu vesileyle görmeye başlayacağız.

Bugün sizlerle paylaşacağım çalışma derin öğrenme ile ilgili. Derin öğrenme, yapay zekânın bir türü. Mantığı ise, makine öğreneceği şeyi puzzle gibi parçalara ayırır ve belirli bir sistemle tasnif eder, bu tasnif ettiklerini de tekrar tasnif ederek nihai sonuca ulaşır. Yani, puzzleda kenarları ve benzer şekilleri ayırır, sonra bu grupladıklarını tekrar tasnif ederek çözüme ulaşır (https://youtu.be/aircAruvnKk).  Aslında bir dizi matriks fonksiyonu, bu konuda çalışmalar arttıkça basite indirgenmiş bir fonksiyon halini almaktadır.

Alzheimer Nedir?

Alzheimer hastalığı tam anlamıyla başımıza bela bir hastalıktır. Hafif unutkanlıklarla başlayıp, yakın dönemli hafızanın bozulması, ama uzak dönemli hafızanın korunması (kişi bugün ne yediğini hatırlamaz, ancak 10 yıl önceki olayları net hatırlar), kişilik değişiklikleri (pamuk gibi bir kişinin saldırgan olması), nihayetinde bakıma muhtaç yatalak bir hale getirmesi ile karakterize olan bu hastalık, ABD’de ölümlerin 6. sırasındadır, ama yakın bir gelecekte 3. sıraya yükseleceği tahmin edilmektedir.  Şu anda tamamen iyileştirici bir tedavi bulunmamaktadır.

Çalışma

2005-2017 yılları arasında 1002 hastaya ait 2109 18F-FDG PET görüntüleme çalışması incelenmiştir. Bu görüntülemeler hem derin öğrenme ile bilgisayar tarafından analiz edilmiş, hem de 2 nükleer tıp uzmanı doktor tarafından incelenmiş.

Alzheimer PET

Sonuçlar

Bilgisayarın algoritması, nihai klinik tanı konulmadan yaklaşık 75 ay önce PET’e bakarak Alzheimer hastalığı tanısını oldukça kesin tespit edebilmektedir (AUC 0,98; AUC değerinin 0,5-0,7 arasında olması düşük, 0,7-0,9 arasında olması orta, 0,9 üzeri olması yüksek kesinliği göstermektedir).

Yapay zekânın spesifitesi (testin hastalığı ekarte etme gücü) %82, nükleer tıp uzmanlarının %57

Yapay zekânın sensivitesi (testin tanı koyma gücü) %100, nükleer tıp uzmanlarının %91 olarak bulunmuştur.

 

Önerim

Eğer kendiniz veya yakınınızda hafıza ile ilgili bir sıkıntı hissediyorsanız bir nöroloji uzmanına gitmeniz uygun olur; keza hastalık klinik tanısının konulmasından 6 yıl öncesinde beyin görüntülemelerinden teşhis edilebiliyor.

Tıp Öğrencilerine Önerim

Radyoloji uzmanı olmak istiyorsanız bir kere daha düşünün, yapay zekâ ilk bu branşı ele geçirecek.

 

Yiming Ding, et al.” A Deep Learning Model to Predict a Diagnosis of Alzheimer Disease by Using 18F-FDG PET of the Brain” https://doi.org/10.1148/radiol.2018180958 https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018180958

Yorum bırakın

Filed under Akıl ve Ruh