<!–
->
Yeni bir araştırmaya göre, Kopenhag Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen bir yapay zeka (AI) aracı, inme semptomlarını acil çağrı görevlilerinden daha hızlı tanıyabildi.
Danimarka İnme Kayıt Defterinden ve 1.5'i felçle ilgili olan 7,000 milyondan fazla aramadan oluşan bir veri kümesinden yararlanan araştırmacılar, konuşmaları yazıya dökmek ve felç riskini tahmin etmek için yapay zekayı eğitti.
Çalışmadan elde edilen sonuçlar, AI'nın felçlerin %63'ünü tahmin etmeyi başardığını ve zamanın dörtte birinde doğru olduğunu buldu. Karşılaştırıldığında, insanlar inmelerin yalnızca %52.7'sini tahmin edebildi ve zamanın %20'sinden daha azında doğru çıktı.
Ekip, makine öğrenimi çerçevesinin yakında gerçek dünya ortamında test edileceğini ve potansiyel felç kurbanlarını belirlemede çağrı yöneticilerine yardımcı olacağını umuyor.
Hastalık Kontrol Merkezlerine (CDC) göre, erken semptomlardan sonraki üç saat içinde tedavi gören hastaların uzun vadeli komplikasyonlar yaşama olasılığı daha düşüktü.
Amerikan Kalp Derneği'ne göre inme, Avrupa'da ikinci önde gelen ölüm nedenidir ve her yıl 1 milyondan fazla insanı etkileyen erişkin sakatlığının başlıca nedenlerinden biridir.
GlobalData ile Analiz dünya çapında inme vakalarında %44'lük bir artış öngörüyor, bu da inmeyi tanımlamaya yönelik çözümlerin artan talepte olacağını gösteriyor.
Çalışma araştırmacısı Dr Jonathan Wenstrup'a göre, AI inme tanımlamasında güçlü bir araç olmaya hazırlanıyor. Wenstrup, son AI gelişmelerinin, kelime olmayan sesin tanımlanması da dahil olmak üzere üniversitenin algoritmasında daha fazla iyileştirmeye izin vereceğine inanıyor.
Araç şu anda inmelerle sınırlı olsa da benzer yaklaşımlar kalp durması için etkili olmuştur ve farklı veri kümeleri diğer akut hastalıkların tanımlanmasında faydalı olabilir.
Şubat ayında dijital sağlık şirketi Methinks CE işareti aldı kontrastsız bilgisayarlı tomografi (NCCT) ve bilgisayarlı tomografi anjiyografiden (BTA) hiperdens ve hiperdens olmayan büyük damar tıkanıklıklarını (LVO) tanımlayarak inmeyi tespit edebilen yapay zeka tabanlı görüntüleme yazılımı için.
Geçen yıl, akıllı telefon uygulaması FAST.AI ayrıca görüntü algılama yapay zekası aracılığıyla etkileyici vuruş algılama yeteneği gösterdi. Algoritma, inme ile ilişkili yüz asimetrisini neredeyse mükemmel bir şekilde saptadı ve katılımcıların üçte ikisinde kol zayıflığını belirledi.
<!– Reklam birimi 'Verdict/Verdict_In_Article' için GPT AdSlot 3 ### Boyut: [[670,220]] —
!– AdSlot 3'ü sonlandırın –>
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
- PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.medicaldevice-network.com/ai/ai-beats-humans-in-identifying-stroke-symptoms/
