Dayton Unibertsitateko (Ohio) Ikerketa Institutuko Barath Narayanan ikertzaileak software kode espezifiko bat diseinatu du, zeina gai baita gaixotasuna detektatzeko soilik toraxeko erradiografiak eskaneatuta. Onena da segundo gutxitan eta % 98ko zehaztasunarekin detektatzen duela.

Sistemak adimen artifiziala (AA) duen ikaskuntza-algoritmo bat erabiltzen du, bereziki entrenatua dagoena gaitza duten eta ez duten pertsonen eskanerrak alderatzeko, hau da, koronabirusarekin lotutako markak bilatzeko.

“Horrek esan nahi du softwareak erabaki duela badagoela zerbait hor, eremu espezifiko horretan, eta zerbait horrek betetzen dituela irudiak hiru multzo hauetakoren batean sailkatzeko irizpideak: COVID-19aren markadunak, COVID-19aren markarik ez dutenak, edo biriketako beste gaixotasun baten markak dituztenak” dio Narayanan-ek.

Softwarea garatzeko giltzarriak izan dira deep learning-a (ikaskuntza sakona) eta AA: “ikaskuntza sakona erabiliz (adimen artifizialaren adar bat da), algoritmoak bere buruari erakutsi dio marka horiek identifikatzen. Ikerketa martxan dago oraindik, X izpien irudi gehiagorekin entrenatzen jarraitzen dugu, eta entrenamendu horri esker zehaztasuna % 98tik % 99ra igo da” gaineratu du.

Narayanan-ek eginak ditu beste software kode batzuk, bestelako gaixotasunak detektatzeko: biriketako eta bularretako minbiziak, malaria, garuneko tumoreak, tuberkulosia, retinopatia diabetikoa eta pneumonia. Denek dute oso zehaztasun maila handia, % 92 eta % 99 bitartekoa.

tn.com.ar