Bilim ve teknoloji dünyasında geçtiğimiz haftalarda gözümüze çarpan olayları derledik.
Manage episode 292989078 series 1729509
Acilci.Net Podcast tarafından hazırlanmış olup, Player FM ve topluluğumuz tarafından keşfedilmiştir. Telif hakkı Player FM'e değil, yayıncıya ait olup; yayın direkt olarak onların sunucularından gelmektedir. Abone Ol'a basarak Player FM'den takip edebilir ya da URL'yi diğer podcast uygulamalarına kopyalarak devam edebilirsiniz.
Bu yazıda COVID-19 mücadelesinde makine öğrenmesi/derin öğrenme ile birlikte yapay zeka çalışmaları ile ilgili güncel bir derlemenin1 özeti sunulmaktadır. COVID-19 ve Yapay Zeka Bilim insanları son 10 yıldaki en ölümcül virüslerden biri olan SARS-CoV-2 ile mücadelelerini antijen tanı testleri, tanıya ve prognoza yardımcı testler, ilaçlar ve aşı buluşları ile sürdürmeye devam ederken, bilişimciler de bu dönemde çoğunlukla erken teşhis, prognoz ve tahmin üzerinde çalışmalarını sürdürmektedir. Amaç erken teşhisi ve tedavinin başlanması olduğu kadar, sağlık çalışanlarının iş yüküne de yardımcı olabilecek hata payı düşük sistemler ortaya çıkarmaktır. Bunlardan en sık kullanılan bilgisayar görüsü, (insandaki görme ve algılama süreçlerinin, bilgisayarda dijital görüntüler ya da videolar üzerinde üst düzey yorumlamanın otomatizasyonu2) radyolojik görüntülerin işlenmesidir. Yüksek sayıda başvuru ve görüntüleme sonuçlarının yorumlanmasına yönelik, aynı görüntü yorumlama prosesinin otomatizasyonunun sağlanması, derin öğrenme gibi büyük ölçekli verilerin kompleks ve güçlü hesaplama platformları ile kolaylıkla gerçekleştirilebilmektedir. Derin öğrenme ile bu özelliklerin manuel tasarlanması ihtiyacı ortadan kalkar ve daha yüksek doğrulukla yüksek miktarda farklı sınıflama ve regresyon görevleri tamamlanmış olur. Derin öğrenmeye bağlı iki sorundan biri olan eğitilme zorluğu, yüksek GPU tabanlı bilgisayarlarda optimum kodlarla çözülebilir; diğer sorun olan yüksek miktarda veriye ihtiyaçlarının olması ise çekişmeli üretici ağlarla (gerçek veriden yeni sentetik veri oluşturarak daha doğru yanıtlar için birbiri ile yarışan ağların olduğu bir yapay zeka türü3) sağlanabilmektedir. Pozitif vakaların akciğer grafisi ve bilgisayarlı tomografi ile tespit edilmesi ve izlenmesi için yapay sinir ağları kullanılmıştır. Bunlardan geleneksel sinir ağları (convolutional neural networks,CNN) görüntülerden aldığı inputları, içerisindeki hesaplama katmanlarından geçirerek aşamalı olarak kalıpları öğrenir. Bu kalıplar, akciğer görüntüsünün kenarları çizgileri köşelerinden, kendi ayırt edici özellikleri bulup buna göre sınıflamasına kadar geniş bir pencerede yer alabilmektedir. Şekil 1: Geleneksel sinir ağları ile PA AC grafilerinin sınıflandırılması4 COVID-19 ve yapay zeka ile ilgili derleme çalışmalarının çoğunun, ya COVID-19 yönetiminin tek bir yönüne odaklandığını ya da aynı tür veri setini (sadece görüntü işleme gibi) incelediklerini göstermektedir. Yine bu derlemelerin çoğu, çok az karşılaştırmalı analiz sunmuş ve hakemli olmayan çok sayıda makale içeren, sayıca az makale araştırmışlarıdır. Bu derlemenin yazarlarının 2020 yılına ait COVID-19 ve yapay zekanın kullanım alanlarını içerdiği derlemesinde yer alan kullanım alanları şu şekilde sıralanmıştır5, makine öğrenmesi ile görüntü işleme, derin öğrenme ile görüntü işleme,makine öğrenmesi ile laboratuvar örneklerinden COVID-19 tanı tahminleri,ses solunum ve öksürük dalgalarından tanı tahmini,risk faktörleri,laboratuvar ve tomografi sonuçları ile COVID-19 şiddeti ve mortalite tahmini,salgına ait hasta sayısı, başlangıç zamanı, riskli populasyon, ölüm sayısını azaltmaya yönelik önlemler ve yayılım hızı gibi verilere ait öngörü modelleri,Viriona ait sekans formasyonu ve ilaç buluşu için nükleik asit saptama, bileşik oluşturma. Yazımıza konu olan derlemede de çalışmalar yine konular ve metodlara yönelik sınıflandırılmıştır.1 COVID-19 Verileri ile Tanı Koymada Yapay Zeka Çalışmaları COVID-19’a ait yapay zeka çalışmalarının süreçlerinin (veri seti oluşturlması, verinin temizlenmesi, öğrenme ve test etme algoritmalarının uygulanması ve yorumlanması) bir grafikte özetlenmiştir (Şekil 2). Yapay zeka uygulamalarında verinin izlediği süreçler1 COVID-19'un tanımlanması, sınıflandırılması ve teşhisi için klinik kan örnekleri ve radyografi görüntüleri gerektiren AI (artificial intelligence) tekniklerini dahil etmek için kullanılan genel yaklaşım ortaya konulmaktad...
475 bölüm