Yenilikler

Yüz tarama aracı vuruşu saniyeler içinde algılar

Yeni bir akıllı telefon yüz tarama aracı, sağlık görevlilerinin felci saniyeler içinde, mevcut teknolojilerle mümkün olandan çok daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tanımlamasına yardımcı olabilir.

Dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen felç, beynin bir kısmına kan akışının kesilmesi veya azalması sonucu ortaya çıkıyor ve bu da beyin dokusunun oksijen ve besin almasını engelliyor. Birkaç dakikalık gecikme beyin hücrelerinde kalıcı hasara neden olabilir.

RMIT Üniversitesi’ndeki biyomedikal mühendislerden oluşan bir ekip, yazılım teknolojisinin arkasındaki yapay zeka yeteneklerini geliştirdi ve sonuçlarını şu adreste yayınladı: Biyotıpta Bilgisayar Yöntemleri ve Programları.

RMIT ve São Paulo Eyalet Üniversitesi’nden doktora öğrencisi Guilherme Camargo de Oliveira, bu araştırmayı ekip lideri Profesör Dinesh Kumar’ın gözetiminde yönetti.

RMIT Mühendislik Okulu’ndan Kumar, “Hızlı tedavi, iyileşme sonuçlarını önemli ölçüde artırabildiğinden, uzun vadeli sakatlık riskini azaltabildiğinden ve hayat kurtarabildiğinden, felcin erken tespiti kritik öneme sahiptir” dedi.

“Sağlık görevlilerinin, bir hastanın felç sonrası olup olmadığını anında belirlemek ve ambulans hastanın evinden ayrılmadan önce hastaneyi bilgilendirmek için kullanabileceği basit bir akıllı telefon aracı geliştirdik.”

Felç tespitinde %82 doğruluk derecesine sahip akıllı telefon aracı, felç için kapsamlı klinik teşhis testlerinin yerini almayacak ancak tedaviye ihtiyaç duyan kişilerin çok daha erken tespit edilmesine yardımcı olabilir.

Kumar, “Yüz tarama aracımız felç tespitinde sağlık görevlilerine kıyasla daha başarılı bir başarı oranına sahip” dedi.

Vuruşları fark etmek zor olabilir

Felç belirtileri arasında kafa karışıklığı, hareket kontrolünün kısmen veya tamamen kaybı, konuşma bozuklukları ve yüz ifadelerinde azalma yer alır.

Kumar, “Araştırmalar, acil servislerde ve devlet hastanelerinde felçlerin yaklaşık %13’ünün gözden kaçırıldığını, belgelenmiş bir nörolojik muayenesi olmayan hastaların %65’inin ise teşhis edilmemiş felç yaşadığını gösteriyor” dedi.

“Çoğu zaman işaretler çok incedir. Üstelik, eğer ilk müdahale ekipleri kendi ırkları veya cinsiyetleri olmayan kişilerle (özellikle kadınlar ve farklı ırklardan kişiler) çalışıyorsa, işaretlerin gözden kaçırılma olasılığı daha yüksektir .

“Bu oran daha küçük bölgesel merkezlerde daha da yüksek olabilir. Felçlerin çoğunun evde meydana geldiği ve ilk bakımın genellikle ideal olmayan koşullarda ilk müdahale ekipleri tarafından sağlandığı göz önüne alındığında, gerçek zamanlı, kullanıcı dostu teşhis araçlarına acil bir ihtiyaç vardır. “

Teknoloji nasıl çalışır?

Yeni yapay zeka destekli teknoloji, yüz simetrisini ve eylem birimleri olarak bilinen belirli kas hareketlerini analiz ederek vuruşu tespit etmek için yüz ifadesi tanımanın gücünü kullanıyor.

İlk olarak 1970’lerde geliştirilen Yüz Hareketi Kodlama Sistemi (FACS), yüz hareketlerini yüz kaslarının kasılması veya gevşemesine göre sınıflandırarak yüz ifadelerini analiz etmek için ayrıntılı bir çerçeve sağlar.

De Oliveira, “İnme geçiren kişileri etkileyen temel parametrelerden biri, yüz kaslarının tipik olarak tek taraflı hale gelmesi, dolayısıyla yüzün bir tarafının diğer taraftan farklı davranmasıdır” dedi.

“Gülümsemenin asimetrisinde herhangi bir değişiklik olup olmadığını tespit edebilen yapay zeka araçlarına ve görüntü işleme araçlarına sahibiz; bu bizim durumumuzda tespitin anahtarıdır.”

Bu çalışmada inme sonrası 14 kişi ve 11 sağlıklı kontrolün yüz ifadesi muayenelerinin video kayıtları kullanıldı.

Sonraki adımlar

Ekip, yüz ifadelerini etkileyen diğer nörolojik durumları tespit edebilmek için akıllı telefon aracını sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla işbirliği içinde bir Uygulamaya dönüştürmeyi planlıyor.

Kumar, “Mümkün olduğunca hassas ve spesifik olmak istiyoruz. Şimdi ek veriler içeren ve diğer hastalıkları da dikkate alacağımız bir yapay zeka aracı üzerinde çalışıyoruz” dedi.

“Sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla işbirliği, bu Uygulamanın mevcut acil müdahale protokollerine entegre edilmesi ve sağlık görevlilerine felcin erken tespiti için etkili bir araç sağlanması açısından çok önemli olacaktır.”

Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/06/240617173505.htm

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu