Cilt hastalıkları; uşutme, yorgunluk ve baş ağrısından sonra dunyada en yaygın olarak gorulen hastalıklar arasında yer alıyor. Hatta dunya uzerinde hastalara uygulanan tedavilerin %25’inin cilt hastalıklarıyla ilgili olduğu ve bu oranın kliniklerde %37’ye cıktığı tahmin ediliyor.
İnsanlar arasında bu kadar yaygın olan bu durum, Google araştırmacılarını konu hakkında calışma yapmaya itti. Google araştırmacıları, yapay zek sisteminin en yaygın dermatolojik hastalıkları tespit edebilecek yeteneğe sahip olup olmadığını araştırdı. "Farklı Teşhisleri Olan Cilt Hastalıkları İcin Bir Derin Oğrenme Sistemi" makalesinde ve ona eşlik eden blog yazısında; sistemin goruntuler ve hasta hakkındaki metaveriler sunulduğunda 26 cilt hastalığını doğru tespit ettiği belirtildi. Ayrıca bu başarının ABD’deki sertifikalı dermatologlarla eşit duzeyde olduğu eklendi.
[h=2]Derin oğrenme sistemi[/h]
Google’da yazılım muhendisi olan Yuan Liu ve Google Health Teknik Program Yoneticisi Dr. Peggy Bui, “Temel bakımda en cok gorulen cilt hastalıklarını tespit eden bir derin oğrenme sistemi (DLS) geliştirdik. Bu calışma, cilt hastalıklarının doğru tespiti konusunda ozel eğitimi olmayan genel pratisyen hekimlerin kabiliyetini artıracak DLS’nin potansiyelini gosteriyor” ifadelerini kullandı.
Liu ve Bui, dermatologların herhangi bir cilt hastalığı icin sadece bir adet teşhis koymak yerine yerine olası tanıların bir listesini hazırladıklarını ve daha sonradan gelen laboratuvar testleri gibi sureclerle bu listeyi daralttıklarını soyledi. Google araştırmacılarının sistemi de benzer bir yontemi izliyor. Cilt hastalığına dair klinik fotoğrafların yanı sıra hastanın hastalık gecmişi, yaşı, cinsiyeti ve semptomları da dÂhil olmak uzere 45 tur metaveri sisteme giriliyor.
Araştırmacılar, yapay zek sistemini eğitmek icin 2010 ve 2017 arasındaki kayıtları kullandıklarını soylediler. Sistemin teşhis doğruluğunun testi icin de ABD’deki sertifikalı dermatologların tanıları derlendi. Yapay zek sistemi, kendisine girilen vakalara koyduğu tek tanıda %71, koyduğu uc tanıda ise %93’luk bir başarı elde etti. Daha sonra bu veriler; dermatologlar, birinci basamak hekimler ve pratisyenlerle kıyaslandı. Araştırmanın yazarları, sistemin yaptığı uc ongorunun doğruluk oranının %90 olduğunu bu oranın dermatologlarda %75, birinci basamak hekimlerde %60, pratisyenlerde ise %55 olduğunu soylediler.
Ekip, ayrıca cilt turune gore on yargı potansiyelini değerlendirmek icin yapay zek sistemini Fitzpatrick cilt turu bazlı bir teste tabi tuttu. Sistem, burada da ilkine benzer sonuclar verdi ve ilk tanıda %69 ile %72, uc tanıda %91 ile %94 doğruluk oranına ulaştı. Araştırmacılar, ayrıca yapay zek sistemini eğittikleri verilerin sadece tek bir teledermatoloji servisinden alındığını, burada Fitzpatrick cilt turleri veri setlerinin cok nadir olduğunu ve veri orneği eksikliği sebebiyle melanom gibi cilt hastalıklarının tespitinin yapılamadığını da eklediler.