King’s College London, Massachusetts General Hospital ve sağlık bilimi şirketi ZOE’den araştırmacılar, semptomlara dayanarak Kovid-19’u teşhis edebilecek bir yapay zeka teknolojisi geliştirdi.
Teknoloji, hastalığı teşhis etmek için Kovid-19 Belirti Çalışması adlı bir uygulamanın verilerini kullanarak, bireylerdeki semptomları ve koronavirüs testlerinin sonuçlarını karşılaştırıyor.
Araştırmacılara göre bu teknoloji, teste erişimin sınırlı olduğu nüfuslarda teşhis olanağı sağlayabilir. Birleşik Krallık ve ABD’de konuyla ilgili iki klinik çalışmanın kısa süre içinde başlaması bekleniyor.
Dünya çapında 3,3 milyondan fazla kişi indirdi ve sağlık durumlarını her gün bildiriyor. Kullanıcılar bu uygulamaya öksürük, ateş, yorgunluk ve tat veya koku kaybı gibi belirtiler gösterip göstermediklerini kaydediyor.
Bu çalışmada araştırmacılar, Birleşik Krallık ve ABD’de sağlık durumlarını uygulamaya düzenli olarak kaydeden yaklaşık 2,5 milyon kişinin verilerini analiz etti. Bunların yaklaşık üçte biri Kovid-19’la ilişkili belirtiler bildirmişti. Bu kişilerden 18 bin 374’üne koronavirüs testi yapılmış, 7 bin 178 kişinin testi pozitif çıkmıştı.
Hangi semptomların pozitif test sonucuyla daha çok ilişkili olduğunu analiz eden araştırmacılar, sadece ateş ve öksürüğe odaklanmamak gerektiğini ifade etti. Araştırmacılar 4 temel semptom belirledi: Koku ve tat kaybı, şiddetli veya kalıcı öksürük, yorgunluk ve öğün atlama.
MedicalXpress’in aktardığına göre King’s College London’dan Profesör Tim Spector şunları söyledi:
“Sonuçlarımız, tat veya koku kaybının Kovid-19’un erken uyarı işareti olduğunu ve hastalığın rutin taramasına dahil edilmesi gerektiğini gösteriyor.”
Araştırmacılar daha sonra, bireylerin yaşına, cinsiyetine ve 4 temel semptomun varlığına bağlı olarak Kovid-19 olup olmadığını yaklaşık yüzde 80 doğrulukla tahmin eden bir matematiksel model oluşturdu. Bu modeli bazı semptomlar gösteren 800 bin kullanıcıya uygulayan araştırmacılar, bunların yaklaşık 5’te birinin (yüzde 17,42) Kovid-19 olabileceğini tespit etti.
Bilim insanlarına göre bu teknolojiyi uygulamak, en çok ihtiyaç duyulan bölgelerde test çabalarına yardımcı olacak ve bulaştırma olasılığı yüksek kişilerin henüz ilk belirtiler görüldüğünde tespit edilmesini sağlayacak.
