სამედიცინო მკვლევრები ამტკიცებენ, რომ შექმნეს ხელოვნურ ინტელექტის (AI) ალგორითმი, რომელსაც ენის ფოტოს მიხედვით თითქმის უშეცდომოდ შეუძლია გაიგოს, რა აწუხებს პაციენტს.

ახალი სისტემა მანქანური დასწავლის გამოყენებით საშუალებას გვაძლევს, რომ ენით დიაგნოსტირების უძველესი სამედიცინო პრაქტიკა ავტომატურად განვახორციელოთ.

ალგორითმს დაავადებები ენის ფოტოებისა და შესაბამისი დიაგნოზების მიხედვით დაასწავლეს. მასალები მკვლევრებს შუა აღმოსავლეთის სასწავლო საავადმყოფოებმა მიაწოდეს. პაციენტებს, რომელთაც ენები ეკუთვნოდათ, ჯანმრთელობის სხვადასხვა პრობლემა აწუხებდათ, იქნება ეს მომნელებელი სისტემის პრობლემები თუ COVID-19.

შემთხვევათა 98.71%-ში AI-მ ზუსტად დაადგინა, ჯანმრთელობის რა პრობლემა ჰქონდა პაციენტს, ეს კი მხოლოდ და მხოლოდ მათი ენის ფერის მიხედვით გააკეთა.

///

სისტემის შესაქმნელად მეცნიერებმა მანქანური დასწავლის 6 სხვადასხვა ალგორითმს მიაწოდეს ფოტოები და შესაბამისი დიაგნოზები, სულ 5 200 ფოტო. სურდათ გაეგოთ, რამდენად ზუსტად შეძლებდა ისინი "ენის ფერის პროგნოზირებას ნებისმიერი განათების პირობებში". შეფასება ყველაზე არაზუსტმა სისტემამაც (naïve Bayes-ის მეთოდოლოგია) კი 91%-იანი სიზუსტით შეძლო, ხოლო ყველაზე ზუსტი XGBoost კარკასი აღმოჩნდა — მან შემთხვევათა 98.71%-ში შეძლო დიაგნოზის სწორად დასმა.

ალი ან-ნაჯიმ, ნაშრომის მთავარმა ავტორმა (პროფესორის თანაშემწე ბაღდადის საშუალო ტექნიკურ უნივერსიტეტსა და სამხრეთ ავსტრალიის უნივერსიტეტში), განაცხადა, რომ გუნდი ორიათასი წლის ჩინურმა სამედიცინო პრაქტიკამ შთააგონა, რომლის მეშვეობითაც დღესაც საკმაოდ ზუსტი დიაგნოზის დასმაა შესაძლებელი.

"ენის ფერმა, ფორმამ და სისქემ ჯანმრთელობის უამრავი პრობლემა შეიძლება გამოავლინოს", — განაცხადა ალ-ნაჯიმ.

რადგან სიზუსტე უკვე მიღწეულია, მკვლევრები სამომავლოდ ამ AI-ს მქონე მობილური აპლიკაციის შექმნას გეგმავენ, რომლითაც პაციენტები საკუთარ ჯანმრთელობას სახლის პირობებში შეაფასებენ.

ჯავაან ჩალის, კვლევის თანაავტორის, თქმით, "ენის კომპიუტერიზებული ანალიზი" არამხოლოდ უსაფრთხო და ეფექტიანია, არამედ "თანამედროვე მეთოდებს საუკუნეების წინანდელი პრაქტიკით უმაგრებს ზურგს".

ნაშრომი ჟურნალ Technologies-ში გამოქვეყნდა.