Yapay zekâ solunum sesimizden hastalığımızı tespit edebilir mi?

Tıp alanında son yıllarda artan yapay zekâ uygulamaları, pek çok hastalığın teşhisini kolaylaştıran yenilikçi yöntemler sunuyor. Algoritmalar ve makine öğrenmesi sistemleri klinik tanıların konulmasında doktorlara yardımcı olurken hata payını da azaltmayı sağlıyor.

BİLGİ Elektrik-Elektronik Mühendisliği Öğrencisi Firaz Özer, Dr. Öğr. Üyesi İpek Şen danışmanlığında solunum sesinden akciğer hastalığını tespit edebilen derin öğrenme algoritması geliştirdi. Geliştirilen algoritma kişinin sağlıklı mı yoksa kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH), üst solunum yolu enfeksiyonu ve zatürre hastalıklarından birine mi sahip olduğunu solunum sesine göre tespit edebiliyor.

Geliştirdiği algoritmanın bu dört gruptan birine giren her 100 kişiden 83’üne ilişkin doğru tahminlerde bulunduğunu belirten Firaz Özer, “Algoritmayı geliştirirken sağlıklı bireylerin yanı sıra zatürre, KOAH, üst solunum yolu enfeksiyonu gibi farklı akciğer hastalıklarına sahip 110 kişinin solunum seslerinden yararlandık. Her hastalıkta solunum sesi farklı ses tınılarına sahip.  Algoritmamız solunum seslerini hastalıklara göre sınıflandırarak bize kişinin hasta olup olmadığı; hastaysa hangi hastalığa sahip olduğu bilgisini verebiliyor. Verileri derin öğrenme algoritmalarıyla çok hızlı bir şekilde karşılaştırıp analiz edebildiğimiz için özellikle tıp alanında hastalıkların teşhis sürecinde bu olanaklardan yararlanmanın önemli olduğunu düşünüyorum” diyor.

Hastalıkta solunum sesinin içeriği değişir

BİLGİ Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Dr. Öğr Üyesi İpek Şen ise geliştirilen algoritmanın solunum sesine göre hastalıkları nasıl ayırt edebildiğini şöyle anlatıyor:

“Hastalandığınızda solunum seslerinin frekans içeriği değişir ve bazen de hastalığa özgü ilave ses bileşenleri oluşur. Örneğin astım hastalığında solunum sesinde hırıltılar duyulur; zatürre, bronşektazi gibi hastalıklarda ise çıtırtı dediğimiz sesler vardır ve bunların inceliği, kalınlığı, soluk döngüsünün neresine denk düştüğü size hastalığa dair fikir verir. Akustik bilgi, hastalık tanısını koyabilmek için çok değerlidir. Ancak bu akustik bilgiyi steteskop ölçümüyle tam olarak etkin kullanamıyoruz; çünkü klasik steteskopların frekans bantları çok dardır ve elektronik stetoskoplar dahi sesin analizini nicel olarak gerçekleştirmeye, sesi belirli bir referansa göre karşılaştırmaya olanak tanımaz. Algoritmamız elektronik bir steteskopa entegre edildiği takdirde doktorların akciğer hastalığıyla alakalı normal bir steteskopun sunduğundan çok daha fazla bilgiye ulaşması mümkün olabilir. Tanı koyma sürecinde tıpkı tahlil gibi hastalığa dair ilk şüphenin oluşması için doktora yol gösterici olabilir.”

COVID-19 için uygulanabilir mi?

COVID-19 hastalığının öksürük ve solunum seslerinden teşhis edilmesi alanında çalışmalara başlandığını belirten Şen, COVID-19 hastalarından yeterli sayıda solunum ses örneği toplandığı takdirde yapay zekâ algoritmalarının hastalığın teşhis aşamasında umut vadeden bir yöntem sunabileceğini söylüyor.