Neyron şəbəkə şəklə əsasən 216 nadir irsi xəstəliyi tanımağı öyrənib

135

Tədqiqatçılar şəklə əsasən 216 nadir irsi xəstəliyə yüksək dəqiqliklə diaqnoz qoyan süni intellekt sistemi yaradıblar. Ona genetik pozğunluğu 91 faiz dəqiqliklə tanımaq öyrədilib.

Alimlər sistemin tətbiqini sadələşdirərək, pasiyentin şəklinə əsasən genetik pozğunluğu müəyyən edən tibbi mobil əlavə hazırlayıblar.

Adətən irsi xəstəliklərə diaqnoz qoymaq çətin olur. Genetik pozulmalarla bağlı son dərəcə nadir rast gəlinən bir neçə min xəstəlik mövcuddur. Buna görə də referent kompüter sistemi nadir irsi xəstəlikləri tanımağa kömək edir, diaqnoz qoyulmasını asanlaşdırır.

ABŞ, Almaniya, İsrail alimləri və “FDNA” şirkətinin əməkdaşları Yaron Quroviçin rəhbərliyi altında bir neçə yüz xəstəliyə diaqnoz qoyan “DeepGestalt” sifətin tanınması sistemini yaradıblar. Sistem sifəti 100×100 ölçü pikselli fraqmentlərə bölərək, xəstəlik ehtimalını əvvəlcədən xəbər verir. Daha sonra bütün informasiya toplanaraq ehtimal olunan pozuntular sifətə əsasən müəyyənləşdirilir.

NUHÇIXAN xəbər verir ki, bu barədə AMEA-nın İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu nanonewsnet.ru, saytına istinadla məlumat yayıb. Bildirilir ki, təcrübə zamanı əqli geriliyi, daxili orqanlarında anadangəlmə qüsurları olan Korneliya de Lanqe sindromundan əziyyət çəkən insanların 614 şəklindən istifadə edilib.

“DeepGestalt” Korneliya de Lanqe sindromunu digər xəstəliklərdən 97 faiz dəqiqliklə ayırıb. Digər bir sınaqda xaotik hərəkətlər, tez-tez gülüş və təbəssümü özündə əks etdirən Angelman sindromundan əziyyət çəkən xəstələrin 766 şəklindən istifadə edilib. Sistem bu xəstəliyi 92 faiz dəqiqliklə tanıyıb.

Tədqiqatçılar təcrübədə “DeepGestalt”ı sadələşdirərək fenotipə əsasən irsi xəstəliklərin diaqnostikasını müəyyənləşdirən platforma, eləcə də həkimlərin pasiyentə diaqnoz qoymasına imkan yaradan tibbi “Face2Gene” mobil əlavəsini hazırlayıblar.

Mətndə səhv varsa, onu qeyd edib Ctrl+Enter düyməsini basaraq bizə göndərin.

Digər xəbərlər

Xəbərin mətnində orfoqrafik səhv var

Seçilən mətn düzəliş üçün göndəriləcək: