University of Missouri'de araştırmacılar yapay zekânın melanomu tespit etmesini test etti. Amaç, şüpheli vakaları daha hızlı bulup tıbbi değerlendirme gerektirenleri belirlemeyi desteklemekti.
Araştırmacılar 400.000 görüntü içeren büyük bir veri seti kullandı. Görüntüler, üç boyutlu vücut fotoğrafçılığı yöntemiyle alındı; bu yöntem cildin üç boyutlu haritasını oluşturuyor ve ince detayları gösteriyor.
Çalışmada üç farklı yapay zekâ modeli karşılaştırıldı ve modeller birleştirildiğinde performans yükseldi. Araştırmacılar daha fazla cilt tonu, aydınlatma ve kamera açısını içeren veriyle eğitimin doğruluğu artıracağını söylüyorlar. Makale Biosensors and Bioelectronics: X dergisinde yayımlandı.
Zor kelimeler
- araştırmacı — bilimsel araştırma yapan ya da inceleme yapan kişiaraştırmacılar
- yapay zekâ — insan benzeri görevleri bilgisayarla yapan teknolojiyapay zekânın, yapay zekâ modeli
- melanom — ciltte görülen bir kanser türü, tehlikeli olabilirmelanomu
- tespit etmek — bir şeyi bulmak veya saptamaktespit etmesini
- veri seti — bilgi ve görüntülerin bir araya geldiği koleksiyon
- doğruluk — ölçümün veya modelin doğru sonuç verme seviyesidoğruluğu
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Böyle bir yapay zekâ sistemi doktorlara nasıl yardımcı olabilir?
- Veri setine farklı cilt tonları ve aydınlatma eklemek neden önemli olabilir?
İlgili makaleler
Latin Amerika'da yerel yapay zeka ile cinsiyet eşitsizliğiyle mücadele
Latin Amerika'da aktivistler ve araştırmacılar, cinsiyete dayalı eşitsizlik ve şiddeti incelemek için açık kaynaklı yerel yapay zeka araçları geliştiriyor. Projeler veri koruması, mahkeme belgeleri analizi ve yerel politika çağrılarına odaklanıyor.
