Danimarka'daki Kopenhag Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü araştırmacıları tarafından yapılan araştırmanın sonuçları Scientific Reports bilim dergisinin son sayısında yayınlandı. Araştırmacılar Kovid-19 salgının ilk dalgasından bu yana, hastalık geçmişi ve sağlık verilerine dayanarak insanların virüsten ne ölçüde etkilendiğini tahmin edebilen bilgisayar modelleri geliştirmek için çalışıyorlar.

Danimarka'nın başkenti ve Zeeland bölgesinden alınan hasta verilerine dayanan çalışmanın sonuçlarına göre, yapay zeka sayesinde henüz enfekte olmamış birinin enfekte olduğu taktirde koronavirüs nedeniyle ölüp ölmeyeceği yüzde 90'a kadar doğrulukla, Kovid-19 sebebiyle hastanaye yatırılan birinin solunum cihazına ihtiyaç duyup duymayacağı da yüzde 80 doğrulukla tahmin edilebiliyor.

Kopenhag Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nden Dr. Mads Nielsen, 5 Şubat'ta üniversitenin web sitesinde yaptığı açıklamada: “Salgının ilk dalgası sırasında yoğun bakım hastaları için yeterli solunum cihazlarına sahip olup olmadıkları konusunda endişe içinde olan hastanelere yardımcı olacak modeller üzerinde çalışmaya başladık. Yeni bulgularımız ise kimin aşıya ihtiyacı olduğunu dikkatlice belirlemek için de kullanılabilir durumda” dedi.

Araştırmacılar, bir bilgisayar programını 3 bin 944 Danimarkalı Kovid-19 hastasından alınan sağlık verileri ile sürekli olarak beslediler. Bu sayede, bilgisayar programını hastaların önceki hastalıkları ile Kovid-19 hastalığı arasındaki örüntü ve ilişkileri tanıması konusunda eğitmiş oldular.

Nielsen, “Sonuçlarımız, yaş ve vücut kitle endeksinin (VKİ) bir kişinin Kovid-19'dan ne ölçüde etkileneceği konusunda en belirleyici parametreler olduğunu gösteriyor. Ancak erkek iseniz ve yüksek tansiyonunuz veya nörolojik hastalığınız varsa ölme veya solunum cihazına ihtiyaç duyma olasılığınız da artar” şeklinde konuştu.

Çalışmaya göre bir hastanın Kovid-19 ile enfekte olduktan sonra solunum cihazına ihtiyaç duyup duymaması üzerinde en büyük etkiye sahip olan hastalıklar ve sağlık faktörleri öncelik sırasına göre VKİ, yaş, yüksek tansiyon, erkek olmak, norolojik hastalıklar, KOAH, astım, diyabet, kalp hastalığı şekilde sıralanıyor.

Nielsen, "Bu kriterlerden bir veya daha fazlasına sahip olan ya da etkilenenler için, enfekte olma ve sonunda solununum cihazına bağlanma riskinden kaçınmak için aşı yaptırmaya öncelik vermenin mantıklı olabileceğini gördük" diye ekledi.

Araştırmacılar, uygulamada bu yeni sonuçlardan yararlanmak için şu anda Danimarka'nın Başkent Bölgesi ile çalışıyorlar.

Yapay zekanın, solunum cihazlarına olan ihtiyacı sürekli olarak tahmin etmesiyle, yakında ülkeki hastanelere yardım edebileceğini umuyorlar. Nielsen, "Bölgedeki tüm pozitif koronavirüs vakaları hakkında sağlık verilerine erişim sağlayarak solunum cihazlarına olan ihtiyacı beş gün önceden tahmin edebilmeyi umuyoruz. Bu yapay zekanın doktorların yerini aldığını anlamına elmez. Ancak doktorların ve hastanelerin aynı anda birçok enfekte hastayı görmelerine ve devam eden öncelikleri belirlemelerine yardımcı olabilir” dedi.