Janga la COVID-19 lilikumba ulimwengu mwanzoni mwa 2020 na tangu wakati huo limekuwa sababu kuu ya vifo katika nchi kadhaa, pamoja na Uchina, USA, Uhispania na Uingereza. Watafiti wanafanya kazi kwa mapana kutengeneza njia za vitendo za kugundua maambukizo ya COVID-19, na wengi wao wameelekeza umakini wao juu ya jinsi akili ya bandia (AI) inaweza kusaidiwa kwa kusudi hili.
Tafiti nyingi zimeripoti kuwa mifumo inayotegemea AI inaweza kutumika kugundua COVID-19 kwenye picha za X-ray ya kifua kwa sababu ugonjwa huo huwa na sehemu zenye usaha na maji kwenye mapafu, ambazo huonekana kama madoa meupe kwenye uchunguzi wa X-ray. . Ingawa miundo mbalimbali ya uchunguzi wa AI kulingana na kanuni hii imependekezwa, kuboresha usahihi, kasi na utumiaji wake inasalia kuwa kipaumbele cha kwanza.
Sasa, timu ya wanasayansi inayoongozwa na Profesa Gwanggil Jeon wa Chuo Kikuu cha Kitaifa cha Incheon, Korea, imeunda mfumo wa utambuzi wa moja kwa moja wa COVID-19 ambao unabadilisha mambo kuwa bora kwa kuchanganya mbinu mbili zenye nguvu za AI. Mfumo wao unaweza kufunzwa kutofautisha kwa usahihi kati ya picha za X-ray za kifua za wagonjwa wa COVID-19 na zisizo za COVID-19. Karatasi yao ilipatikana mtandaoni mnamo Oktoba 27, 2021, na kuchapishwa mnamo Novemba 21, 2021, katika Juzuu 8, Toleo la 21 la Jarida la Mtandao wa Mambo la IEEE.
Algorithms mbili ambazo watafiti walitumia zilikuwa Faster R-CNN na ResNet-101. Ya kwanza ni muundo wa msingi wa kujifunza kwa mashine unaotumia mtandao wa mapendekezo ya eneo, ambao unaweza kufunzwa kutambua maeneo husika katika taswira ya ingizo. Ya pili ni mtandao wa neva wa kujifunza kwa kina unaojumuisha tabaka 101, ambazo zilitumika kama uti wa mgongo. ResNet-101, inapofunzwa na data ya kutosha ya kuingiza, ni kielelezo chenye nguvu cha utambuzi wa picha. "Kwa ufahamu wetu wote, mbinu yetu ni ya kwanza kuchanganya ResNet-101 na Faster R-CNN kwa utambuzi wa COVID-19," asema Prof. Jeon, "Baada ya kufundisha mtindo wetu kwa picha 8800 za X-ray, tulipata usahihi wa 98%.
Timu ya watafiti inaamini kuwa mkakati wao unaweza kuwa muhimu kwa utambuzi wa mapema wa COVID-19 katika hospitali na vituo vya afya vya umma. Kutumia mbinu za uchunguzi wa kiotomatiki kulingana na teknolojia ya AI kunaweza kuondoa kazi na shinikizo kutoka kwa wataalamu wa radiolojia na wataalam wengine wa matibabu, ambao wamekuwa wakikabiliwa na mzigo mkubwa wa kazi tangu janga hili lianze. Zaidi ya hayo, vifaa vya kisasa zaidi vya matibabu vinapounganishwa kwenye Mtandao, itawezekana kulisha kiasi kikubwa cha data ya mafunzo kwa modeli iliyopendekezwa; hii itatokeza usahihi wa hali ya juu zaidi, na si kwa COVID-19 pekee, kama Prof. Jeon asemavyo: "Mbinu ya kina ya kujifunza inayotumiwa katika utafiti wetu inatumika kwa aina nyingine za picha za matibabu na inaweza kutumika kutambua magonjwa mbalimbali."
