JAMA Network Open Dergisinde Yayımlanan Araştırma JAMA Network Open dergisinde yayımlanan bir araştırmada, çocuklara erken yaşta otizm tespitinde yapay zekanın ne derecede yararlı olabileceği incelendi. Araştırmacılar, otizm teşhisi konmuş ve konmamış toplamda 30 bin 630 çocuğun verisini kullanarak, 24 ay altındaki çocuklarda gözlemlenebilecek 28 özelliğe odaklandı. Yapılan İnceleme ve Sonuçlar Araştırmada, otistik ve otistik olmayan…
JAMA Network Open dergisinde yayımlanan bir araştırmada, çocuklara erken yaşta otizm tespitinde yapay zekanın ne derecede yararlı olabileceği incelendi. Araştırmacılar, otizm teşhisi konmuş ve konmamış toplamda 30 bin 630 çocuğun verisini kullanarak, 24 ay altındaki çocuklarda gözlemlenebilecek 28 özelliğe odaklandı.
Araştırmada, otistik ve otistik olmayan çocuklar arasında belirli özelliklerin kombinasyonlarında farklı örüntüler arayan makine öğrenimi modelleri oluşturuldu. Bu modeller, aynı özelliklere ilişkin verilerin bulunduğu 11 bin 936 katılımcının veri seti üzerinde test edildi. Sonuçlar, makine öğreniminin iki yaş altı çocuklarda otizm teşhisini %78,5 doğruluk oranıyla gerçekleştirebildiğini gösterdi.
Araştırmacı Kristiina Tammimies, mevcut bilgiler kullanılarak yapay zeka modeli yardımıyla otizm olasılığı yüksek olan çocukların daha erken tespit edilebileceğine dikkat çekti. Ancak, Tammimies uyarıda bulunarak, algoritmanın otizm teşhisi koyma konusunda standart klinik yöntemlerin yerini alamayacağını vurguladı.
Bu çalışma, yapay zekanın otizm tespiti sürecinde önemli bir araç olabileceğini göstermektedir. Ancak, kesin teşhisin hala klinik yöntemlerle yapılması gerektiği unutulmamalıdır. Yapay zeka, erken teşhis ve destek sağlama konusunda önemli bir potansiyele sahip olabilir.
JAMA Network Open Dergisinde Yayımlanan Araştırma JAMA Network Open dergisinde yayımlanan bir araştırmada, çocuklara erken yaşta otizm tespitinde yapay zekanın ne derecede yararlı olabileceği incelendi. Araştırmacılar, otizm teşhisi konmuş ve konmamış toplamda 30 bin 630 çocuğun verisini kullanarak, 24 ay altındaki çocuklarda gözlemlenebilecek 28 özelliğe odaklandı. Yapılan İnceleme ve Sonuçlar Araştırmada, otistik ve otistik olmayan…
JAMA Network Open dergisinde yayımlanan bir araştırmada, çocuklara erken yaşta otizm tespitinde yapay zekanın ne derecede yararlı olabileceği incelendi. Araştırmacılar, otizm teşhisi konmuş ve konmamış toplamda 30 bin 630 çocuğun verisini kullanarak, 24 ay altındaki çocuklarda gözlemlenebilecek 28 özelliğe odaklandı.
Araştırmada, otistik ve otistik olmayan çocuklar arasında belirli özelliklerin kombinasyonlarında farklı örüntüler arayan makine öğrenimi modelleri oluşturuldu. Bu modeller, aynı özelliklere ilişkin verilerin bulunduğu 11 bin 936 katılımcının veri seti üzerinde test edildi. Sonuçlar, makine öğreniminin iki yaş altı çocuklarda otizm teşhisini %78,5 doğruluk oranıyla gerçekleştirebildiğini gösterdi.
Araştırmacı Kristiina Tammimies, mevcut bilgiler kullanılarak yapay zeka modeli yardımıyla otizm olasılığı yüksek olan çocukların daha erken tespit edilebileceğine dikkat çekti. Ancak, Tammimies uyarıda bulunarak, algoritmanın otizm teşhisi koyma konusunda standart klinik yöntemlerin yerini alamayacağını vurguladı.
Bu çalışma, yapay zekanın otizm tespiti sürecinde önemli bir araç olabileceğini göstermektedir. Ancak, kesin teşhisin hala klinik yöntemlerle yapılması gerektiği unutulmamalıdır. Yapay zeka, erken teşhis ve destek sağlama konusunda önemli bir potansiyele sahip olabilir.
JAMA Network Open Dergisinde Yayımlanan Araştırma JAMA Network Open dergisinde yayımlanan bir araştırmada, çocuklara erken yaşta otizm tespitinde yapay zekanın ne derecede yararlı olabileceği incelendi. Araştırmacılar, otizm teşhisi konmuş ve konmamış toplamda 30 bin 630 çocuğun verisini kullanarak, 24 ay altındaki çocuklarda gözlemlenebilecek 28 özelliğe odaklandı. Yapılan İnceleme ve Sonuçlar Araştırmada, otistik ve otistik olmayan…
JAMA Network Open dergisinde yayımlanan bir araştırmada, çocuklara erken yaşta otizm tespitinde yapay zekanın ne derecede yararlı olabileceği incelendi. Araştırmacılar, otizm teşhisi konmuş ve konmamış toplamda 30 bin 630 çocuğun verisini kullanarak, 24 ay altındaki çocuklarda gözlemlenebilecek 28 özelliğe odaklandı.
Araştırmada, otistik ve otistik olmayan çocuklar arasında belirli özelliklerin kombinasyonlarında farklı örüntüler arayan makine öğrenimi modelleri oluşturuldu. Bu modeller, aynı özelliklere ilişkin verilerin bulunduğu 11 bin 936 katılımcının veri seti üzerinde test edildi. Sonuçlar, makine öğreniminin iki yaş altı çocuklarda otizm teşhisini %78,5 doğruluk oranıyla gerçekleştirebildiğini gösterdi.
Araştırmacı Kristiina Tammimies, mevcut bilgiler kullanılarak yapay zeka modeli yardımıyla otizm olasılığı yüksek olan çocukların daha erken tespit edilebileceğine dikkat çekti. Ancak, Tammimies uyarıda bulunarak, algoritmanın otizm teşhisi koyma konusunda standart klinik yöntemlerin yerini alamayacağını vurguladı.
Bu çalışma, yapay zekanın otizm tespiti sürecinde önemli bir araç olabileceğini göstermektedir. Ancak, kesin teşhisin hala klinik yöntemlerle yapılması gerektiği unutulmamalıdır. Yapay zeka, erken teşhis ve destek sağlama konusunda önemli bir potansiyele sahip olabilir.