Makine Öğrenimi ile Aşılama Riski Altındaki Çocuklar Tahmin Edilebilecek!

Tahmin yapabilecek bilgisayar modelleri ile doktorlar, aşı riski taşıyan çocukların ailelerini bilgilendirebilecek. Ayrıntılar haberimizde.

A- A+

21.05.2019 tarihli yazı 4953 kez okunmuştur.

Aşılara karşı büyüyen kuşkuculuk, New York şehrini, yolcu gemilerini, uluslararası havaalanlarını ve hatta Google'ın Mountain View merkezlerini etkileyen bir kızamık salgınına yol açtı.

Aile hekimlerinin aşı konusunda tereddütlü ebeveynlere ulaşmalarına yardımcı olmak için veri bilimciler, bilgisayar modellerinin bir çocuğun ebeveynlerinin kendisini aşılamadığı ihtimalini nasıl tahmin edebileceğini göstermiştir.

2016'dan bu yana dünyada kızamık vakaları ve bundan kaynaklı ölümler yeniden gün yüzüne çıktı. Bunun sebebi ebeveynlerin çocuklarını aşılamamayı tercih etmesidir. Bu tercih genellikle Facebook ve YouTube gibi sosyal medya platformları aracılığıyla çevrimiçi yayılan yanlış bilgilerden kaynaklanmaktadır.

Makine öğrenimi sayesinde aşılama riski altındaki çocuklar tespit edilerek, sağlık görevlileri ve hekimlerin, bu çocukların ebeveynleri ile konuşabilmesi sağlanabilecektir.

IBM ‘in baş analitik ofisinde bir veri bilimcisi olan Tin Oreskovic, yeni geliştirilen bilgisayar modellerinin faydalı olmasının nedeninin aşı olmayan çocukların en yakın sürede öngörülerek, bu ailelerin ve diğer ailelerin çocukları için bu aşıların neden bu kadar önemli olduğunu daha ikna edici bir yaklaşımla sağlayabileceklerini savunuyor.

►İlginizi Çekebilir: Genetik Hastalıkları Teşhis Eden Yapay Zeka Geliştirildi

MMR (kızamık, kabakulak, kızamıkçık) aşısı yaptırmamayı seçen aileler komşularını ve çevresindekileri ciddi hastalık ve ölüm riskine maruz bırakmaktadır. 2017 yılında dünya çapında 110.000 kızamık ölümü yaşanmıştır.

Dünya Sağlık Örgütü (WHO)' ne göre bu ölümlerin çoğu beş yaş altındaki çocukları içermektedir. Kızamık aşısı, 1963 yılında piyasaya sürülmeden önce kızamık salgınlarının dünyayı sardığı ve her yıl düzenli olarak yaklaşık 2.6 milyon insanın bu nedenle öldüğü bilinmektedir.

Nüfusun en az yüzde 95'inin iki aşı dozu yoluyla (veya bazen virüse maruz kalmadan önce) bağışıklık kazanmasını sağlamak önemlidir. Böylece yüzde 95'lik “sürü bağışıklığı” eşiğinin, kızamık salgınlarının muhtemel yayılımını sınırlandırdığı ve aşılanamayacak kadar küçük olan bebeklerin yanı sıra diğer hastalıklar veya koşullar nedeniyle aşılanmayan kişilerin korunmasına yardımcı olacaktır. Ancak birçok ülkede (Avrupa bölgesindeki 2017'deki 53 ülkeden 34' ü dahil olmak üzere) ikinci doz aşılama oranlarının sürü bağışıklık eşiğinin altına düştüğü bilinmektedir.

►İlginizi Çekebilir : Biyosensör Hastalık Tanısını Kolaylaştıracak

Aşı oranlarını artırmak için Oreskovic ve Chicago Sosyal Bilimler Veri Üniversitesi, Hırvat çocukların birinci sınıf okullarının sonunda aşılanma olasılığını öngörmeyi amaçlayan bir proje başlattı. Hırvatistan Halk Sağlığı Enstitüsü ile birlikte çalışan araştırmacılar (Fransa, Portekiz ve Birleşik Devletler' den araştırmacılar) , 2011 ve 2018 yılları arasında birinci sınıfa giren 48.000 çocuğun elektronik sağlık kayıtları konusunda makine öğrenimi algoritmaları geliştirmek için birlikte çalıştılar.

Dört adet makine öğrenimi modeli sonuçlarını karşılaştırdıktan sonra araştırmacılar, aşı konusunda kararsız olan aileleri yüzde 72 hassasiyetle belirleyen bir LASSO lojistik regresyon modeline karar verdi. En önemlisi, araştırmacıların LASSO modelini seçerek çocuk risk puanları için sonuçları insanların anlayabileceği şekilde sunmasıdır.

Proje aynı zamanda ulusal, ilçe ve yerel sağlık kliniği seviyelerinde halk sağlığı görevlileri ve doktorlarına aşılama oranları ve çocuk risk puanları sunan bir “Erken Uyarı ve İzleme Sistemi” Web panosu oluşturdu.

Göz önünde bulundurulacak bir sonraki proje çocuk risk puanlarının yetkililere ve doktorlara aşı-tereddütlü ailelere etkili bir şekilde müdahale etmelerine ve aşılama oranlarını iyileştirmelerine yardım edip etmediklerini görmek için randomize kontrollü bir çalışmayı içerecek. Bu adımın 2020–2021 eğitim öğretim yılında yani kısa bir süre sonra gerçekleştirilmesi planlanmakta.