Grip ve Kovid-19 tespiti için akıllı telefon uygulaması

ABD araştırmacılar tarafından geliştirildi ve kullanımında yer alan araçların hepsi evde bulunur.

Grip ve Kovid-19 tespiti için akıllı telefon uygulaması
TT

Grip ve Kovid-19 tespiti için akıllı telefon uygulaması

Grip ve Kovid-19 tespiti için akıllı telefon uygulaması

Yeni tip koronavirüs (Kovid-19) pandemisine bağlı en bilindik sorunlarından biri virüsün “sessiz vektörleri” olarak biliniyor. Sessiz vektörler, ‘virüsü taşıyan, semptom göstermeyen ve virüsü başkalarına bulaştırabilen kişiler olarak’ tanımlanıyor. Pandemi ile ilgili diğer bir sorun ise influenza (grip) virüsleri ile Kovid-19 arasında ayrım yapılması sorununa dayanıyor. Söz konusu iki sorunu aşmak için, cep telefonundan kullanılan hızlı ve ucuz testler yapmak önemlidir. Washington Üniversitesi’nden profesör olan Michael Mahan liderliğindeki bir ABD’li bir araştırma ekibi, Bacticount adlı bir uygulama aracılığıyla bir çözüm sundu. Amerikan Tabipler Birliği Dergisi’nin (JAMA) son sayısında konu ile ilgili bir çalışma yayınlandı.
Michael Mahan Şarku’l Avsat’a yaptığı açıklamalarda, “Akıllı telefona dayalı teşhis, evde düşük maliyetli testler için bir platform sağlar. Söz konusu uygulama bilinen en hızlı, en hassas, en uygun maliyetli ve en gelişime açık testlerdendir. Kovid-19’un yeni varyantları ve influenza da dahil olmak üzere pandemiye yol açabilecek diğer patojenlere de kolayca uyarlanabilir, Akıllı telefonun kamerasını kullanan uygulama ve laboratuvar kiti, kimyasal reaksiyonu ölçmeye ve 25 dakika içinde PCR testleri kadar hassas bir şekilde, zaman ve maliyetten açısından çok daha az bir maliyetle tanı koymaya yardımcı olur” ifadelerine yer verdi.
Washington Üniversitesi profesörü testin adımlarını, kullanıcının tükürüğünü bir bardağa koymasının ardından viral RNA'yı serbest bırakmak ve tükürük örneklerinin termal analizini yapmak üzere tükürüğün sıcak bir yüzeye yerleştirdiğini sonra enzimler ve patojene ait problar içeren özel bir reaksiyon çözeltisi gerektiren LAMP adı verilen reaksiyon karışımını eklediğini, etkileşimler tamamlandığında ise, semptom göstermeyen bir kişiye koronavirüs bulaşıp bulaşmadığını belirlemek veya kişinin semptomlarının olması durumunda ise koronavirüs ile mi yoksa influenza ile mi enfekte olduğunu görmek için bir akıllı telefonun kamerası ile çalışan Bacticount uygulamasının kullanıldığını açıkladı.
Her bir hızlı antijen testi başına 10 ila 20 ABD doları ve her bir PCR testi için ise 100 ila 150 ABD dolarlık fiyat ile karşılaştırıldığında bu testin maliyeti sadece 7 doları aşmıyor. Test maliyetinin yüzde 90’ı reaksiyonda kullanılan enzimlere dayanıyor. Mahan’ın belirttiğine göre araştırma ekibi, söz konusu uygulamada ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) yönergelerini dikkate aldı ve uygulamayı Google Play üzerinden Bacticount başlığı altında kullanıma sundu. Mahan, “Dünya çapında Kovid-19 yeni varyantlarının ortaya çıkmasıyla birlikte, pandemiyi kontrol altına alma çabalarında test ve tanı önemini korumaya devam ediyor. Dünya nüfusunun neredeyse yarısının bir akıllı telefonu var. Bunun hassas teşhis için, adil ve eşit erişim sağlamak üzere etkileyici bir potansiyel olduğuna inanıyoruz” değerlendirmesinde bulundu.



Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging