Oksford Universitetinin tədqiqatçılar qrupu Temza Vadisi Polisi, Milli Cinayət Agentliyi, Con Radcliffe Xəstəxanası, Lurtis Ltd. və Kardiff Universiteti ilə əməkdaşlıq edərək travmatik beyin xəsarətlərinin (TBI) məhkəmə-tibbi araşdırmasına kömək etmək üçün qabaqcıl fizikaya əsaslanan süni intellektə əsaslanan alət hazırlayıb.

Communications Engineering -də nəşr olunan tədqiqat polis və məhkəmə-tibbi qruplara sənədləşdirilmiş hücum ssenariləri əsasında TBI nəticələrini dəqiq proqnozlaşdırmağa kömək etmək üçün mexanika məlumatlı maşın öyrənmə çərçivəsini təqdim edir.

TBI ciddi və uzunmüddətli nevroloji nəticələri olan kritik bir ictimai sağlamlıq problemidir. Məhkəmə-tibbi araşdırmalarda təsirin bildirilmiş xəsarətə səbəb olub-olmadığını müəyyən etmək hüquqi proseslər üçün çox vacibdir , lakin hazırda bunu etmək üçün standartlaşdırılmış, kəmiyyətcə ölçülə bilən yanaşma yoxdur.

Yeni araşdırma, mexaniki simulyasiyalar tərəfindən məlumatlandırılan maşın öyrənmə vasitələrinin TBI araşdırmalarının dəqiqliyini və ardıcıllığını artırmaq üçün sübuta əsaslanan zədə proqnozlarını necə təmin edə biləcəyini nümayiş etdirir.

Aparıcı tədqiqatçı, Oksford Universitetinin Mühəndislik Elmi Departamentinin Maşınqayırma Mühəndisliyi professoru Antoine Jerusalem, “Bu tədqiqat məhkəmə biomexanikasında irəliyə doğru atılmış əhəmiyyətli bir addımdır. Süni intellekt və fizikaya əsaslanan simulyasiyalardan istifadə etməklə biz hüquq-mühafizə orqanlarına TBI-nın qiymətləndirilməsi üçün görünməmiş obyektiv alət təqdim edə bilərik.”

Tədqiqatın real, anonim polis hesabatları və məhkəmə məlumatları əsasında hazırlanmış süni intellekt çərçivəsi TBI ilə əlaqəli xəsarətlər üçün diqqətəlayiq proqnoz dəqiqliyinə nail oldu:

• Kəllə sınıqları üçün 94% dəqiqlik
• Şüur itkisi üçün 79% dəqiqlik
• kəllədaxili qanaxma üçün 79% dəqiqlik (kəllə daxilində qanaxma)

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=135&slotname=2793866484&adk=675901022&adf=746485419&pi=t.ma~as.2793866484&w=540&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1740587599&rafmt=11&format=540×135&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-02-ai-powered-tool-traumatic-brain.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTMzLjAuNjk0My4xMjgiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siTm90KEE6QnJhbmQiLCI5OS4wLjAuMCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzMy4wLjY5NDMuMTI4Il0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEzMy4wLjY5NDMuMTI4Il1dLDBd&dt=1740587597618&bpp=1&bdt=161&idt=118&shv=r20250224&mjsv=m202502200101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3D594147a00c618f4c%3AT%3D1735548631%3ART%3D1740587597%3AS%3DALNI_MYbuCvlfveSCnpeUIQKyQ2DBT11fQ&gpic=UID%3D00000f84124e2904%3AT%3D1735548631%3ART%3D1740587597%3AS%3DALNI_Maf8g334ShSARz9IhljaNTJv-vUzg&eo_id_str=ID%3D639b28d7655b7aa4%3AT%3D1735548631%3ART%3D1740587597%3AS%3DAA-Afjakj_-HiAALGKSfOxRJbP3s&prev_fmts=0x0%2C1519x730&nras=2&correlator=8666576366132&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=864&u_w=1536&u_ah=816&u_aw=1536&u_cd=24&u_sd=1.25&dmc=8&adx=395&ady=1955&biw=1519&bih=730&scr_x=0&scr_y=0&eid=31090585%2C31088250%2C95348348%2C95350015&oid=2&pvsid=3774256671909769&tmod=615106203&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C0%2C1536%2C816%2C1536%2C730&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=2370

Hər bir halda, model yüksək spesifiklik və yüksək həssaslıq (yalançı müsbət və yanlış mənfi nəticələrin aşağı nisbəti) göstərdi.

Çərçivə baş və boyun ümumi hesablama mexaniki modelindən istifadə edir, müxtəlif növ təsirlərin (məsələn, yumruqlar, sillələr və ya düz səthə zərbələr) müxtəlif bölgələrə necə təsir etdiyini simulyasiya etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Bu, təsirin toxuma deformasiyasına və ya stressə səbəb olub-olmamasının əsas proqnozunu verir.

Bununla belə, o, öz başına hər hansı zədə riskini proqnozlaşdırmır. Bu, verilmiş zədə üçün proqnoz verməzdən əvvəl bu məlumatı qurbanın yaşı və boyu kimi hər hansı əlavə müvafiq metadata ilə birləşdirən yuxarı süni intellekt təbəqəsi tərəfindən həyata keçirilir.

Tədqiqatçılar hücum halları ilə bağlı 53 anonim real polis hesabatı üzrə ümumi çərçivəni öyrədiblər. Hər bir hesabata zərbənin şiddətinə təsir edə biləcək bir sıra amillər (məsələn, qurbanın/cinayətkarın yaşı, cinsi, bədən quruluşu) haqqında məlumat daxil edilmişdir. Bu, müxtəlif xəsarətlərin baş vermə ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün mexaniki biofiziki məlumatları məhkəmə təfərrüatları ilə birləşdirə bilən bir modellə nəticələndi.

Tədqiqatçılar hər bir zədə növü üçün proqnozlaşdırıcı dəyərə hansı amillərin ən çox təsir etdiyini qiymətləndirdikdə, nəticələr tibbi tapıntılarla olduqca uyğun idi.

Məsələn, kəllə sınığı ehtimalını proqnozlaşdırarkən ən vacib amil zərbə zamanı baş dərisi və kəllə sümüyünün məruz qaldığı ən yüksək stress miqdarı idi. Eynilə, şüur ​​itkisinin ən güclü proqnozlaşdırıcısı beyin sapı üçün stress ölçüləri idi.

Tədqiqat qrupu israr edir ki, model hücum hallarının araşdırılmasında insan məhkəmə və klinik ekspertlərin cəlb edilməsini əvəz etmək üçün nəzərdə tutulmayıb. Əksinə, məqsəd sənədləşdirilmiş hücumun bildirilmiş xəsarətin əsl səbəbi olması ehtimalının obyektiv qiymətləndirilməsini təmin etməkdir.

Model həmçinin yüksək riskli vəziyyətləri müəyyən etmək, risk qiymətləndirmələrini təkmilləşdirmək və kəllə-beyin travmalarının baş verməsini və şiddətini azaltmaq üçün profilaktik strategiyaları hazırlamaq üçün bir vasitə kimi istifadə edilə bilər.

Professor Jerusalem əlavə etdi: “Bizim çərçivəmiz heç vaxt xəsarətə səbəb olan günahkarı müəyyən edə bilməyəcək. Onun edə biləcəyi yeganə şey ona verilən məlumatın müəyyən bir nəticə ilə əlaqəli olub olmadığını söyləməkdir. Çıxışın keyfiyyəti modelə daxil edilən məlumatın keyfiyyətindən asılı olduğundan, ətraflı şahid ifadələrinin olması hələ də çox vacibdir.”

Bu tədqiqat layihəsini dəstəkləyən Milli Cinayət Agentliyinin baş meneceri Xanım Sonya Baylis dedi: “Əvvəllər məhdud məlumatlara əsaslanan polis təhqiqatını dəstəkləmək üçün innovativ texnologiyadan istifadə edərək beyin xəsarətlərini başa düşmək, təqiblərə dəstək vermək üçün tibbi baxımdan tələb olunan şərhi əhəmiyyətli dərəcədə artıracaq.”

Kardiff Universitetinin Tədqiqatçısı və Məhkəmə Ekspertiza Məsləhətçisi Dr. Michael Jones dedi: “Məhkəmə tibbdə “Axilles dabanı” şahid və ya ehtimal edilən zədə mexanizminin, çox vaxt gücün müşahidə edilən xəsarətlərlə uyğun olub-olmamasının qiymətləndirilməsidir.

“Maşın öyrənməsinin tətbiqi ilə hər bir əlavə hal səbəb mexanizmi, ilkin zədə , patofiziologiya və nəticə arasındakı əlaqənin ümumi başa düşülməsinə kömək edir.”

Tədqiqat Oksford Universiteti, Temza Vadisi Polisi, Milli Cinayət Agentliyi, Kardiff Universiteti, Lurtis Ltd., Con Radcliffe Xəstəxanası və digər tərəfdaş qurumlardan mühəndislər, məhkəmə ekspertləri və tibb mütəxəssislərindən ibarət fənlərarası qrup tərəfindən aparılıb.

Ətraflı məlumat: Polis və məhkəmə araşdırmalarında travmatik beyin zədəsi proqnozu üçün mexanika məlumatlı maşın öyrənmə çərçivəsi, Rabitə Mühəndisliyi (2025). DOI: 10.1038/s44172-025-00352-2 . www.nature.com/articles/s44172-025-00352-2

Jurnal məlumatı: Rabitə Mühəndisliyi Oksford Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir