Yapay Zeka Hastalıklarla Mücadelede Nasıl Kullanılabilir?

Teknoloji, bildiğimiz şekliyle dünyayı tüm sektörlerde hızla değiştiriyor. Örneğin internet sayesinde ev eşyası alışverişi yapmak için evinizden çıkmanıza gerek yok. Bunun yerine, çevrimiçi bir alışveriş sitesine gidip ürünleri sepetinize eklemek kadar basittir. Aynı şey eğlence için de geçerli: isteğe bağlı yayın hizmetleri sayesinde artık DVD mağazasına gitmeye gerek yok. 7Slots casino gibi sürükleyici çevrimiçi oyun siteleri sayesinde oyun tutkunlarının fiziksel kumarhanelere gitmesine de gerek yok.

Tıbbi teknoloji, son yıllarda özellikle yaşam kalitesini artıran çığır açan araştırmalarda sağlık sektörüne de ivme kazandırdı. Araştırmadan bahsetmişken, hastaneler ve tıbbi kurumlar, çoğuna günde yüzlerce hasta geldiği göz önüne alındığında, dünyadaki diğer kurumlardan daha fazla veri üretiyor. Bu, genellikle gelecek nesillere yardımcı olacak tıbbi çözümler bulmak için analiz edilen verilerdir.

Geçmişte toplanan hasta verileri birkaç yıl sonra yok edilirken, teknoloji sayesinde milyonlarca kayıt süresiz olarak saklanabilmektedir. Yapay zeka ve makine öğrenimi sayesinde bu veriler artık bir yerlerde raflarda toz toplamayacak, daha sonra atılacak. Bunun yerine, zaman içinde toplanan milyonlarca kayıttan tahmine dayalı modeller oluşturularak hastaların durumlarını daha iyi anlamak için hepsi analiz edilebilir ve kullanılabilir. Yapay zeka ve makine öğreniminin tıp dünyasını nasıl dönüştürmeye devam edebileceğini keşfetmek için okumaya devam edin.

Tahmin ve Teşhis

Hastalıklarla mücadele söz konusu olduğunda, önleme tedavi etmekten daha iyidir. Bu nedenle araştırmacılar, bir hastanın gelecekte belirli bir hastalığa yakalanma riskini etkili bir şekilde tahmin edebilecek yapay zeka algoritmaları üzerinde çalışıyor. Hastanın yaşam tarzı, konumu ve genel alışkanlıklarına ilişkin bilgiler, gelecekte kalp hastalıkları, diyabet, peptik ülser vb. gibi sağlık sorunlarının tahmin edilmesinde hayati önem taşıyabilir. Bu, hastaların mevcut tedavilerine devam etmeleri halinde ortaya çıkabilecek olası koşulları önlemek amacıyla yaşam tarzı değişiklikleri yapmalarına yardımcı olmak açısından hayati önem taşıyabilir.

Yapay zeka modelleri, sağlıklı hastalardan alınan on binlerce görüntüye kıyasla bazen bir hastalığın farklı aşamalarından on binlerce taranmış görüntü biçimindeki verilerle beslenir. Bu, doktorların sonuç sayfalarını okumak için harcayacakları süreyi kısaltarak kanser, diyabet ve koroner kalp hastalığı teşhislerinde etkili oldu. Daha da iyisi, böyle bir yaklaşımla acil vakalara daha fazla önem verilebilir.

Erken tespit için en etkili yöntemlerden biri TBM'dir (transport-based morphometry). TBM, radyolojide görüntüleri haritalandırmak ve radyologların yalnızca taramalara bakarak göremediği desenleri tespit etmek için kullanılır. Örneğin, osteoartrit gibi hastalıklar, tam kemik hasarına yol açmadan önce erkenden yakalandı; bu, yapay zeka olmadan mümkün olmayacak bir şeydi.

Kişiselleştirilmiş Tedavi

Araştırmalar, hastalar aynı hastalıktan muzdarip olsalar bile, genlerindeki ve çevrelerindeki değişikliklerin aynı tedavi planının bir hastada işe yarayıp diğerinde işe yaramamasına neden olabileceğini göstermiştir. Sonuç olarak risk düzeyi, prognoz ve ilaçlara veya tedavi planlarına verilen yanıt önemli ölçüde farklılık gösterebilir. Hassas tıbbın devreye girdiği yer burasıdır. Yapay zekanın yardımıyla tıp uzmanları, genetiğe dayalı olarak o hastaya özel olarak uyarlanmış müdahaleler bulmak için bireyler için genom dizilimi gerçekleştirebilir. Bu, bir hasta için hastalığın önlenmesi veya değiştirilmesi arasındaki zıtlık olabilir. Ancak elbette karar verme sürecini bilgilendiren veri setlerinin mümkün olduğunca doğru olması gerekiyor. Bu nedenle bilim insanları, temel verilerden 'gürültü' verilerini filtrelemek ve daha kesin veri kümeleri oluşturmak için derin öğrenme modelleri geliştiriyor.

İlaç Keşfi ve Geliştirme

Klinik deneylerin deneme yanılma meselesi olduğu geçmişten farklı olarak, hassaslık sağlamak ve ilaç keşif ve onay sürecini hızlandırmak için derin öğrenme modellerinin kullanılabildiği bir zamandayız. Bilim insanları artık genetik verileri kullanarak ilaç adaylarını daha baştan tanımlayabiliyor. Belirli hastaları hedef alan ilaçları sıfırdan oluşturmak artık mümkün ve daha hızlı.

ABD'li BERG şirketinin bir vaka çalışması, Petri kaplarında büyümesine izin verilen kanser hücrelerinden toplanan numunelerden trilyonlarca veriden koenzim Q10 adı verilen kanseri hedef alan bir molekülün geliştirilmesine yol açtı. Sonuç olarak, araştırmacılar artık bir hastalıkta yersiz bir molekülü hedef alan kimyasal bileşikleri tanımlayıp sentezleyebiliyor.

Yapay Zeka Tıbbi Devrimin Anahtarıdır

Yapay zeka sayesinde, farklı hastalıklardan, özellikle de nadir görülenlerden muzdarip hastalar, doktorlar hastalığın tedavisini veya hastalığın nasıl yönetileceğini belirlemeye çalışırken uzun denemelerin acısından kurtulacak. Yapay zeka sayesinde hastalık salgınları da gerçekleşmeden önce tahmin edilebiliyor. Coronavirüs gibi küresel bir salgının potansiyelini erken aşamalarında tahmin etmek birçok hayat kurtaracak ve ekonomiler de hazırlıksız yakalanmayacaktır. Yapay zeka sistemlerinin temel avantajı, kendilerini sürekli olarak eğitebilme yetenekleri, dolayısıyla zaman içinde bir model tespit ettiklerinde tanı veya hastalık sınıflandırmasının kalitesini iyileştirmeleridir. Tıp sektörü yapay zekayı uygulamalarına entegre etmeye devam ettikçe gelecek nesiller için işler daha iyi olmaya devam edecek.