Yapay zeka, sağlık hizmetlerinde yıllardır popüler bir konu. Peki yapay zeka tıp dünyası için neler vaat ediyor?
Tıp dünyası ve ilerlemeleri, tıbbi prosedürler konusunda geniş bir yelpazede başarıyla uygulanmaktadır. Yapay zekanın faydaları sadece maliyet tasarrufu sağlamakla kalmaz, bazı durumlarda hayat kurtarıcıdır.
Çoğu zaman akıllara ilk gelen, görüntüleri tanımayı sağlayan bilgisayar görüşünü (computer vision) ilaçlara uygulamak olur. Ayrıca, tedavinin ilerlemesini izlemekten hastaların kimliğini doğrulamaya, elektronik ameliyathane kayıtlarını otomatikleştirmeye, ilaç keşfinin hızlandırılmasına kadar çok çeşitli alanlarda tedavi dışı uygulamalar da bulunuyor.
Hücre sayımı ve görüntü tanıma
Louis-Charles Malassez‘in, kırmızı kan hücrelerini doğru bir şekilde saymak için tasarlanmış olan hemositometreyi icat etmesinden bu yana bir asırdan fazla zaman geçti. Günümüzde ise hücre çekirdeğini çok daha hızlı tanımlamak ve saymak için bilgisayar vizyonu kullanılıyor.
Bunu başarmak için, bir yapay zeka modeli hücre çekirdeklerini tanımlamak üzere eğitilir. Oradan örnek görüntüler çıkartılır ve daha sonra makine öğrenme modelleri sinir ağları oluşturur.
Mikroskopik görüntüler, bilgisayar görme modeline gönderildiğinde, hücre sayısı saniye cinsinden hesaplanır. Bir grafik işlemci (GPU) 100’den fazla eşzamanlı isteği işleyebildiğinden bu işlem neredeyse sonsuz büyüklüğe ölçeklenebilir.
Bu, ilaç geliştirme araştırmacılarının daha fazla bileşiği her zamankinden daha hızlı ve daha hassas bir şekilde test edebileceği anlamına gelir.
Yapay zeka ve cerrahi günlükleri
“Kağıtsız ofise” geçiş, dijital dünyaya, bilişim devriminden elde edilen verimlilik artışının bir parçası olarak mükemmel bir anlam kattı. Ancak ameliyathanede bilgisayar görüşü kullanımı daha kuvvetli olabilir.
Ameliyathanede hastaların üstünü örtmekten cerrahi yaraların kapanmasına kadar olan eylemleri izlemek, artık olay kaydı tutmayı kökten değiştiriyor. Anestezistler hala ameliyatlar arasında el yazısı kayıtları düzenliyor, ancak artık bu işlere harcanan vakitlerini daha verimli bir şekilde kullanabilirler.
Hasta kimliği
Hastaların tedavi süresince yapılan yüz kimlik doğrulaması, yapay zekanın tıbbi tesislerdeki iş akışına entegre edildiğinde sağlık hizmetlerinde kritik bir rol oynayabileceği alanlardan bir başkası. Hastaların yanlış tanımlanması, zarar oluşmadan önceki sürenin yüzde 90’ından fazlasına yakalanır.
Tıbbi görüntüleme analizi
Yapay zeka tıpçıların görüntüleri analiz etme süresini azaltır. Nesne tanıma, görüntülerdeki özellikleri insanlardan daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tanımlayabilir. Genellikle bu keşifler, bakılmak istenen oluşumlar daha küçük olduğunda gerçekleşebilir, bu da daha erken tespit olanağı verir. Böylece hastaların hayatları kurtulabilir ve tedavinin şiddeti azaltılabilir. Tüm bu teknikler MRI, CAT taraması, sonogram ve röntgen gibi birçok görüntüleme türüne uygulanabilir.
Yapay zeka eğitim teknikleri, tüm bu örnekler için geçerlidir. Nesneler görsel verilerde, örneğin kemik kırıkları gibi durumlar sisteme öğretilir ve makine öğrenimi sinir ağları oluşturur. Bu, elbette, sürecin basitçe bir anlatımı. Ancak bu, FaceID gibi yüz ile yapılan kimlik doğrulaması için bile geçerlidir.
Bilgisayarlı görüş, bir model oluşturmak için eğitim verilerinin ve bu durumda bir kişinin yüzünün birkaç görüntüsünün olmasını gerektirir. Eğitildikten sonra, görsel ayrıntılar, bir kişinin kimliği, bir kırıktaki değişiklik, hücrelerin bir bileşiğe reaksiyonu veya bir aletin cerrahi boşluktan çıkarılması olsun, bilgisayar görüşü ile hızlı ve doğru bir şekilde tanımlanabilir.
