Sağlıkta Yapay Zeka ve Derin Öğrenme

0
184

Sağlıkta en büyük yapay zeka (AI) eğilimi, kanseri saptamak gibi tıbbi teşhiste derin öğrenmeyi kullanmaktır. 

Yapay zeka teknolojisi, teknik olarak karmaşık bir yapıya sahiptir. Kısaca gerçek zamanlı klinik tanı ve tedavilerde, doktorlara karar desteği sağlamak için eğitilmiş algoritmalar tarafından yönetilir.

Tıbbi yazılım geliştiricilerin hasta merkezli yaklaşımı, evde sağlık çözümleri için bir eğilime yol açar. Örneğin, son zamanlarda geliştirilmekte olan olası uygulamalarından biri ses tabanlı sanal hemşire programıdır.

artificial intelligence nurse ile ilgili görsel sonucu

Başlıca amacı, hastane odası deneyimini iyileştirmek ve hastaları evde iyileşmeye devam etmeye hazırlama sürecini basitleştirmektir. Ayrıca sanal hemşireler hasta kaygısını azaltır ve tıbbi hizmetlerle hasta memnuniyetini artırır.

Yapay zekanın tedavi sürecini nasıl iyileştirebileceğinin 5 yolu

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamasının, hasta verilerinin toplanmasından tanı ve teşhis aşamasına, cerrah robotların tedavide kullanılmasına kadar geniş bir yelpazesi vardır. Yapay zekanın tıbbi amaçlar için kullanılabileceği en iyi beş yola daha yakından bakalım:

1. Hastalıkların teşhisi

Yapay zekanın tıbbi teşhise uygulanması, sağlık sektörünün gelişmesine sayısız fayda sağlar. AI tabanlı yazılım, bir hastanın belirli bir hastalığı olup olmadığını, belirgin semptomlar ortaya çıkmadan önce bile söyleyebilir.

Son araştırmalarda, akciğer kanseri belirtilerini eğitimli radyologlardan daha erken ve daha hızlı tespit etmek için kullanılabileceği gösterildi.

Bu programın daha geniş bir izleyici kitlesi üzerinde doğrulanması ve ek testlerden geçmesi gerekmesine rağmen, kanseri erken aşamalarda tespit etmek için yapay zekanın kullanımına olan ilgiyi artırıyor.

İleri okuma: Meme Kanseri Taraması: Yapay Zeka Radyolog Kadar İyi Değerlendirebilir

2. Hastalıkların sınıflandırılması

Derin öğrenme teknolojilerinin görüntüleri analiz etme ve kalıpları tanıma fırsatı, doktorların belirli hastalıkları daha hızlı ve daha doğru teşhis etmesine yardımcı olacak algoritmalar oluşturma potansiyelini ortaya çıkarır. Dahası, bu tür algoritmalar sürekli olarak öğrenebilir, böylece doğru teşhisi tahmin etme kalitesini artırabilir.

AI güdümlü yazılım, MRI’lar, röntgenler ve CT taramaları gibi tıbbi görüntülerde belirli bir hastalığın belirtilerini doğru bir şekilde tespit etmek için programlanabilir. Mevcutta benzer uygulamalar, cilt lezyonlarının fotoğraflarını işleyerek kanser teşhisi için zaten AI kullanıyor.

3. Karar verme sürecini iyileştirmek

Teşhis ve tedavi her zaman zor süreçler olmuştur. Bunun nedeni, doktorların aynı anda hastanın sahip olduğu semptomları, olası araştırma hatalarını, mevcut tüm tedavi yöntemlerini, olası yan etkileri, çok benzer belirtileri olan hastalıkları ve daha birçok yönü göz önünde bulundurması gerektiğidir.

Yapay zeka teknolojisine dayalı modern çözümler, halihazırda doktorların araştırma engellerini aşmalarına, büyük miktarda sağlık verilerini hızlı bir şekilde işlemelerine ve bir hastanın hastalığının seyrini iyileştirmeye yardımcı oluyor.

4. Yapay zeka tabanlı tedavi çözümleri

Hastalık tespit edilip sınıflandırıldığında bile tedavi süreci ek sorunlara neden olabilir. Tedavi planı sadece ilaçların ve egzersizlerin reçetelenmesini değil, aynı zamanda bakım planlarını koordine eder, hastaların tedavi programlarını yönetmelerine yardımcı olur ve bir yan etki riskini göz önünde bulundurur.

Modern yapay zeka algoritmaları, doktorların hastalık yönetimi için kapsamlı bir yaklaşım düzenlemelerine yardımcı oluyor. Dahası, genellikle oldukça karmaşık operasyonlar gerçekleştiren cerrahi robotları geliştirmek için kullanılırlar.

5. İnsanların daha uzun yaşamasını sağlamak

Yapay zekanın, insanların daha uzun yaşamasına ve hastaneye yatma ihtiyacını azaltmasına yardımcı olacak önemli bir teknoloji olduğu tahmin ediliyor.

Her şeyden önce algoritmalar, sağlığımız, yaşam tarzımız ve içinde yaşadığımız çevremiz hakkındaki tüm bilgileri bizim için işleyebilir. Böylece biyolojik yaşımızı tahmin edebilir ve sağlıklı kalmak için almamız gereken önlemleri sunabilirler.

Yapay zeka, bağışıklık sistemini güçlendirmeye yardımcı olacak ve yaşlılarda bağışıklık sistemini güçlendirmek için tasarlanmış yeni müdahaleleri belirlemeye yardımcı olacak şekilde işlenmeye çalışılıyor.

Sağlıkta mevcut yapay zeka uygulamaları

Hem sağlık sektörü hem de yapay zeka hala evrim geçiriyor ve çözülmesi gereken birçok karmaşık sorun olsa da, tıbbi teşhiste yapay zeka zaten geçerli. Aşağıda, tıbbi sorunları ele almak için yapay zeka kullanan en başarılı çözümleri listeliyoruz:

AI-Rad Companion Chest CT, göğüs BT görüntülerini okuyabilen, otomatik ölçümler yapabilen ve tıbbi raporu değerli klinik görüntüler ve ölçümlerle hazırlayabilen Siemens Healthineers’ın yapay zeka destekli bir sağlık çözümüdür.

AI-Pathway Companion, bir hasta hakkındaki tüm verileri toplayarak ve hastalığa özgü yollarda teşhis ve tedavi kararlarını kolaylaştırarak bakım yollarını optimize etmek için oluşturulmuş bir başka Siemens Healthineers çözümüdür.

Google Health, hastaların fitness programlarını ölçmelerine yardımcı olur ve tıbbi durumları, en yakın hastaneler ve eczaneler için bilgiler sağlar.

Sonuç

AI, kliniklerin iş akışlarını daha iyi düzenlemelerine yardımcı olarak, doktorlar için teşhis ve karar verme sürecini basitleştirerek ve hastalar için yaşam tarzında değerli ayarlamalar sunarak sağlıkta önemli rol oynayabilir. Ayrıca endüstride yapay zeka teknolojisinin, ilaç oluşturma sürecini de hızlandıracağı tahmin ediliyor.

Gazi Üniversitesi Eczacılık Fakültesi'nden 2019 yılında mezun oldum. Doktora eğitimimi Gazi Üniversitesi Eczacılık Fakültesi Farmakoloji Anabilim Dalı'nda 2019 yılından bu yana devam ettirmekteyim. Sağlığın ve tedavilerin olduğu birçok konuya ilgi duymakta ve alanım dahilinde birçok yazıyı sizlere aktarmaktayım. Sağlıkla ilgili bilgilere ulaşmanın çok kolay olduğu, ancak doğru bilgiye ulaşmanın çok zor olduğu bu dönemde, sizlere en güvenilir bilgiyi en doğru şekilde aktarmayı hedefim ve vazifem olarak görüyorum.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz