AI for Healthcare

Sağlıkta Yapay Zeka’nın Dünü, Bugünü ve Geleceği

4 Nisan 2019

Sağlıkta Yapay Zeka’nın Dünü, Bugünü ve Geleceği

Bilim günden güne ilerliyor, tıp da tabi ki bundan nasibini alıyor. 100 yıl öncesine dönüp bakacak olursak bugün tedavide kullandığımız antibiyotikler dahil çoğu şey henüz keşfedilmemişti. Muhtemelen bundan 100 yıl sonra da bugün kullandığımız araçlar tarihin tozlu sayfalarındaki yerini almış olacak.

Yapay Zeka Kavramı

Genel kanının aksine yapay zeka kavramı o kadar yeni bir kavram değil. Makinelerin insanlara özgü olan eylemleri yapıp yapamayacağı önceden de düşünülen ve üzerine çalışılan bir şeydi. Bugün bu kadar meşhur olmasının ve dillere pelesenk olmasının sebebi ise gelişen hesaplama gücü ile çalışmaların bu alana tekrardan yönelmesi ve hiç şüphesiz çoğu kimseler tarafından PR amaçlı kullanılmaya çalışılması.

Tanımına bakacak olursak yıllardır birçok tanımın yapıldığını görebiliriz. Bana göre ise insanın düşünme ve karar verme mekanizmasını taklit eden sistemler yapay zeka olarak tanımlanabilir. Bu tanıma da bakacak olursak aslında çok geniş alanı kapsadığını söyleyebiliriz. Bu genişlik ve karmaşayı gidermek için de işleyiş mekanizmalarına göre dallara ayırıyoruz. Bu dalların her biri ayrı bir uzmanlık alanı olup her dalın belli bir kullanım alanı ve sıklığı mevcuttur.

Tıp ve Sağlık özelinde bakacak olursak şu sıralar derin öğrenmenin diğer dallara göre daha sık kullanıldığını söyleyebiliriz. Biz de bu blogda zaten ağırlıklı olarak Tıp ve Sağlık alanında makine öğrenmesi ve derin öğrenmeden bahsediyoruz ve bahsedeceğiz. Yukarıdaki menülerden ilgilendiğiniz alanlarla ilgili yazılara ulaşabilirsiniz.

Derin Öğrenme Nedir?

Yapay Zeka’nın birden fazla alt alanının olduğunu ve şu an sağlık alanındaki yapay zeka uygulamalarının en popüler yöntemlerden birinin Derin Öğrenme olduğunu söylemiştik.

Türkiye’nin ilk Derin Öğrenme Blogu derin öğrenmeyi şu şekilde tanımlıyor: Büyük miktarlarda etiketlenmiş eğitim verilerinden özellik saptama yapabilen sistemler oluşturmak için ileri teknoloji, çok seviyeli “derin” sinir ağların kullanılmasıdır. Daha detaylı bilgiyi Derin Öğrenme Blogu’nda ve bu blogdaki yazılarda bulabilirsiniz.

Ne Durumdayız?

Çalışmalar tüm hızıyla devam ediyor. Bugün itibariyle PubMed’de derin öğrenme içeren 4500’den fazla çalışma bulunuyor ve bu sayı her gün daha da artıyor. Derin öğrenme alanında gelişmeler oldukça bunlar hızlıca sağlık alanında denenip öncekilerle karşılaştırılıyor. Bu sonuçlar doktorların performanslarıyla karşılaştırılıyor ve başarılı olanlar bir sonraki aşamaya geçmeye hak kazanıyor.

Sadece 2018 yılında PubMed veritabanında derin öğrenme ile ilgili 1800’den fazla çalışma bulunuyor. 2017 ile kıyaslandığında 3 katına çıktığı görülüyor. 2019’un ilk çeyreğinde ise şimdiden 1200 çalışmaya ulaşmış durumda. Çalışmaların alanlara göre dağılımına bakınca Radyoloji, Patoloji ve Farmakoloji en çok çalışma yapılan alanlar.

Derin Öğrenme, Tıp’a Hangi Yenilikleri Getiriyor?

Radyoloji

Bütün sağlık harcamalarının %10’luk kısmını Manyetik Rezonans, Bilgisayarlı Tomografi ve Ultrason gibi Radyolojik görüntüleme yöntemleri oluşturuyor. ABD kaynaklarına göre bu maliyet yıllık 300 milyar dolarken bu görüntüleme yöntemlerinin yorumlanması ve raporlanması için yıllık 30 milyar dolar harcanıyor. Yapay zeka ile bu maliyetlerin azaltılması ve aynı zamanda yorumlama süresini kısaltılması hedefleniyor.

Patoloji

Tanı ve tedaviye yön veren alanlardan birisi de Patolojidir. Klinik pratikte hem cerrahiler sırasında rezeke edilen materyallerin incelenip cerrahi sınır belirlenmesinde hem de diğer birçok hastalığın tanısında ve derecelendirmesinde sıkça kullanılıyor. Yapay zeka burada da preparatların hem hızlı hem de doğru bir şekilde incelenmesini sağlayıp iş yükünü azaltmayı hedefliyor.

Farmakoloji

Bugün yeni bir ilaç geliştirilmesi, molekül geliştirme çalışmalarından başlayarak klinik çalışma fazlarını ve market onayını takiben eczane raflarındaki yerini almasını kapsayan çok uzun bir süreç. Bu sürecin hepsini kapsayan başarılı bir ilacı geliştirmek için harcanan para ortalama 2.6 milyar dolar olarak hesaplanıyor. Yapay zeka, yeni molekül yapılarının geliştirilmesi, farmakokinetik ve farmakodinamik etkilerinin simüle edilebilmesi gibi imkanlar sağlayarak daha düşük maliyetle daha başarılı molekül geliştirme imkanı sağlıyor.

Diğer Alanlar

Başı çeken bu alanlar dışında da derin öğrenmenin kullanımı oldukça sıklaşıyor. Mesela diyabetik retinopatinin tanısında kullanılmak üzere geliştirilen derin öğrenme ile çalışan sistemler mevcut. Yine derin öğrenme kullanarak geliştirilen sepsis’i erkenden tespit edebilen algoritmalar da kullanılmaya başlanıyor.

Gelecekte Bizi Neler Bekliyor?

Bugün devam eden çalışmaların birçoğu tamamlandığında bizi nelerin beklediğini görmek çok zor değil. Hayatımızı değiştirecek bu teknolojileri göreceğimiz günler de çok uzak değil. Şu anda uyguladığımız klinik uygulamaların birçoğunun değiştiğini, yerine daha iyisinin geldiğini ve hatta hiç olmadığını yakın tarihte bile göreceğimizi düşünüyorum. Bu blogda yeri geldikçe yine bunlardan da bahsedeceğiz.

Sonuç

Yapay zeka her alanda olduğu gibi tıp’ta da kendini gösteriyor. Son zamanlarda tıpta en sık kullanılan yapay zeka algoritmaları derin öğrenme algoritmaları. Her branşta farklı yenilikler ve avantajlar sağlıyor. Biz de bu blogda tıpta yapay zeka ve derin öğrenme kullanımından sıklıklıkla bahsedeceğiz.

Siz de bu konu hakkındaki düşüncelerinizi yazının altında yorum olarak paylaşabilirsiniz.

Leave a comment

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir