Sağlık HizmetlerindeYapay Zeka Kullanımının 7 Harika Yolu

Yeni teknolojinin en büyük etkilerinden biri – ve belki de en çok yaşamı değiştiren – sağlık hizmetlerinde hissedilecektir.

Hastalığın teşhisi hızlı ve etkili olacak ve tıbbın son derece kişiselleştirilmesi muhtemel olacaktır. Bu sayede giyilebilir teknoloji norm olacak ve tek bir semptom bile görmeden hasta olduğumuzu bilebilceğiz. Bu arada, klinik denemeler daha hızlı ve daha doğru hale geldikçe, yeni ilaçlar en yüksek hızla piyasaya çıkacaktır.

Yapay zeka sağlık hizmetlerinde halihazırda kullanılıyor ve bu yedi örnek tıbbi geleceğimize bir bakış sunuyor.

1. Deri Kanserinin Tespiti

Yapay zeka artık cilt kanserini uzmanlardan daha doğru teşhis edebiliyor.

Annals of Oncology’de yayınlanan yeni bir araştırma , bir yapay zekanın kanseri 58 cilt uzmanından daha doğru teşhis edebildiğini göstermiştir. Yapay zeka, cilt kanseri görüntüleri ve ilgili teşhisler kullanılarak eğitilmiştir. Doktorlar teşhisin% 87’sini doğru alırken, makine meslektaşları% 95’lik bir tespit oranına ulaşmıştır.

Bir doktorun melanomu güvenle tanıyabilme derecesi, onların deneyimlerine ve eğitimlerine bağlıdır. Bu, teşhisin ve dolayısıyla sonuçların değişebileceği anlamına gelmektedir.

Yapay zeka teknolojisi, semptomlar değerlendirilirken yanlış pozitiflerin sayısını azaltabilir, bu da daha az kişinin gereksiz tedaviye maruz kalacağı anlamına gelir. Ayrıca, ameliyata ihtiyaç duyan hastalar için genel bekleme sürelerinin azaltılmasına da yardımcı olabilmektedir.

2. Göz Sağlığı

Gözlerimiz ruhumuza ve aynı zamanda sağlığımıza açılan bir penceredir. Göz problemlerini erken tespit etmek, görme kaybı olasılığını önemli ölçüde azaltabilmektedir.

Birkaç program, gözlerimiz hakkındaki mevcut tıbbi bilginin yapay zeka araçlarıyla nasıl birleştirileceğine bakmaktadır.

Google DeepMind, diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonu (AMD) adlı görme kaybına neden olan iki ana durumu ,teşhis etmek için Londra’daki Moorfields Göz Hastanesi ile işbirliği yaptı.  Bu rahatsızlıklar , Birleşik Krallıkta 625.000’den fazla kişiyi ve dünya çapında 100 milyondan fazla kişiyi etkilemektedir.

Algoritmalar binlerce göz taraması kullanılarak eğitilmiş, ardından olası sorunları tespit etmeye başlamıştır ve doktorların normalde alacağı sürenin çok altında ve daha büyük bir kesinlikle doğru eylem planını önermelerine olanak tanımıştır. DeepMind ekibi, klinik denemelerin tamamlanmasının ardından sisteme genel kullanım için devam edilirse yılda 300.000 Birleşik Krallık hastasına yardım edilebileceğini söylemektedir.

3. İlaç geliştirme

İlaç geliştirmede yapay zeka kullanımı yeni değil, ancak şu anda sahip olunan hesaplama gücü nedeniyle son yıllarda ilgi odağı haline gelmiştir.

Yapay zeka verileri, insanların eşleştirmesi imkansız olan hiper bir hızda tarayabilir. Bu veri hesaplamasının sağlık hizmetlerinde devrim yaratmasının yollarından biri, yeni ilaçların geliştirilmesidir.

Teknoloji, klinik deneyler, hasta sağlık kayıtları ve genetik kayıtlar gibi birçok çeşitli kaynaklardan alınan verileri analiz edebilir ve bir ilacın bir kişinin hücrelerini ve dokularını nasıl etkileyebileceğini tahmin etmeye yardımcı olarak daha iyi denemelere ve ilaçları kişiselleştirmenin önünü açmaya yardımcı olmaktadır. Bu akıcı süreç, ilaçları pazara çok daha hızlı getirebilir.

4. Komadaki Birinin Ne Zaman Uyanacağını Bilmek

Doktorlar, bir hastanın beyninin travma nedeniyle ne kadar hasar gördüğünü çözmeye çalışırken, koma ölçeği kullanırlar. Bir dizi test yaptıktan sonra, doktorlar hastaya bir puan verir.

Bu puan hastanın prognozunu yansıtır ve yaşam destek makinelerinin kullanımına ve olası geri çekilmesine ilişkin kararlarda rol oynayabilmektedir.

Çin’deki bir denemede , beyin taramaları üzerine eğitilmiş bir yapay zeka sistemi, doktorlar tarafından verilenden çok farklı olan kendi puanını bulmuştur. Bir hastaya doktorlar tarafından 23 üzerinden 7 puan verildi, ancak teknoloji beyin taramalarını analiz ettikten sonra yapay zeka ona 20 verdi. 7 puan, o kadar düşük bir iyileşme olasılığını gösteriyor ki, bir sonraki yaşam destek cihazını geri çekme seçeneği hastanın akrabasına verilecektir. Ancak yapay zekanın öngörüsüne uygun olarak, hasta sonunda uyanmıştır.

Yapay zeka, beyne giden kan akışındaki küçük değişiklikler gibi insan gözüyle görülemeyen beyin aktivitesini izleyerek vakaların yaklaşık% 90’ını doğru bir şekilde aldı. Sistem, hastanenin günlük süreçlerinin ayrılmaz bir parçasıdır ve 300’den fazla kişinin teşhis edilmesine yardımcı olmuştur.

5. CT taramalarını okumak

Yapay zekanın hem tıbbi görüntüleri hem de tıbbi kayıtları okuma yeteneği , radyologların ve kardiyologların hastalığı teşhis etmek için harcadıkları büyük miktarda zamanı kurtarabilmektedir.

Radyologlar, hastalıkları teşhis etmek için günde yüzlerce görüntüyü incelemek zorundadır, ancak bunu yapmaktan kaynaklanan göz yorgunluğu hatalara yol açabilir.

IBM (International Business Machines) milyonlarca görüntüyü eleyerek ve bunları hastanın sağlığıyla ilgili diğer verilerle karşılaştırarak radyologlara yardımcı olacak bir yapay zeka sistemi geliştirmektedir.

Yazılım, ticari kullanım için test etme ve hazırlık açısından ileri bir aşamada yer almaktadır ve arkasındaki IBM ekibi, doğruluğunu iyileştirmek için çalışmaktadır.

6. Depresyonu Tanımak

WHO’ya göre her yaştan 300 milyondan fazla insan depresyondan muzdarip.

Yapay zeka, hastalığın teşhis edilme şeklini değiştirebilir ve teknolojiye dayalı tedaviler sağlayabilir.

Örneğin, California merkezli MindStrong , kısa süre önce teknolojilerinin , insanların akıllı telefonlarını nasıl kullandıklarını analiz ederek depresyon ve diğer zihinsel bozuklukların belirtilerini yakalayabileceğini gösteren bir makale yayınlamıştır .

Şirketin kurucu ortağı Dr. Thomas R. lnsel, “Bir akıllı telefondan gelen veriler, nasıl düşündüğümüz, hissettiğimiz ve davrandığımıza dair iç görüler sağlayabilir” diyor .

Tescilli teknolojileri, insanların çeşitli bilişsel özellikleri ve ruh hali durumlarını tahmin etmek için nasıl yazdıklarını (kaydırmaları ve tıklamaları) analiz etmektedir.

Yapay zeka, depresyon belirtilerini hafifletmeye yardımcı olma konusunda da umut verici işaretler gösteriyor. Bilişsel davranışçı terapi prensiplerine göre tasarlanmış bir chatbot olan Woebot’un yer aldığı yeni bir deneme , bozukluğun tedavisinde etkili olduğunu göstermiştir.

Woebot’u test eden bir Business Insider gazetecisi, bunu ” şaşırtıcı dercede faydalı” bulmuştur.

7. Robot doktorlar

Doktorlar, insan vücudu ve başına gelebilecek çok sayıda hastalık ve hastalık hakkında her şeyi öğrenerek yıllarca eğitim almışlardır. Aynı zamanda tıp dergilerinde yayınlanan güncel araştırmaları ve ilaç geliştirmeyi takip etmeleri gerekmektedir.

Çin’deki araştırmacılar, bir robotun doktorların bu bilgiyi almalarına nasıl yardımcı olabileceğini, her şeyi onlar için hatırlayarak göstermiştir.

Kaynak

https://www.weforum.org/agenda/2018/09/7-amazing-ways-artificial-intelligence-is-used-in-healthcare