Yapay Zeka Tıpta Nasıl Kullanılıyor?
Şu anda, tıbbi ortamlarda AI için en yaygın roller klinik karar desteği ve görüntüleme analizidir. Klinik karar destek araçları, hastaların bilgilerine hızlı bir erişim sağlayarak doktorların ve uzmanların hasta ihtiyaçları hakkında karar vermelerinde yardımcı olur.
Tıbbi görüntülemede ise bir insanın gözden kaçırabileceği lezyonlar veya diğer bulguları görebilmek adına BT taramalarını, röntgenleri, MRI'ları ve diğer görüntüleri analiz etmek için AI araçları kullanılmaktadır.
COVID-19 pandemisinin birçok sağlık sistemi için yarattığı zorluklar, dünya çapındaki birçok sağlık kuruluşunu, hastaları izlemeye yardımcı olmak için tasarlanmış algoritmalar ve COVID-19'u taramak için yapay zeka destekli araçlar gibi yeni yapay zeka destekli teknolojileri sahada test etmeye başlatmaya da yöneltti. Bu testlerin araştırmaları ve sonuçları hala toplanıyor ve tıpta yapay zeka kullanımına ilişkin genel standartlar tanımlanmaya devam ediliyor. Ancak bu zamana kadar ulaşılan sonuçlarla yapay zekanın modern tıbbı şekillendiren ve destekleyen dijital sağlık sistemlerinin temel bir parçası olacağı çok açık.
Yapay zekanın tıpta kullanımı konusunda en heyecan verici şeylerden birisi insanların henüz yapamadığı şeyleri yapmaya başlamış olması. Örneğin; Google Health, akut böbrek hasarının başlangıcını, yaralanma meydana gelmeden iki gün öncesine kadar tahmin edebilen bir program geliştirdi. Bu tür algoritmalar, bakımı insan performansının mevcut sınırlarının ötesinde iyileştirebilir.
Gelecekte Tıpta Kullanılması Beklenen Yapay Zeka Alanları
Halihazırda tıpta kullanılan MRI makineleri, CT tarayıcılar ve x-ışınları tarafından elde edilen radyolojik görüntüler, insan vücudunun iç işleyişine müdahalesiz bir görünürlük sunar. Ancak birçok tanı süreci, enfeksiyon potansiyeli de dahil olmak üzere riskler taşıyan biyopsiler yoluyla elde edilen fiziksel doku örneklerine dayanmaktadır.
Uzmanlar, yapay zekanın, bazı durumlarda doku örneklerine duyulan ihtiyacın yerini alacak kadar doğru ve ayrıntılı olan yeni nesil radyoloji araçlarını mümkün kılacağını tahmin ediyor.
Aynı zamanda ultrason teknisyenleri ve radyologlar dahil olmak üzere eğitimli sağlık hizmeti sağlayıcılarının eksikliği, dünya çapında gelişmekte olan ülkelerde hayat kurtaran bakıma erişimi önemli ölçüde sınırlayabiliyor. Yapay zeka, tipik olarak insanlara tahsis edilen bazı teşhis görevlerini üstlenerek bu ciddi nitelikli klinik personel açığının etkilerini hafifletmeye yardımcı olabilir.
Sağlık Rutinleri
Uzmanların söylediğine göre; Yapay zeka, ilaç doldurma ve sonuç bildirimleri gibi rutin isteklerin işlenmesine de yardımcı olabilir. Yani insan hatası payı taşıyan ve de çok fazla zaman alan bazı rutinler daha ileride yapay zeka tarafından gerçekleştirilebilir. Al makine öğreniminin de bu noktada önemli bir payı var.
Kanser Tedavisi
İmmünoterapi, kanser tedavisi için en umut verici yollardan biridir. Malignitelere saldırmak için vücudun kendi bağışıklık sistemini kullanarak, hastalar inatçı tümörleri yenebilir. Bununla birlikte, mevcut immünoterapi seçeneklerine yalnızca az sayıda hasta yanıt vermektedir ve onkologlar, bu seçenekten hangi hastaların yararlanacağını belirlemek için hala kesin ve güvenilir bir yönteme sahip değildir.
Makine öğrenimi algoritmaları ve son derece karmaşık veri kümelerini sentezleme yetenekleri, tedavileri bir bireyin benzersiz genetik yapısına göre hedeflemek için yeni seçenekleri aydınlatabilir.
Yapay zekanın her alandaki kullanımı artarken tıp alanında da bizi oldukça heyecanlı gelişmeler bekliyor gibi gözüküyor. İnsan hatasının payını olabildiğince düşürerek insan sağlığını daha üst bir noktaya taşımak elbette ana hedef.