Yapay Zekanın Sağlık Sektöründe Kullanımı


AI nedir?

Yapay Zeka, bilgisayarlar içinde simüle edilmiş insan zekasıdır – bu bilgisayarlar, insan meslektaşlarının eylemlerini parçalamak, analiz etmek ve yansıtmak için programlanmıştır. Bu özel terminoloji, sürekli öğrenme ve problem çözme gibi insan benzeri özellikler sergileyen herhangi bir makineye de atıfta bulunabilir. Bunun gibi makineler, yetkin, pratik ve insan hatası riskini azalttığı için özellikle sağlık sektöründe toplum için son derece faydalıdır. Yapay zeka içinde pratiklik ve yetkinlik oldukça yaygındır çünkü makineler temelde daha verimlidir; özellikle tıbbi problemlerin teşhisinde. Bununla birlikte, Sağlıkta Yapay Zekanın birçok avantajı ve dezavantajı vardır.

İşte bunun nedenlerinden bazıları

boşluk

Yukarıdaki tablodan da görebileceğimiz gibi, AI’nın neden potansiyel olarak faydalı olabileceğine dair birden fazla artı ve eksi var, ancak eksiklikleri var. Bu tablonun daha ayrıntılı ve özlü bir dökümünü sağlamak için sağlık sisteminde kullanılan çeşitli AI türlerini keşfedecek ve sağlık hizmetlerinde çeşitli AI türlerini sistematik olarak inceleyeceğiz.

Sağlık Hizmetlerinde Kullanılan Yapay Zeka Türleri

Doğal Dil İşleme: Kulağa oldukça karmaşık gelse de, Doğal Dil İşleme (NLP) aslında işlevsellik açısından oldukça basittir. Esasen, geleneksel NLP sistemleri, metin analizi girdisini veya Konuşma tanımaardından bunları gerekli olan çıktı biçimine çevirin.

Bununla birlikte, sağlık sistemi içinde, NLP’nin daha spesifik bir kullanımı vardır: klinik belgelerin sınıflandırılması, yayılması ve anlaşılması. Klinik NLP sistemleri, klinik notları analiz edebilecek ve ardından herhangi bir hasta hakkında ayrıntılı bilgi sağlayabilecek şekilde tasarlanmıştır. Bu içgörüler, tedavi yöntemlerinin iyileştirilmesinden belirli bir hastanın iyileştirilmesine, hatta o belirli hastaya, ihtiyaçlarına ve sağlık kayıtlarına bağlı olarak alternatif tedavilere kadar herhangi bir yerde değişebilir.

Makine öğrenme

Son yıllarda daha fazla ilgi gören makine öğrenimi, yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanımı için ortak bir görüş haline geldi. Makine öğrenimi nispeten genelleştirilmiş bir terminoloji olduğundan, sağlık sektöründe makine öğreniminin gerçekte ne olduğuna ilişkin çalışmalara daha da geçeceğiz.

Makine öğrenimi, sağlık sektöründe yapay zeka açısından inanılmaz bir varlık olduğundan, bazıları yukarıda NLP segmentimizde görülebilecek olan önemli miktarda faydalı kullanıma sahiptir. NLP kullanımı dışında, makine öğrenimi, hassas tıbba yönelik uygulamada benzeri görülmemiş bir güç haline geldi. Denetimli öğrenme olarak da bilinen yapay zeka, sisteme girilen verilere dayanarak hangi tedavilerin ve/veya prosedürlerin hastalar için en yüksek başarı şansına sahip olduğunu seçebilir. Bu veriler, hastaların geçmiş tıbbi geçmişini, tedavilerini ve tedavi çerçevelerini ve ayrıca genetik yapılarını içerir.

Kural Tabanlı Uzman Sistemler

1980’lerde, bu sistemler AI teknolojisinin ön saflarındaydı. Bu ‘if-then’ kuralı derlemesi ve 1980’lerde ve sonraki dönemlerde ticari olarak kullanıldı. Bu sistem aynı zamanda onlarca yıl önce ‘klinik karar desteği’ için kullanıldı ve kanıtlanmış performansı nedeniyle dünya çapında hala kullanılmaktadır.

Bunlar, belirli bir bilgi alanı içinde kurallar oluşturmak için insan uzmanlığını gerektirir. Ancak çok fazla kural varsa, kurallar birbiriyle çatışabilir ve temel mantık ve kavramların bozulmasına neden olabilir. Bu sistemler, sağlık hizmetlerinde yavaş yavaş verilere dayalı yeni yaklaşımlar ve makine öğrenimi algoritmaları ile değiştiriliyor.

teletıp

Sağlık sektöründe yapay zeka kullanımının bir diğer yakın zamanda ortaya çıkışı telesağlık olmuştur. Telesağlık nispeten yeni bir olaydır, özellikle devam eden COVID-19 kriziyle. Teknoloji ve yapay zekadaki gelişmeler sayesinde daha da erişilebilir ve verimli hale getirilen telesağlık, esasen klinik pratisyeninizin kliniğe veya hastaneye fiziksel bir ziyarete gerek kalmadan size bakım ve destek sağlamasına olanak tanır. Teletıp, internet erişimine büyük ölçüde bağımlıdır ve seçenekler arasında (ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) aşağıdakiler bulunur:

  • Doktorunuzla telefon veya canlı görüntülü görüşme yoluyla konuşmak
  • Tıp pratisyeninize e-posta, dosya alışverişi, mesajlar ve daha fazlası aracılığıyla mesaj gönderme
  • Tıbbi pratisyeninizin hayati değerlerinizi uzaktan izleyebilmesi için saha dışı izleme

Sonuç olarak, sağlık hizmetlerinde yapay zekayı ilerletmek için öncelikle klinik ihtiyaçları daha kesin bir şekilde belirleyerek başlamalıyız. Sadece teoride tasarlamayabiliriz; ürünlerimizin ve hizmetlerimizin nerede kullanılacağını tasarlamalıyız: sağlık sistemlerimizin ön saflarında, tıp merkezlerinde (örneğin hastaneler ve klinikler) ve hatta kendi evlerimizde.

Yapay Zekanın iyi eğitimli tıp uzmanlarının olası bir alternatifi olmadığını, sadece eğitimli tıp uzmanları için bir tamamlayıcı olduğunu, birkaç ek göz ve sınırsız bellek ve işleme kapasitesi sağladığı ve böylece toplu tespit ve teşhis yeteneklerimizi genişlettiği gerçeğini göz önünde bulundurun.


Kaynak : https://www.datadriveninvestor.com/2022/08/02/usage-of-ai-in-the-healthcare-industry/

Yorum yapın