Yapay zekayı kullanan ve tıpta büyük bir gelişmeyi teşvik ederek daha doğru teşhisler, daha kişiselleştirilmiş tedaviler ve diğer avantajlar sağlayan 3 sağlık uygulamasının hangileri olduğunu öğrenin.
Yapay zeka sağlık sektöründe giderek daha fazla görülecek.
Teknoloji şu konularda yardımcı olabilir:
- Bilgisayar destekli cerrahi;
- Tahmine dayalı tıp;
- Bir salgının öngörülmesi;
- Hasta taraması;
- Tıbbi robotlar;
- Yeni tedavilerin geliştirilmesi;
- Teşhis yardımı.
Öyleyse yapay zeka kullanan 3 sağlık uygulamasına bakın.
1- Hasta rehberliği için yapay zeka teknolojisi
Peki ya halihazırda tıp tarafından kataloglanmış hastalıklar hakkındaki bilgilerin saklandığı bir ansiklopedi aracılığıyla semptomları listelemek mümkün olsaydı?
Bu halihazırda Montreal'deki CHUM'da gerçekleşiyor ve acil servisteki hastaların önceliklendirilmesi için teknoloji kullanılıyor.
Böylece acil servise gelen hasta semptomlarını bilgisayara girebilecek ve yapay zeka aracılığıyla bakımdaki aciliyet düzeyi sınıflandırılacak.
Program aynı zamanda hastanın kalp, akciğer ve daha pek çok sağlık sorununun niteliğini de söyleyebiliyor.
CHUM başkanı ve CEO'su Dr. Fabrice Brunet şunları söyledi: "Şu anda bu makine sınıflandırmasını insan sınıflandırmasıyla karşılaştırıyoruz."
"Makine zaman kazandırıyor, ancak bu taramanın akıllıca yapıldığından ve yüksek kalitede olduğundan emin olmak istiyoruz çünkü bir tür hasta için işe yarayabilir, diğerinde işe yaramayabilir."
“Bir şeyin yeni ve yenilikçi olması nedeniyle faydalı olacağını asla hafife alamazsınız. Eleştirel olmaya devam etmeliyiz. Faydaları garanti edebilmemiz için yapay zekanın da her yenilik gibi değerlendirilmesi ve ölçülmesi gerekiyor”, bitti.
2- Yapay zeka ilaç geliştirecek
Günümüzde yeni bir ilacın piyasaya sürülmesi neredeyse on yıl ve çok fazla para gerektiriyor.
Ancak pandemi gibi daha acil durumlarda tedbirlerin hızla alınması gerekiyor.
Böylece bir ilacın daha hızlı geliştirilebilmesi için klinik öncesi araştırmaların optimize edilmesi mümkün olabiliyor.
Quebec'li üç doktora öğrencisi tarafından ilaç geliştirme süreçlerinin hızlandırılmasına yardımcı olmak amacıyla oluşturulan bir start-up olan InVivo AI'nin amacı da budur.
Bu öğrenciler aşağıdaki bilgileri kullandılar:
- Moleküler Biyoloji;
- Makine öğrenme;
- Hesaplamalı sinir bilimi.
Oluşturulması, ilaçların ve klinik araştırmaların üretim süresini azaltabilir.
3- Teşhis için yapay zeka
Mevcut çeşitli tıbbi araçlar nedeniyle doktorların teşhis koymak için çeşitli verileri dikkate alması gerekir.
Böylece yapay zeka, görüntüleme ve radyoloji muayenelerini yorumlarken daha da yaygınlaşıyor.
Akciğer ve meme kanseri gibi tomografi görüntüleri ile teşhis edilmesi daha zor olan bazı kanser türlerine gelince.
Daha sonra yapay zeka programı, erken tümörler gibi çıplak gözle görülemeyen anormallikleri tespit edebiliyor.
Montreal merkezli start-up Imagia bu hedefi ortaya koyarak aşağıdakilere yardımcı oluyor:
- Bazı kanser türlerini tespit edin;
- Kişiselleştirilmiş tedaviler geliştirin;
- Klinik araştırmayı hızlandırın;
- Yeni tedavi biçimlerini keşfedin.
Deep Radiomics algoritmalarını kullanan Evidens adlı platformu, terapötik müdahalelere dayalı olarak patolojik veya normal süreçleri ölçmek için dijital görüntüleri kullanarak biyobelirteçler üretebiliyor.
Bu teknoloji vücutta anormallik olup olmadığını tespit edebiliyor ve hatta bir hastalığın gelişimini bile gözlemleyebiliyor.
Aynı zamanda kendi kendine öğrenme, bilinen tüm hastalıklara ve biyolojik anormalliklere ilişkin verileri hafızada saklama ve doğru teşhis konusunda çok yardımcı olma yeteneğine sahiptir.
Quebec şirketi Diagnos ise diyabetik retinopatinin teşhisine yardımcı olacak yapay zeka teknolojisini geliştirdi.
Bu, tip 2 kişilerde 50%'yi etkileyen ve dünya çapında 5% görme kaybının nedeni olan diyabet komplikasyonundan kaynaklanan bir durumdur.
Teknoloji, hastalığın ilk belirtilerinden herhangi birinin olup olmadığını belirlemek için retinanın bir fotoğrafını kullanıyor.
Fotoğraf çekmek için kullanılan ve birkaç dakika süren özel kameralar artık kliniklerde, eczanelerde ve optometri merkezlerinde bulunabiliyor.
Teknoloji halihazırda 16 ülkeden yaklaşık 225 bin kişiyi analiz etmeyi başardı.