Haberler

Günümüzde yapay zekâ teknolojisi, karmaşık tıbbi verileri algoritmalar ve yazılımlar aracılığıyla analiz ederek insan bilişine yakın bir yaklaşım sergilemektedir. Dolayısıyla, yapay zekâ algoritmasının doğrudan girdisi olmadan da bilgisayarın doğrudan bir tahminde bulunması mümkündür.
Bu alanda dünya çapında yenilikler yaşanıyor. Fransa'da bilim insanları, son 10 yıldaki hasta kabul kayıtlarını analiz etmek için "zaman serisi analizi" adı verilen bir teknoloji kullanıyor. Bu çalışma, araştırmacıların kabul kurallarını bulmalarına ve makine öğrenimini kullanarak gelecekteki kabul kurallarını tahmin edebilecek algoritmalar bulmalarına yardımcı olabilir.
Bu veriler, hastane yöneticilerine sağlanarak önümüzdeki 15 gün içerisinde ihtiyaç duyulacak sağlık personeli “dizisini” tahmin etmelerine, hastalara daha fazla “karşılıklı” hizmet sunmalarına, bekleme sürelerini kısaltmalarına ve sağlık personelinin iş yükünü mümkün olduğunca makul bir şekilde düzenlemelerine yardımcı olacak.
Beyin bilgisayar arayüzü alanında, sinir sistemi hastalıkları ve sinir sistemi travmaları nedeniyle kaybedilen konuşma ve iletişim fonksiyonu gibi temel insan deneyiminin yeniden kazandırılmasına yardımcı olabilir.
Klavye, monitör veya fare kullanmadan insan beyni ile bilgisayar arasında doğrudan bir arayüz oluşturmak, amiyotrofik lateral skleroz veya felç yaralanması olan hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde artıracaktır.
Ayrıca, yapay zekâ, yeni nesil radyasyon cihazlarının da önemli bir parçasıdır. Küçük bir invaziv biyopsi örneği yerine, tümörün tamamının "sanal biyopsi" yoluyla analiz edilmesine yardımcı olur. Yapay zekânın radyasyon tıbbı alanındaki uygulaması, tümörün özelliklerini temsil etmek için görüntü tabanlı algoritmalar kullanabilir.
İlaç araştırma ve geliştirmede, büyük veriye dayanan yapay zekâ sistemleri, uygun ilaçları hızlı ve doğru bir şekilde tarayıp eleyebilir. Bilgisayar simülasyonu sayesinde yapay zekâ, ilaç aktivitesini, güvenliğini ve yan etkilerini tahmin edebilir ve hastalığa en uygun ilacı bulabilir. Bu teknoloji, ilaç geliştirme döngüsünü büyük ölçüde kısaltacak, yeni ilaçların maliyetini düşürecek ve yeni ilaç geliştirmenin başarı oranını artıracaktır.
Örneğin, birine kanser teşhisi konduğunda, akıllı ilaç geliştirme sistemi, modelini oluşturmak için hastanın normal hücrelerini ve tümörlerini kullanacak ve normal hücrelere zarar vermeden kanser hücrelerini öldürebilecek bir ilaç bulana kadar tüm olası ilaçları deneyecektir. Etkili bir ilaç veya etkili ilaç kombinasyonu bulamazsa, kanseri tedavi edebilecek yeni bir ilaç geliştirmeye başlayacaktır. İlaç hastalığı tedavi etse de yan etkileri devam ediyorsa, sistem uygun ayarlamalar yaparak yan etkilerden kurtulmaya çalışacaktır.