DOKTORLARIN YENİ YARDIMCISI : YAPAY ZEKA İLE HASTALIK TEŞHİSİ

Günümüzde yapay zeka ve derin öğrenme kavramları hayatımızın içinde çok sık yer almaya başladı. Yapay zeka teknolojisi, sosyalleşmek için izlediğimiz bir filmde, okuduğumuz bir kitapta anlatılıyor ya da haberleşmek için kullandığımız cep telefonun neredeyse her uygulamasında  ve eğitim almak için kullandığımız görüntülü konuşma programlarında da kullanılıyor. Bazen fark etmesek bile hayatımızın çok önemli noktalarında bulunuyor ve daha fazla gelişim için yapay zeka teknolojisinde ki çalışmalara  devam ediliyor.

Yapay zeka ve derin öğrenme kavramlarını kısaca açıklamak gerekirse yapay zeka, biyolojik organizmaların yaptığını kopyalayarak silikon çipler üzerinde fikir, algı, bilinç oluşturabilmektir.  Derin öğrenme ise veri işleme ve karar vermede kullanılmak üzere kalıplar oluşturarak insan beyninin işleyişini taklit eden yapay zeka işlevidir. Yapay zekanın hayatımızdaki en büyük artılarından birisi de tıp alanındaki etkin rolüdür. Önceleri tıpta yapay zekanın aktif kullanımı bir hayal olarak görüldüyse de uzun süredir etkin bir rol oynuyor. Yapay zeka, tıp alanında hastalık teşhisinden hasta üzerinde müdahale edilecek hedeflerin belirlenmesine, tedavi için olası ilaçların belirlenmesinden klinik deneylerin hızlandırılmasına kadar çok büyük bir alanda etkisini gösteriyor.

Bu yazımızda ise daha çok hastalık teşhisindeki rolünü ayrıntılı bir şekilde inceleyeceğiz. Hızlı teşhis, insan sağlığı için tedavi aşamasında çok önemli olmakla birlikte çoğu zaman yaşam kurtaran bir faktör.  Birçok hastalık, geç teşhis sonucu insan hayatını riske atıyor bu yüzden uzmanlar, insanların kendi aile geçmişlerinde bulunan kalıtsal hastalıklar dahil diğer bozuklukları bulmak için sık sık taramalara girmelerini öneriyorlar. Uzmanların bu  önerisine rağmen pek çok insan, hayat akışında sağlık taramalarını önemsemiyor ve herhangi bir belirti olmadan doktorlara ulaşmıyor. Yapay zeka ise tam bu noktada, doktorlara yardım aşamasında etkisini gösteriyor. Doktorlar, uzun yıllar süren eğitimleri ve tecrübeleri sonucu hastalık teşhisinde asla yeri doldurulamaz bir noktadadırlar. Yapay zeka insan kaynaklarının etkili kullanımı, hızlı teşhis ve hızlı tedavi için kullanılarak sağlık çalışanlarına birçok açıdan destek olmaktadır.

Aralık 2019’dan itibaren, COVID-19 virüsü sebebiyle hayatlarımızda daha önce yaşamadığımız bir süreçle yüz yüze geldik. Hayatımızın bu sürecinde, bazı ülkelerin sağlık sistemleri durma noktasına geldi. Pandemi dönemi, sağlık sistemlerindeki sağlık çalışanlarının yıpranmasına ve sistemlerin yavaşlamasına neden oldu. Uzun pandemi sürecini en iyi yöneten sağlık sistemlerinde bile yıpranmalar ve yavaşlamalar meydana geldi. COVID-19 pandemisinde yapay zekanın yardımına, bilgisayarlı tomografi (BT)  ile akciğer taramasında başvuruldu. Bir hastada yaklaşık 300 BT görüntüsü bulunması ve bu BT’leri uzman doktorların çıplak gözle analiz ettiği düşünülürse bu durumun oldukça fazla zaman kaybına yol açacağı anlaşılmaktadır. COVID-19 hastaları için, radyologların daha önce yapılan taramaları kontrol etmeleri ve tanı üzerinde araştırma yapmaları da tanıdan kesin sonuç alınabilmesi için gereklidir. BT görüntülerini %90’ın üzerinde bir doğruluk oranıyla 20 saniye gibi çok kısa süre içinde analiz edebilen yapay zeka tabanlı sistemlerin şu anda kullanılıyor olması, bu süreçte yapay zeka kullanımının ne derece önemli olduğunu gösteriyor.

COVID-19 virüsünün ilk ortaya çıktığı ülke olan Çin’de salgının çok başından itibaren yapay zeka teknolojilerini kullanılmaya ve geliştirilmeye başlanması bu süreci iyi yöneten ülkeler arasında olmalarını sağladı. Özellikle hızlı teşhisin bir getirisi olan hızlı sosyal izolasyon virüsün yayılmasını engelleyen işe yarayan bir yöntem olmuştur. Yukarıda bahsettiğimiz bilgisayarlı tomografi (BT)’nin yapay zekayla incelenmesi ile aynı zamanda akciğer kanseri ve felç teşhisi de kolaylıkla tespit edilebilmektedir.

Doktorların uzun süre eğitim gördüklerini daha önce söylemiştik, uzun ve zorlu eğitimin ardından bile teşhis koymak, zor ve zaman alan bir iştir. Tıbbın birçok alanında, artan dünya nüfusuyla birlikte oluşan uzman talebinin  artmış durumda olması doktorları strese sokuyor ve hastalıkların teşhisi bu stresten kaynaklı olarak daha da gecikiyor. Özellikle, doktorlar hayati risk taşıyan hastalıkların geç teşhisi sonucunda kendilerini daha da baskı altında hissedebiliyorlar.

Çağımızın hastalığı olarak nitelendirilen kanser, kalıtsal çeşitleri bulunan ve geç teşhisi büyük yıkımlara sebep olabilen bir hastalıktır. Yapay zeka kanserin teşhisinde de ve tedavisinde büyük bir yardımcı olarak kullanılır. Kanseri ve yapay zekanın ona etkisini incelemeye başlamadan önce iki bilim dalını incelemek gerekir; onkoloji ve patoloji. Onkoloji, tümörlü hücreleri inceleyen bilim dalıdır ve kanserli hücreleri incelediği gibi kanserli olmayan hücreleri de inceler. Patoloji ise hastalıklı doku ve organları inceleyen bilim dalıdır. Onkoloji alanında yapay zeka sistemleri, Convolutional Neural Network (CNN) olarak anılmaktadır. CNN sistemleri,  görüntülerden piksel düzeyindeki bilgileri analiz eder. CNN’lerin diğer derin öğrenme sistemlerine göre ek faydaları, piksellerin birbirine göre yönlenmesini göz önünde bulundurma yeteneğidir. CNN tabanlı sistemlerin son zamanlarda resim sınıflandırma ve nesne tespitinde insanlara çok yakın olduğunu gösterilmiştir. Bu sistemin işe yaradığını gösteren ilk çalışma, sisteme yüklenen fotoğraflar sonrasında cilt kanserini fark etmesi olmuştur. Yapay zeka patoloji alanında, dijital patoloji sistemini kullanıyor. Ülkemizde kurulan ve ekibinin tamamı Türk bilim insanlarından oluşan Virasoft, patoloji alanında başarılı ve etkin bir şekilde çalışmalarını sürdürüyor. Şirketin başlattığı duyarlılık ve doğrulukla kanser tanısı koyabilen dijital patoloji ürünü ViraPath ve kanser tanısında doktorlara her yerde ve tam zamanında ikinci görüş imkanı sunan telepatoloji ürünü TelePath ile pek çok patolojik hastalığa artık daha çabuk ve mutlak tanı koymak mümkün hale geliyor. Virasoft’un çalışma sistemi ve güçlü altyapısı sayesinde dijital alana taşınan veriler, internet aracılığı ile paylaşılarak görüntü sistemi ile dünyanın herhangi bir sağlık merkezindeki uzman patologlar tarafından aynı anda görülebiliyor. Yapay zekanın kanser teşhisinde kullanıldığı başka bir yöntem ise yeni bir kan testi. Bu kan testinin saldırgan ya da zor olanlar da dahil olmak üzere 50 farklı kanser türünü tespit edebileceği kanıtladı. Sonuçlar oldukça etkili, pozitif tespitlerin yüzde 99’undan fazlası doğru. Test, normalde kanımızda dolaşan ve tümörlerden gelen parçaları tanımlayan DNA parçalarını çıkarmak için eğitilmiş bir bilgisayar yazılımına dayanıyor. İmmünolog Michael Seiden, Healthday’e verdiği demeçte bu kan testi için şöyle diyor :  ‘Test, sadece kanserin varlığını göstermekle kalmıyor, aynı zamanda kanser türüne ve sağlık uzmanının malignite (kötü huyluluk) için nereye bakması gerektiği konusunda doğru bir adres sağlıyor. Sistem, kanserin tespit edildiği deneme vakalarının yüzde 90’ından fazlasında kanserin kökenini tespit edebildi. Bu bilgi, tedavi stratejilerinin çalışması için kritik öneme sahip.’

Yapay zekanın hastalık teşhisine katkılarından birisi de ülkelerin tasarruf yapmasına yardımcı olmasıdır. Yapılan araştırmalarda, yapay zeka kullanımı arttıkça ülkelerin ekonomisine katkı sağlayacağı görülmüştür. Kanser türleri, demans ve birçok hastalığının teşhisi üzerinde yapılan çalışmalarda gelecekte yapay zeka teknolojisinin milyarlarca avro tasarruf sağladığı fark edilmiştir. Yazımızın sonuna gelirken Fransız bilgisayar bilimcisi Y. LeCun söylediği gibi: “Bizi insan yapan zekamızdır ve yapay zekâ bu kalitenin bir uzantısıdır.”

Bizi insan yapan zekamızın bir uzantısı olan yapay zeka, hayatımızın her alanında ve gelişmeye devam ediyor. Bu bütün sistemlerin daha da büyük yarar sağlamasını sağlamanın ipleri yine bizim elimizde.

Ekin AKGÜN

 

KAYNAKLAR:

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir