Yapay Zeka ve Hastalık Teşhisi

Yapay zeka tıbbi teşhislerden tedavi planlamaya kadar bir çok şekilde sağlık sektörüne katkıda bulunmaktadır. Özellikle hastalıkların normalden daha erken teşhis edilmesi, kişiselleştirilmiş tedavi planlarının bireye göre oluşturulması ve tıbbi görüntü analizlerinin iyileştirilmesi gibi alanlarda doktorlara ve sağlık profesyonellerine büyük destek sağlamaktadır. Bu çalışmada belirlenen amaç, yapay zeka yardımıyla hastalıkların erken ve doğru şekilde tespit edilmesini incelemek ve yapay zeka ile hastalık teşhisi arasındaki ilişkiyi belirlemektir. [1]

Yapay zeka sayesinde sağlık alanında bir çok yenilik meydana gelmiştir. Yapay zeka, bir insanın yanı sıra, sınırsız bilgi havuzuna erişebilmesi sayesinde olası hastalıkların tahmininde %94 başarı sağlamaktadır. Bunlara ek olarak, Prof. Dr. Terzi’nin “Yapay zekâdan yalnızca hastalık tanısında değil, aynı zamanda hastalığın seyri ile ilgili de veriler elde ediyoruz.” sözlerinden yola çıkarak, tespitle birlikte gelecekteki olası seyri hakkında da bilgi alabileceğimiz görülmektedir. [2]

İngiltere'de yapılan bir araştırma yapay zekanın bir kişinin gelecek 10 yıl içinde kalp krizi geçirme riskini tahmin etmek için kullanılabileceğini ortaya koydu. İngiliz Kalp Vakfı'nca finanse edilen ve Oxford Üniversitesi'nden araştırmacıların yürüttüğü çalışma, koroner bilgisayarlı tomografi tarama sonuçlarının yapay zeka ile nasıl iyileştirilebileceğini araştırdı. Bu taramalar damarlardaki tıkanıklıkları veya daralmaları tespit etmek için kullanılıyor. [4] Gazi Üniversitesi'nde yapılan bir çalışmada, yapay zeka algoritması, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) sırasında bir tümörü tespit ederek acil müdahale gerektiren bir durumu başarıyla belirlemiştir. Bu vaka, yapay zekanın hastalık tespitindeki etkinliğini ve acil durumlarda hayat kurtarma potansiyelini göstermektedir. [5]

- "Mathematical Assessment of Machine Learning Models Used for Brain Tumor Diagnosis" başlıklı bir çalışmada, beyin tümörü teşhisinde kullanılan makine öğrenimi modellerinin matematiksel değerlendirmesi yapılmıştır. (Ozsahin vd., 2023) [10]

- "Artificial Intelligence Applications in Breast Cancer Diagnosis" başlıklı sistematik bir çalışmada, yapay zeka uygulamalarının meme kanseri teşhisindeki rolü incelenmiştir. Çalışma, Convolutional Neural Networks (CNN) gibi yapay zeka modellerinin meme kanseri taramalarında tercih edildiğini vurgulamaktadır. (Ozsahin vd., 2023) [8]

- Yapay zeka ve makine öğrenimi kullanılarak yapılan bir çalışmada, karaciğer kanseri teşhisinde %94,1 başarı oranı elde edilmiştir. Bu çalışma, yapay zeka uygulamalarının hastalık teşhisindeki etkinliğini göstermektedir. (Ültay vd., 2021) [9]

Çalışmada betimsel nitelikte ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Veri toplama için teknoloji ve hastalık teşhisi ile ilişkili gücel kaynaklar ve çalışmalar incelenmiş, gözden geçirilmiştir.

Tıbbi görüntülemede yüksek doğruluk ile yüksek başarı oranları sağlamak, erken teşhis ve olası hastalığı önleme ile kayıp oranlarını en aza indirmeyi planlama, kişiselleştirilmiş tıp, veri analizi ve örüntü tanıma ile yapay zekanın daha iyi analizler yapılabilmesi gibi ana bulgular bulunmuştur.

Sonuç olarak, yapay zeka sayesinde yüksek başarı oranı ile hastalık tahminleri yapılmaktadır. Kişiselleştirilmiş plan ve analizler ile kayıpların azaltılması amaçlanmaktadır. Bu şekilde hekimlerin sorulara daha hızlı ve kesin cevaplar bulabildiği gözlemlenmektedir.

Yapay zekanın hastalık tespiti ve yönetimindeki olumlu etkileri göz ardı edilemez. Ancak, etik ve pratik sonuçlar da dikkate alınarak, hasta yararını gözeten, şeffaf ve adil bir şekilde kullanılması önem arz etmektedir.

Yapay zeka, hastalık tespitinde devrim niteliğinde bir etki yaratmaktadır. Bu teknoloji, hastalıkların erken teşhisini sağlamakta, tanı süreçlerini hızlandırmakta ve sağlık hizmetlerinin kalitesini arttırmaktadır. Yapay zeka algoritmaları, büyük veri analizi ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak sağlık verilerini daha etkili bir şekilde işleyebilmekte ve hastalıkların belirtilerini daha doğru bir şekilde tanımlayabilmektedir. Bu potansiyelin gerçekleştirilmesi için etik, güvenlik ve eğitim konularında daha fazla çalışma yapılması gerekmektedir.

Referanslar

[1]İnnova (2023, Kasım 21) “Yapay Zeka İle Sağlık Sektöründe Hastalık Teşhisinde Devrim”

[2]On Dokuz Mayıs Üniversitesi (2023, Nisan 18) “Yapay Zeka Nörolojik Hastalıkların Tespitinde Yüzde 94 Başarı Sağlıyor”

[3]AA (2024, Şubat 24) “Yapay Zeka Kanserin Tanı Ve Tedavisinde De Aktif Rol Almaya Başlıyor”

[4]Euro News (2023, Kasım 14) “Yapay Zeka, Kalp Krizi Geçirme 10 Yıl Önceden Tespit Ediyor”

[5]AA (2023, Mayıs 22) “Yapay Zekanın Erken Uyarıyla Hayatını Kurtardığı Hasta, Tıp Tarihine geçti”

[6]Euro News (2023, Eylül 13) “17 Doktorun 3 Senede Tanımlayamadığı Hastalığa ChatGPT Doğru Teşhis Koydu”

[7]Dergipark (2021, Temmuz -) “Hekime Tanı Koymada Yardımcı, Yapay Zeka Destekli Hastalık Tespit Uzmanı”

[8]MDPI (2023, Haziran 13) “Artifical Intelligence Applications In Breast Imaging: Current Status And Future Directions”

[9]Dijitalbiz (-) “Karaciğer Kanserini Yapay Zeka Tedavi Edecek”

[10]MDPI (2023, Şubat 8) “Mathematical Assessment Of Machine Learning Models Used For Brain Tumor Diagnosis)