Günümüzde yapay zekanın sahip olduğu potansiyel sayesinde sağlık alanında farklı veri türlerinin bir araya getirilmesi cevap bulunamayan pek çok soruya cevap bulunmasını mümkün hale getiriyor.
PwC Health Research Instute tarafından yayınlanan rapora göre; heyecan verici gelişmelerle ilgili yeni ve zengin zekanın yönetilebilmesi, korunması ve tedavi süreçlerinde doğru şekilde kullanılabilmesi için sağlık kuruluşlarının dijital sağlık ekosistemi ile çalışanların koordine edilmesinin ve bir araya getirmesinin son derece önemli olduğuna dikkat çekiliyor.
Oluşturulan algoritmalar büyük hacimdeki verileri ve farklı veri bileşenlerini bir araya getirilmesi insanlar tarafından fark edilemeyecek bağlantılar kurarak ve eklenen yeni bilgileri sürece dahil ederek sağlık alanındaki sorulara cevap bulunmasını mümkün kılıyor.
Yapay zeka tekniklerinin kullanıldığı bilgisayar tabanlı sistemler doktorların teşhis ve tedavi süreçlerine önemli bir destek olma niteliği taşıyor. Yapay zeka teknikleri birbirine benzer veya birbirinden farklı nitelikteki pek çok veriyi bir araya getirerek teşhis sürecinde karar verirken önemli bir referans olarak değerlendiriliyor. Daha önce The Innovation Institute laboratuvarında üst düzey yönetici pozisyonunda görev yapan Christina Waters, tedavilerin belirlenmesi konusunda her geçen gün daha fazla klinik ve araştırmacının kanser başta olmak üzere tüm hastalıkların tedavisinde entegre ve analiz edilmiş veri kümelerini kullanacağına dikkat çekiyor.
Yapay zeka hastalıkla ilgili risk faktörleri olan kişilerin sağlık ve sağlığı iyileştirme için koruyucu programlar geliştirilmesine yönelik gerekli eğitim ve bilgiler edinilmesini sağlıyor.
Klinik ortamında büyük hacimdeki verilerin klinik olarak kullanılabilir bilgi şeklinde analiz edilmesi yapay zekanın sağlık alanında kullanılmasında en temel nokta olma niteliği taşıyor. Henüz insan biyolojisinin karmaşıklığı nedeniyle hastalıklarla ilgili pek fazla detay bilinmemesi yapay zekanın sağlık alanındaki sınırlandırmalarının başında geliyor. 2003 yılında insanın gen haritasının çıkarılmış olmasına rağmen genlerin ve gen mutasyonlarının klinik fenotiplerine nasıl etki ettiğinin anlaşılması gerekiyor.
Yapay zeka hastalıklarla ilgili biyolojik süreçlerin keşfedilmesinde önemli rol oynuyor. Söz konusu keşiflerde klinik ve araştırma verilerinin bir araya getirilebilmesi doğru tedavilerin uygulanabilmesi bakımından büyük önem taşıyor.
Waters, buluşların yapıldığı araştırma süreçleri ile klinik etkilerin sonuçlarına ulaşıldığı süreçler arasındaki zaman dilimini azaltmak gerektiğini söylüyor ve ekliyor: “Farklı kaynaklardan elde edilen büyük hacimdeki sağlık verilerini analiz edebilme imkanı hastalara umut olacak.”
Comments