Son 20 yılda popüler hale gelen tüketim sloganları, ‘SAF, DOĞAL, ORGANİK, ÇEVRE DOSTU…’ bir pazarlama unsuru olarak günlük kullandığımız sığ kelime dağarcığına dahil oldu. Satın almayı düşündüğümüz yiyecek, giyim ve hijyen malzemelerinde olmazsa olmaz özellik olarak karşımıza çıktı. Ancak sağlık alanında tanı ve tedavi planlamasında bunun aksine son 10 yılda popülerliği artan slogan ‘YAPAY ZEKA (YZ) ‘oldu. Peki doktorun SAF, DOĞAL, ORGANİK ZEKASI ikinci plana mı itiliyor? Sanayi devriminde insanların yerini robotlar alırken acaba sağlık alanında da YZ ve Robotlar sağlık çalışanlarının yerini mi alacak?
Blog yazımızda hastalıkların tanı ve tedavisinde YZ ve Robot kullanımının bugünü ve yarınını kaleme alacağız. Ancak önce YZ nasıl bir çalışma disiplinine sahip önce bunu anlamalıyız.
Yapay Zeka Bilgiyi Nereden Alıp Analiz Ediyor?
Yapay zeka (YZ), verileri çeşitli kaynaklardan alır ve daha sonra bu verileri analiz eder. İşte YZ'nin veri toplama ve analiz süreçleri hakkında bilmeniz gereken bazı temel bilgiler:
Yapay zeka, hastalıklarla ilgili soruların cevaplarını çeşitli kaynaklardan alabilir. İşte bu kaynaklardan bazıları:
- Tıbbi Literatür: Yapay zeka, tıp alanındaki bilimsel makaleler, klinik çalışmalar, araştırma raporları ve tıbbi dergiler gibi kaynaklardan bilgi toplayabilir. Bu literatürdeki bilgiler, hastalıkların nedenleri, semptomları, teşhisi ve tedavisi hakkında önemli bilgiler içerir.
- Tıbbi Veri Tabanları: Yapay zeka, hastalık verilerini içeren büyük tıbbi veri tabanlarına erişim sağlayabilir. Örneğin, sağlık kuruluşlarının ve araştırma kurumlarının tuttuğu hasta kayıtları ve laboratuvar sonuçları bu veri tabanlarının bir parçası olabilir.
- Hasta Kayıtları: Yapay zeka, hastaların tıbbi kayıtlarını kullanarak hastalıklarla ilgili bilgileri çıkarabilir. Bu kayıtlar, hastaların geçmiş sağlık durumu, semptomları, test sonuçları ve tedavileri hakkında bilgi içerir.
- İnternet ve Sosyal Medya: Yapay zeka, hastaların hastalıklarla ilgili sorularını ve deneyimlerini içeren çevrimiçi forumlar, sağlık siteleri ve sosyal medya platformlarından verileri toplayabilir. Bu, hastaların bilgi arayışlarını ve sağlık deneyimlerini anlamak için kullanılabilir.
- Epidemiyolojik Veriler: Yapay zeka, dünya genelindeki hastalık salgınlarını izlemek ve analiz etmek için epidemiyolojik verilere erişebilir. Bu veriler, hastalık yayılma paternleri ve etkileri hakkında bilgi sağlar.
- Sağlık Uzmanları ve Hasta İletişimi: Yapay zeka, sağlık uzmanlarıyla ve hasta iletişimi aracılığıyla doğrudan etkileşime girebilir. Bu tür etkileşimler, hasta sorularını yanıtlamak, semptomları değerlendirmek veya tedavi önerileri sunmak için kullanılabilir.
- Sağlık ve Tıp Uygulamaları: Yapay zeka, sağlık ve tıp uygulamaları üzerinden hasta verilerine erişebilir. Bu uygulamalar, hastaların semptomlarını takip etmelerine veya tıbbi tavsiyeler alabilmelerine yardımcı olur.
- Tıbbi Görüntüleme Verileri: YZ, röntgenler, MRI taramaları, CT taramaları ve ultrason görüntüleri gibi tıbbi görüntüleme verilerini analiz edebilir. Bu görüntüler, hastalıkların tespiti ve takibi için önemlidir.
Yapay zeka, bu çeşitli kaynaklardan elde edilen verileri analiz ederek hastalıklarla ilgili soruları yanıtlar veya sağlık profesyonellerine rehberlik eder. Ancak, veri güvenliği ve gizliliği konuları, bu verilerin toplanması ve kullanılması sırasında dikkate alınması gereken önemli hususlardır.

Yapay Zeka, Tanı ve Tedavi Analizlerini Nasıl Yorumluyor? Sonuca Nasıl Varıyor?
Yapay zeka (YZ), tıp alanında analiz yaparken sonuca varmak için bir dizi adımı izler. İşte bu sürecin temel aşamaları:
- Veri Toplama: İlk adım, hasta kayıtları, tıbbi görüntüleme sonuçları, laboratuvar verileri, hasta anketleri ve diğer sağlıkla ilgili verilerin toplanmasıdır. Bu veriler, analiz için temel oluşturur.
- Veri Temizleme ve Düzenleme: Toplanan veriler genellikle karmaşık olabilir ve eksik veya hatalı bilgiler içerebilir. Yapay zeka, bu verileri temizlemek, düzenlemek ve uygun formata getirmek için veri madenciliği teknikleri kullanır.
- Özellik Mühendisliği: Verilerin analiz edilebilir hale getirilmesi için özellikler (features) çıkarılır veya mühendislik yapılır. Bu, analizin doğruluğunu artırmaya ve gereksiz bilgileri azaltmaya yardımcı olur.
- Model Seçimi: Yapay zeka, verileri analiz etmek için bir model veya algoritma seçer. Bu modeller, veri türüne ve analiz amaçlarına bağlı olarak farklılık gö Örneğin, derin öğrenme modelleri tıbbi görüntüleme verilerini analiz etmek için sıkça kullanılır.
- Model Eğitimi: Seçilen model, öğrenme aşamasında eğitilir. Bu, modelin verileri analiz etmek ve desenleri öğrenmek için kullanılabilir hale gelmesi anlamına gelir. Eğitim verileri, modelin nasıl davranması gerektiğini öğrenmesine yardımcı olur.
- Model Doğrulama: Eğitilen modelin performansı, ayrı bir doğrulama veri kümesi kullanılarak değerlendirilir. Bu adım, modelin gerçek dünya verileri üzerinde nasıl performans göstereceğini tahmin etmek için ö
- Analiz ve Sonuç Çıkarma: Model, verileri analiz eder ve belirli bir soruya veya probleme yanıt arar. Örneğin, hastalıkları teşhis etmek veya tedavi önerileri sunmak gibi tıbbi sorunları ele alabilir.
- Sonuçların Değerlendirilmesi: Elde edilen sonuçlar, sağlık profesyonelleri veya araştırmacılar tarafından değerlendirilir. Yapay zeka tarafından sunulan sonuçlar, bir teşhisin kesinliği veya bir tedavi önerisinin uygunluğu gibi faktörler göz önünde bulundurularak yorumlanır.
- Sonuçların İyileştirilmesi: Elde edilen sonuçlara dayalı olarak, tedavi planları revize edilebilir veya yeni bilgiler ışığında daha iyi kararlar alınabilir. Yapay zeka sistemi sürekli olarak güncellenerek daha iyi sonuçlar elde edilmesi için iyileştirilebilir.
Bu aşamalar, yapay zekanın tıp alanında analiz yaparken sonuca varmasını sağlayan temel süreçleri temsil eder. Ancak, bu süreçlerde veri güvenliği, etik sorunlar ve doğruluk gibi önemli faktörler dikkate alınmalıdır.
www.akciğerhastanesi.com
Department of SmartLung Surgery
Department Head: Prof. Dr. Adalet DEMİR
Editör: Prof. Dr. Okan SOLAK