Yapay Zeka (AI) araçlarının sağlık sorunları için hızlı ve zamanında teşhis sunma kabiliyeti, MIT Media Lab’de Araştırmacı ve Bilişim Direktörü olan Michalis Bletsas ve Ulusal Siber Güvenlik Kurumu Komutanı tarafından vurgulandı. ygeiamou.gr ve Proto Thema tarafından düzenlenen 5. Konferans’ta konuşan Bletsas, değerli içgörüler paylaştı.
2017 yılından bu yana dermatologlar, melanomaları tespit etmek için AI’ı kullanıyorlar ve bu da tıbbi teşhislerde AI’ın potansiyelini göstermektedir. Bletsas, MIT’nin sağlam teşhis araçlarını Yunanistan’ın sağlık çerçevesine entegre etme girişimlerinden bahsetti. ABD’de bir kadının teşhisinde bir doktorun dikkatinden kaçan küçük bir tümörü işaretleyen AI modelinin sağladığı yardımı anlattı.
Ayrıca Bletsas, meme kanseri tarama yönergelerinin yıllık yerine iki yılda bir yapılan incelemelerle revize edilme olasılığından bahsetti, böylece kadınlara radyasyon maruziyetini azaltma imkanı sağlanabilir. Bu, optimal tarama zamanları konusunda tavsiyelerde bulunan kişiselleştirilmiş AI araçları ile başarılabilir.
Cybersecurity başkanı olarak görev yapan Bletsas, AI uygulamalarında kişisel verilerin korunmasının önemini vurguladı. Bletsas, AI’nın temel olarak Hesaplama İstatistikleri’ne dayandığını belirttiği için AI’ın tamamen doktorun yerini alamayacağını; çünkü doktorun, verilerde gürültüden bilgiyi yorumlama ve filtreleme konusunda hayati bir rol oynamasını vurguladı.
Yunanistan’daki eğitimi değerlendirirken, Bletsas gelecekteki bilim insanlarının yüksek standartlarını övdü ve eğitimin sadece sınav odaklı değil, eğitim odaklı bir ortamı teşvik etmek için lise seviyesinin geliştirilmesini önerdi. Bu temel, dijital ve tıbbi sektörlerdeki gelişen işgücünü güçlendirmenin anahtarıdır.
AI Teşhis Araçlarında Verinin Önemi
AI’ın tıbbi teşhislerdeki etkinliği, geniş miktardaki kaliteli veriye erişime dayanmaktadır. Yüksek kaliteli, iyi işaretlenmiş veriler, AI modellerini çeşitli tıbbi durumlarla ilişkilendirilen karmaşık kalıpları tanımaları için eğitmek için önemlidir. Ayrıca, veri çeşitliliğini sağlamak, AI sistemlerinin farklı popülasyonlarda etkili çalışmasına yardımcı olabilir.
Sorular ve Yanıtlar:
1. AI, teşhislerde tıbbi uzmanların yerini alabilir mi?
AI, nüanslı anlamaya ve hasta etkileşimine ihtiyaç duyulduğundan dolayı doktorların yerini alamaz. Bunun yerine, bir destek aracı olarak görev yapar, doktorların teşhis ve tedavi yeteneklerini hızlı ve doğru bir şekilde artırır.
2. Tıbbi teşhislerde AI’ın faydalar nelerdir?
AI, insanlardan çok daha hızlı büyük miktarda tıbbi veriyi işleyebilir, bu da hızlı teşhislere yol açar. İnsan uygulayıcılara açık olmayabilecek verilerdeki kalıpları tespit etmede özellikle kullanışlıdır.
3. Sağlık sektöründe AI ile ilişkili gizlilik endişeleri var mı?
Evet, sağlık sektöründe AI kullanımı elbette gizlilik endişelerini gündeme getiriyor. Büyük veri kümelerine erişim gerektiren AI sistemlerinin eğitimi ve işletimi için kişisel ve hassas hasta verilerinin korunması çok önemlidir.
Ana Zorluklar ve Tartışmalar:
Veri Gizliliği ve Güvenliği: AI teşhis aletlerini eğitmek ve uygulamak için kullanılan hasta verilerinin gizliliğini ve güvenliğini sağlamak büyük bir zorluktur.
Algoritmik Önyargı: AI sistemleri, eğitim verilerinde mevcut olan önyargıları yansıtabilir ve farklı hasta grupları arasında sağlık sonuçlarındaki farklılıklara yol açabilir.
Maliyet ve Erişim: Tıbbi ortamlarda AI uygulamak maliyetli olabilir. Bu gelişmiş teşhis araçlarının nüfusun tüm kesimlerine mi yoksa sadece daha zengin bölgelere veya kurumlara mı erişilebileceği konusunda endişeler bulunmaktadır.
Avantajlar ve Dezavantajlar:
Avantajlar:
– Daha hızlı teşhis ve potansiyel olarak daha yüksek doğruluk.
– Doktorlar için iş yükünün azaltılması, onların daha karmaşık vakalara odaklanmasına olanak tanır.
– Hastalıkların daha erken evrelerde tespit edilmesi, daha iyi hasta sonuçlarına yol açar.
– AI algoritmaları aracılığıyla bakımın kişiselleştirilmesi.
Dezavantajlar:
– Gizlilik ihlalleri ve verinin yanlış kullanımı riski.
– AI’ın, sağlık sektöründeki mevcut önyargıları sürdürme potansiyeli, dikkatli bir şekilde izlenmediği ve yönetilmediği takdirde.
– Doktorlar ve hastaların, AI tarafından sunulan önerilere güvenmeleri ve yorumlamaları için bir öğrenme eğrisi olabilir.
Sağlık alanındaki AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için, AI araştırmalarına adanmış önemli kuruluşları veya kurumları ziyaret edebilirsiniz:
– Massachusetts Institute of Technology (MIT)
– Stanford Üniversitesi
– IBM
– DeepMind Technologies
The source of the article is from the blog meltyfan.es