Yapay zeka (YZ), ileri teknolojileri ve uygulamalarıyla tıp alanını devrim niteliğinde değiştirmektedir. Endonezya Üniversitesi Tıp Teknolojisi Kümesi Başkanı Prasandhya Astagiri Yusuf, tıpta kullanılan son YZ teknolojilerinden bazılarını vurgulayarak, otomatik makine öğrenimi, federatif öğrenme ve Üretici YZ gibi teknolojilerin önemine dikkat çekti.
Otomatik makine öğrenimi, sağlık verilerinden kodlama yapılmasına gerek kalmadan tahmin modellemesi veya kategorizasyonun otomatik olarak gerçekleştirilmesi yoluyla büyük veri analizini ve yorumlamayı sağlar. Bu teknoloji, sağlık profesyonellerinin büyük miktardaki veriyi daha verimli ve doğru bir şekilde analiz etmesine olanak tanır.
Federatif öğrenme, tıp alanındaki önemli bir YZ ilerlemesidir. Hassas tıbbi verileri paylaşmadan çok merkezli tahmin modellemesinde işbirliği yapılmasını sağlar. Bu, gizlilik endişelerini ele alırken bir yandan da birden fazla sağlık kuruluşunun bir araya gelmiş bilgi ve uzmanlığından faydalanmayı mümkün kılar.
Üretici YZ, eğitim verilerinden sentetik veriler oluşturabilen etkileyici bir teknolojidir. Gerçekçi metin, resim veya video tabanlı veriler oluşturabilir ve tıbbi uygulamalar gibi çeşitli alanlarda faydalı olabilir, örneğin YZ algoritmalarının eğitimi ve nadir tıbbi durumların simülasyonu.
Sağlık alanında YZ’nin büyük potansiyeline rağmen, etik düşünceler her zaman öncelik olmalıdır. Prasandhya, YZ’nin tıpta kullanımında şeffaflık, sorumluluk ve tarafsızlığın önemini vurguladı. Bu ilkeler, YZ’nin yararlı bir şekilde uygulanmasını sağlar ve hastalar veya toplum için olumsuz sonuçlar doğurmaz.
Prasandhya ayrıca YZ’nin kullanımında ahlaki sorumluluk ve önyargıdan kaçınılması gerektiğini vurguladı. YZ’nin klinik kararlarda sağlık profesyonellerine yardımcı olması gerektiğini ve onların yerini almaması gerektiğini anlamak çok önemlidir. İnsan sağlık çalışanlarının uzmanlığı ve değerlendirmeleri, optimal hasta bakımının sağlanmasında vazgeçilmezdir.
Sağlık verilerini yönetme ve YZ modellerinin geliştirilmesini sürdürme ile ilgili zorlukların üstesinden gelmek için Prasandhya, çok disiplinli işbirliğinin önemini vurguladı. Klinikçiler, bilgisayar bilimcileri, veri bilimcileri ve biyostatistikçiler, YZ teknolojilerinin sağlık sisteminde etkili bir şekilde uygulanmasını sağlamak için bir arada çalışmalıdır. Bu profesyoneller, uzmanlıklarını birleştirerek, sağlık alanındaki YZ’nin karmaşıklıklarını ele alabilir ve olumlu etki yaratma potansiyelini en üst düzeye çıkarabilirler.
Hükümetten sağlık sektöründeki YZ kullanımıyla ilgili etik ve yasal endişeleri ele almak için net düzenlemelere ihtiyaç vardır. Ulaşılabilir rehberlikler, örneğin, daha fazla inovasyonu teşvik ederken olası negatif etkilere karşı koruma sağlayan, Haberleşme ve Bilişim Bakanlığı tarafından yayımlanan Yapay Zeka Etik İlkeleri Hakkında 9 No’lu Genelge gibi bir çerçeve sunar. Bu düzenlemeler, etik uygulamaların çerçevesini oluşturarak, yapay zekanın sorumlu bir şekilde kullanılmasını amaçlar.
Sonuç olarak, YZ teknolojisindeki ilerlemeler, tıp alanını devrimlere sürükleyebilir. Otomatik makine öğrenimi, federatif öğrenme ve Üretici YZ, teşhis, tedavi ve sağlık yönetimi alanlarında yeni olanaklar sunmaktadır. Ancak, etik ilkelerin korunması ve çeşitli disiplinler arasındaki işbirliğinin sağlanması, YZ’nin tıpta tam potansiyelini kullanabilmesi için hayati derecede önemlidir.
SSS
The source of the article is from the blog japan-pc.jp
