[ This article was originally published here ]
Bu yazının içeriği tamamen yazarın sorumluluğundadır. AT&T, yazar tarafından bu makalede sağlanan görüşlerin, konumların veya bilgilerin hiçbirini benimsemez veya desteklemez.
giriiş
Yapay Zeka (AI), Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) ve Doğal Dil İşleme (NLP) kullanılarak dil işleme ve karar verme gibi insan davranışının belirli yönlerinin taklit edilmesidir.
LLM’ler, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak doğal dili analiz eden ve üreten özel yapay zeka türüdür. AI programları, insanlar gibi düşünmek ve önyargılı olmadan veya duygulardan etkilenmeden eylemlerini taklit etmek için yapılmıştır.
LLM’ler, büyük veri kümelerini işlemek ve eldeki görevin daha net bir görünümünü sağlamak için sistemler sağlar. AI, kalıpları belirlemek, verileri analiz etmek ve kendilerine sağlanan verilere dayanarak tahminler yapmak için kullanılabilir. Chatbot, sanal asistan, dil çeviri ve görüntü işleme sistemleri olarak da kullanılabilir.
Bazı büyük AI sağlayıcıları, Open AI tarafından ChatGPT, Google tarafından Bard, Microsoft tarafından Bing AI ve IBM tarafından Watson AI’dır. Yapay zeka, büyük veri kümelerinin yardımıyla hızlı, doğru ve bilinçli kararlar vererek ulaşım, finans, sağlık ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Bu yazıda sağlık hizmetlerinde yapay zekanın belirli uygulamalarından bahsedeceğiz.
AI’nın sağlık hizmetlerindeki uygulamaları
Sağlık sektöründe uygulanmış ve oldukça başarılı olduğu kanıtlanmış birkaç AI uygulaması vardır.
Bazı örnekler:
Tıbbi Görüntüleme: AI algoritmaları, röntgen, MRI taramaları ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüleri analiz etmek için kullanılıyor. AI algoritmaları, radyologların anormallikleri belirlemesine yardımcı olarak radyologların daha doğru teşhisler yapmasına yardımcı olabilir. Örneğin, Google’ın yapay zeka destekli teknolojisi, meme kanserini belirlemede insan radyologlarla karşılaştırıldığında benzer bir doğruluk göstermiştir.
Kişiselleştirilmiş tıp: AI, hastalar için en iyi tedavi sürecini kişiselleştirmek üzere biyobelirteçler, genetik bilgiler, alerjiler ve psikolojik değerlendirmeler hakkında içgörü oluşturmak için kullanılabilir.
Bu veriler, hastanın belirli bir durum için çeşitli tedavi yöntemlerine nasıl tepki vereceğini tahmin etmek için kullanılabilir. Bu, olumsuz reaksiyonları en aza indirebilir ve gereksiz veya pahalı tedavi seçeneklerinin maliyetlerini azaltabilir. Aynı şekilde kişiye özel tedavi planları ile genetik bozuklukların tedavisinde de kullanılabilmektedir. Örneğin, genetik bozukluklar için kişiselleştirilmiş tedaviler geliştirmek üzere AI sistemlerini kullanan bir şirkettir.
Hastalık teşhisi: AI sistemleri, kanser gibi yaşamı tehdit eden durumların daha doğru ve erken teşhisini yapmak için tıbbi geçmiş ve test sonuçları dahil olmak üzere hasta verilerini analiz etmek için kullanılabilir. Örneğin, Pfizer, rahatsızlıkları teşhis etmek için farklı AI tabanlı hizmetlerle işbirliği yaptı ve IBM Watson, kanser hastaları için tedavi planları geliştirirken onkoloji için NLP ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor.
İlaç keşfi: Yapay zeka, ilaç keşfi için Ar-Ge’de kullanılabilir ve bu da süreci hızlandırır. AI, yeni kronik hastalıklar için ilaç keşif süreçlerinde bulunan belirli kısıtlamaları kaldırabilir. Hızlandırılmış bir süreçle dünya çapında milyonlarca hastanın kurtarılmasına yol açarak hem maliyet hem de zaman açısından verimli olmasını sağlayabilir.
McKinsey’e göre, yapay zeka güdümlü keşifte çalışan yaklaşık 270 şirket var ve bunların yaklaşık %50’si ABD’de bulunuyor. Ayrıca, Güneydoğu Asya ve Batı Avrupa’yı bu alanda gelişmekte olan merkezler olarak tanımlamışlardır. Örneğin Merck & Co., Alzheimer için yapay zekanın yardımıyla yeni bir tedavi geliştirmek için çalışıyor.
Gelecekte neler beklenebilir?
Son birkaç yılda Makine Öğrenimi ve yapay zeka alanında bir devrimin gerçekleştiğini görüyoruz. Artık daha doğru kararlar almak ve mümkün olan en iyi hasta bakımını sağlamak için daha hızlı, daha verimli ve öncelikli sonuçlar için kullanılabilen LLM’lerimiz ve Görüntü İşleme Sistemlerimiz var.
Düzgün bir şekilde eğitilmiş yapay zekalar önyargılı değildir – bu yapay zeka sistemlerini etik olarak geliştirmek önemlidir. Bu sistemlerin verimliliği özel uygulama ve uygulamaya bağlıdır.
Yapay zeka sistemleri, önyargılı veriler üzerinde eğitilirlerse önyargılı olabilir, bu nedenle, bu modellerin üzerinde eğitildiği verilerin çeşitli ve temsili olmasını sağlamak önemlidir. Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde uygulanması, ilaç keşfinde hala erken aşamalarda ve ileriye doğru sürekli bir büyüme görecek.
reklam