Sağlıkta Yapay Zeka Devrimi: Hastalıkları Önceden Tespit Etmenin Yolları!
Avrupalı araştırmacılar, 1000'den fazla hastalığın riskini yıllar öncesinden belirleyebilen 'Delphi-2M' adlı yapay zeka sistemini geliştirdi. Nature dergisinde yer alan bu çığır açıcı çalışma, önleyici tıp alanında büyük bir etki yaratmayı vaat ediyor. Ancak, veri setlerindeki olası yanlılıklar nedeniyle sistemin henüz klinik kullanım için hazır olmadığı vurgulanıyor.
Bilim insanları tarafından hayata geçirilen 'Delphi-2M' adındaki yapay zeka, kişiselleştirilmiş ve önleyici sağlık uygulamalarında çığır açma potansiyeli taşıyor. Bu modelin en dikkat çekici yanı, mevcut sistemlerin çoğunun yalnızca tek bir hastalığı, örneğin kalp krizi veya inme, incelemesinin aksine, aynı anda 1000'in üzerinde hastalığın uzun vadeli risklerini tahmin edebilmesidir.
MİLYONLARCA KİŞİNİN BİLGİLERİYLE GELİŞTİRİLDİ VE TEST EDİLDİ
Nature dergisinde yayımlanan çalışmanın detaylarına göre, Delphi-2M'in yaratım süreci son derece kapsamlı bir veri analizi temelinde gerçekleşmiştir. Yapay zeka, ilk etapta Britanya'daki yarım milyon katılımcının genetik ve biyomedikal bilgilerini barındıran devasa UK Biobank veri seti aracılığıyla eğitildi. Modelin tahmin yeteneği ve güvenilirliği, daha sonra Danimarka'dan iki milyondan fazla bireyin sağlık kayıtları üzerinde yapılan testlerle doğrulandı. Bu iki aşamalı geliştirme süreci modelin tutarlılığı açısından kritik bir öneme sahip.
ÖNLEYİCİ SAĞLIK SİSTEMLERİ İÇİN BÜYÜK FIRSATLAR
Delphi-2M'in sağlık alanında köklü değişimlere ön ayak olma potansiyeli mevcut. Bu sistemin sağladığı başlıca avantajlar şöyle sıralanıyor:
ERKEN TEŞHİS VE GÖZLEME: Hastalık risklerinin yıllar öncesinden belirlenmesi, hastaların daha yakından izlenerek koruyucu önlemlerin çok daha erken bir aşamada alınabilmesini sağlayacak.
KİŞİSEL RİSK ANALİZİ: Model, özellikle yaygın hastalıklar arasında yer alan kalp krizi gibi durumlar için bireylerin risk sıralamalarını, yalnızca yaş ve bilinen klasik faktörlerle sınırlı kalmadan, daha ayrıntılı bir biçimde inceleyebiliyor.
KAYNAKLARIN ETKİLİ KULLANIMI: Yüksek risk grubundaki kişilerin önceden belirlenmesi, sağlık sistemindeki kaynakların daha etkili bir biçimde kullanılmasına olanak tanıyacak.
"KLİNİK KULLANIM İÇİN HENÜZ HAZIR DEĞİL" UYARISI
Bu sistemin sunduğu heyecan verici fırsatlara rağmen, bilim insanları dikkatli bir yaklaşım sergiliyor. Araştırmacılar, Delphi-2M'in henüz hastanelerde ya da kliniklerde rutin kullanım için hazır olmadığını belirtiyorlar.
İngiliz bilim insanı Peter Bannister, veri setlerindeki potansiyel tarafgirliklerin en büyük sorunlardan biri olduğunu vurguladı. Bannister’a göre, yapay zekanın eğitimi için kullanılan veri setleri yaş, etnik köken ve mevcut sağlık durumları gibi konularda belirli grupları daha fazla kapsayabilir. Bu durum, modelin çeşitli demografik gruplarda aynı ölçüde güvenilir bir performans sergileyememesine yol açabilir.
Tüm bu kaygılara rağmen, uzmanlar geleceğe dair umutlu. King's College London'dan Prof. Gustavo Sudre, çalışmayı şu ifadelerle değerlendirdi: “Ölçeklenebilir, açıklanabilir ve etik açıdan sorumlu bir tahmin modeli geliştirilmesi adına önemli bir adım” Uzmanlar, bu tür sistemlerin sağlık hizmetlerinde köklü bir dönüşüm yaratacağına inanıyor.
