Yapay Zeka ile Hastalık Teşhisi: Geleceğin Sağlık Teknolojileri

Yapay zeka (YZ) teknolojisi, sağlık sektöründe devrim yaratmaya devam ediyor ve özellikle hastalıkların teşhisi konusunda önemli adımlar atılıyor. Son yıllarda yapılan araştırmalar, YZ’nin sağlık alanında nasıl kullanıldığını gösteren birçok yenilikçi projeyi ortaya koyuyor. Günümüzde yapay zeka teknolojileri hastalıkların tespiti ve erken teşhisi için yeni olanaklar sunuyor. Bu çalışmalar ilk etapta akciğer grafileri ve çeşitli görüntüleme teknolojileri ile elde edilen örnekler üzerinden yürütüldü. Erken dönemlerinde doğru modellerin, nasıl kurulması gerektiği ve tahlillerin yapay zeka modellerine nasıl aktarılması gerektiğini anlamak için büyük uğraşlar verildi.
Zamanla daha verimli modeller geliştirildi, yanı sıra tahlil sonuçlarındaki hangi değerlerin ve görüntülerdeki hangi faktörlerin daha doğru teşhisler için gözetilmesi gerektiği konusunda bir bilgi birikimine ulaşıldı. Fakat gelişmiş tetkik ve tahlil metodlarının etkisinde kalmayan şirketler ve araştırma grupları da yakın gelecekte hepimizin erişimine açılma potansiyeli taşıyan teşhis modelleri geliştirdi. Bu alandaki çarpıcı örneklerden ikisi Google’ın geliştirdiği Health Acoustic Representations (HeAR) modeli ve Irak ile Avustralya’daki araştırmacıların dil görüntülerini analiz eden YZ modeli.
Google’ın HeAR projesi, insan vücudunun çıkardığı sesleri analiz ederek sağlık durumu hakkında önemli ipuçları elde etmeyi amaçlıyor. HeAR’ın en önemli özelliklerinden biri, sağlıkla ilgili akustik verilerdeki anlamlı örüntüleri yakalamadaki üstün yeteneği. Bu sayede, daha az veriyle bile yüksek performans gösteren modeller geliştirilebiliyor. Öksürük, nefes ve konuşma gibi biyoakustik seslerdeki ince detayları yakalayarak tüberküloz (TB) veya kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) gibi rahatsızlıkların erken teşhisine yardımcı olabilecek bu sistem, 300 milyon ses örneği üzerinde eğitilmiş durumda. Özellikle öksürük modeli için yaklaşık 100 milyon öksürük sesi kullanılmış.
Öte yandan, Orta Teknik Üniversitesi (MTU) ve Güney Avustralya Üniversitesi(UniSA)’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen henüz isimlendirilmemiş YZ modeli, geleneksel Çin tıbbından ilham almış ve dil analizi üzerine odaklanılarak geliştirilmiş. Bu model, 5.260 dil görüntüsü kullanılarak eğitilmiş ve %98 doğruluk oranıyla çeşitli hastalıkları teşhis edebiliyor. Örneğin, sarı bir dil diyabete, mor bir dil kansere işaret edebilirken, kırmızı bir dil akut inme vakalarında görülebiliyor.
Her iki yaklaşım da sağlık hizmetlerine erişimi kolaylaştırma ve maliyetleri düşürme, potansiyeline sahip. Özellikle tüberküloz gibi erken teşhisi kritik olan hastalıklar için bu teknolojiler büyük önem taşıyor. Her yıl milyonlarca TB vakası sağlık hizmetlerine erişilememesi veya semptomların başka sebeplere yorulması sebebiyle teşhis edilememekte. HeAR gibi teknolojilerin yaygınlaşması daha hastaya ihtiyaç duydukları tedaviyi ulaştırmak ve TB gibi hastalıkların dünyadan yok edilmesi için hayati önem taşıyor. Hindistan merkezli Salcit Technologies şirketi, HeAR modelini kullanarak TB’nin erken tespiti için çalışmalar yürütüyor.
Bu teknolojilerin yaygınlaşması, sağlık taramalarını daha erişilebilir hale getirebilir. Örneğin, dil analizi yapan YZ modelinin gelecekte bir akıllı telefon uygulamasına dönüştürülmesi planlanıyor. Böylece kullanıcılar, sadece dillerinin fotoğrafını çekerek anında sağlık değerlendirmesi alabilecekler. HeAR ise TB teşhisinde kullanılmak üzere Birleşmiş Milletler organizasyonları ve özel sektör tarafından destek görmekte.
Ancak, bu teknolojilerin yaygın kullanıma geçmeden önce aşılması gereken zorluklar da var. Veri gizliliği endişeleri ve kamera yansımalarının analiz doğruluğunu etkilemesi gibi teknik sorunlar, üzerinde çalışılması gereken konular arasında.
Ses ve görüntü analizine dayalı YZ modelleri, sağlık hizmetlerinde devrim yaratma potansiyeline sahip. Bu teknolojiler, hastalıkların erken teşhisini kolaylaştırarak, tedavi süreçlerini iyileştirebilir ve sağlık hizmetlerini daha erişilebilir hale getirebilir. Gelecekte, akıllı telefonlarımızın sadece bir öksürük sesi veya dil fotoğrafıyla sağlık durumumuz hakkında bize değerli bilgiler sunabileceği bir dünya hayal etmek artık çok da uzak görünmüyor.