Bilişim teknolojisindeki ilerleme hızını anlayabilmek ve yakın gelecekte hayat bulacak olanları tahmin edebilmek için çok temel bir yasayı bilmek hem gerekli hem de yeterli bana kalırsa. Intel’in kurucusu Gordon Moore tarafından 1950’li yıllarda ortaya atılan iddia, süresi kısalmış olsa da geçerliğini koruyor. Kendi adıyla anılan Moore Yasası’na göre her 15 ayda bir bilgisayar işlemcilerinin hızı 2 katına çıkarken, 2 kat ucuzluyorlar. Buna üstel büyüme hızı diyoruz. Konusu insan hayatı olan tıp bilimleri de doğal olarak teknolojiyi en hızlı ve cesurca kullanan disiplinlerin başında geliyor. Tıp bilimleri alanında yapay zeka yazılımları üç temel alandan hızla kullanılmaya başlandı; bunlar genetik (biyoteknoloji), nano teknoloji ve robotik teknolojisi. Bunlara birkaç örnek verelim:
*Oregon Eyalet Üniversitesi araştırma ekibi, cerrahi operasyonla müdahale edilmesi mümkün olmayan kanser hücrelerinin tespit edilmesi için nanopartiküler tedavi platformu geliştirdi.
*Microsoft’un yeni yapay zekâ yazılımı; CRISPR gen düzenleme teknolojisini kullanan bilim insanlarına, DNA’yı nereden kesmeleri gerektiği konusunda destek veriyor. Böylece, bu teknikle ilgili bilim insanlarının çok tartıştığı ‘yanlış kesim kaynaklı yan etki’ sorununun çözülebileceği düşünülüyor.
*John Radcliffe Hastanesi’nden bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen iki yapay zekâ sisteminin, akciğer kanserini ve kalp hastalıklarını tespit etmede doktorlardan daha başarılı olduğu belirtildi. Bu yapay zekâlar etkili bir şekilde yaygınlaştırılabilirse sayısız hayat kurtarmak mümkün olabilecek.
Bahsettiğim konularda; üniversite öğrenimi boyunca Harvard Tıp Fakültesi ve Stanford Tıp Fakültesi’nde yaptığı stajlar sonrasında 2015 yılında “Yesil Science” isimli start up’ın kuruculuğunu yapan, aynı zamanda Nobel ödüllü Prof. Dr. Aziz Sancar’ın da uzmanlığını aldığı bölüm olan İstanbul Tıp Fakültesi Biyokimya bölümünde uzmanlık yapan Dr. Yusuf Yeşil’in düşüncelerini de aldım.
Tüm hasta verileri bir yapay zeka ile incelenebilseydi?
“Yesil Science olarak gelişen teknolojileri takip ederek, Arttırılmış Gerçeklik (AR), Sanal Gerçeklik (VR), 3D çizim, animasyonlar gibi görsel teknolojilerin üretimi ve Yapay Zeka (AI) gibi teknolojilerin sağlık alandaki uygulamalarına dair çözümler geliştiriyoruz. Gerek gözle görülemeyen, moleküler tıbbi süreçlerin AR teknolojisiyle anlaşılabilir kılabilmek, gerekse ilaç mekanizmalarını, etkilerini holografik modellere aktararak klasik tıbbi anlatımlara yeni bir boyut getirebilmek amacıyla çalışıyoruz. Yapay zekaya gelecek olursak; yapay zeka aslında temel olarak çok büyük boyuttaki verileri aralarında örüntüler kurarak, anlamlar çıkarıp, öğrenebilen bir algoritmalar topluluğudur. Hekimlerin geçmiş hastane verilerini kullanarak yaptıkları klinik araştırmaları (retrospektif) düşünelim hemen. Bir veya birkaç faktörün bir hastalıkla bağlantısını araştırmaya dönük ve genellikle de incelenebilen hasta sayısı binin altında kalan çalışmalar bunlar. Peki ya biz bir yapay zeka algoritması kullanarak, hastanenin tüm geçmiş kayıtlarını bu algoritmaya yükleyerek tüm verileri bir yapay zekayla inceleseydik? Bin hasta değil binlerce hastayı ve onlarca faktörü aynı anda değerlendirebilecek, insan beyninin fark etmekte zorlanacağı birçok örüntü ve ilişkiyi tespit edebilecek ve belki de şu an tıp biliminde daha kayda geçmemiş, bulunamamış birçok klinik araştırmayı yapay zeka sayesinde bilime kazandırma imkanımız olabilecekti. Bu sayede belki de sigaranın, yaşın, yandaş hastalıkların, yaşam tarzının ve daha birçok faktörün hastalıklar üzerindeki etkisini bu büyük veri analizleriyle daha iyi görebileceğiz. Researcher AI yani araştırmacı yapay zekalar… Artık makalelerde onların isimlerini görmemiz yakındır.”
Sertaç Doğanay
Yorumlar