Yapay zekâ kanseri erken teşhis edebilir, hayat kurtaran ilaçlar tasarlayabilir, ameliyatlarda doktorlara yardımcı olabilir, hastalıkları tahmin edebilir ve önleyebilir hatta insanların daha uzun ve sağlıklı yaşamalarına katkıda bulunabilir. Sağlık hizmetleri için çok sayıda fırsat sunuyor olsa da hekimler, uzmanlar ve araştırmacılar, yapay zekânın potansiyelinden yararlanmak için bir dizi zorluğun üstesinden gelmeleri gerektiğinin farkında. Peki, yapay zekâ hem hekimlerin hem de hastaların deneyimlerini iyileştirerek tıbbı yeniden şekillendirmeye hazır mı? O zaman sağlık hizmetlerinde kullanılan yapay zekâ türlerini, bazı uygulamalarını, yapay zekânın bu alandaki faydalarını ve geleceğin neler getirebileceğine birlikte göz atalım…
Yapay zekâ teknolojileri geliştikçe bu teknolojinin pek çok sektörde kullanılması ve uygulanması da yaygınlaşıyor. Ama söz konusu sağlık sektörü olduğunda araştırmacılar, yapay zekânın henüz sağlık profesyonellerinin yerini almasını beklemiyor. Bunun yerine yakın gelecekte sağlık hizmeti sağlayıcılarının ve profesyonellerinin çalışmalarını destekleyeceğini ve geliştireceğini düşünüyorlar. Çünkü teşhiste, tedavide veya bir cerrahi müdahalede olası bir hatanın hayati sorunlara yol açabileceği gerçeğinin farkındalar. Bununla birlikte yapay zekânın büyük miktarda veriyi hızla analiz edebilmesi ve hayati tıbbi kararlar almak için gereken süreyi önemli ölçüde kısaltması, sağlık sektörüne sunduğu önemli yararlardan biri.
Dijital İkiziniz Olsun İster misiniz?
Dijital ikiz, gerçek bir nesnenin, sistemin veya olgunun sanal bir kopyası olarak adlandırılıyor. Sensörlerden gelen verilerle sürekli güncellenerek sistemin anlık olarak takip ve optimize edilmesini sağlayan dijital ikiz teknolojisi endüstride yaygın olarak kullanılıyor. COVID-19 pandemisinden bu yana dijital ikizlerin eğitimde kullanımı da giderek arttı. Tıp alanında ise dijital teknolojiler ve yapay zekâ yaygın kullanılmasına rağmen dijital ikiz uygulaması henüz emekleme aşamasında. Bu durum, tam olarak taklit edilebilmesi için farklı ölçeklerde modellenmesi gereken biyolojik sistemlerin son derece karmaşık olmasıyla açıklanıyor.
