Yapay zeka sağlık alanında yapılan çalışmalar, sağlık sektöründe yapay zeka uygulamaları, sağlıkta yapay zeka örnekleri, yapay zekanın sağlık alanında kullanımı, yapay zeka ve tıp, sağlıkta yapay zeka 2020 ...... bu kelimeler tanıdık geldi mi?
Evet artık yapay zeka hayatımızın her alanında çok duymaya başladığımız kelimelerden, gelin bu gelişmelere bir bakalım...
Matthew Might'ın oğlu Bertrand, yıkıcı, ultra nadir genetik bir bozuklukla doğdu.
Bertrand'ın canlı gözleri , güzel bir gülümsemesi var . Ama neredeyse bir enfeksiyondan ölüyordu. Artık kendi başına oturamıyor ve oyuncaklarla oynamak için ellerini kullanmakta zorlanıyor. Ergenlik muhtemelen daha zor olacak.
Bilgisayar bilimlerinde doktora sahibi olan Might, profesyonel uzmanlığını oğlunun yaşamının gidişatını değiştirmek için kullanabildi. Hesaplamalı simülasyon ve çok miktarda dijital olarak taranan veri ile, Bertrand'ın ömrünü uzatan ve kalitesini artıran iki terapi keşfetti.
Benzer yapay zeka (AI), Colin Hill'in hangi kan kanseri hastalarının kemik iliği nakillerinden en fazla yarar göreceğini belirlemesini sağladı . Hill şirketi GNS Healthcare, bazı multipl miyelom hastalarında nakilden yararlanacaklarını öneren genetik bir imza buldu . Diğerleri için, riskli, ağrılı ve pahalı prosedür muhtemelen sadece yanlış umut sağlayacaktı.
Hastaneler, hastaları hakkında, kan basıncından genetik dizilmeye kadar her şeyi toplar . Bugün, bu verilerin çoğu bir yerde bir bilgisayarda duruyor ve kimseye faydası yok. Ancak bilgisayarlar, büyük miktarda verideki kalıpları bulmak için yapay zekayı kullanmada daha iyi hale geldikçe ve bilgileri kaydetmek, saklamak ve analiz etmek daha ucuz ve daha kolay hale geldiğinde bu yavaş yavaş değişiyor.
Might's ve Hill'in hikayeleri, tıpta yapay zeka'nın tam potansiyelini sağlayacak bir dönüşümün öncüsü olduğunu söylüyorlar. Bu tür dijital teknoloji onlarca yıldır diğer endüstrilerde kullanılıyor; okyanuslar arasında en yakıt tasarruflu nakliye rotalarını geliştirmek için hava durumu, rüzgar ve dalga hareketini ölçen işe gidip gelme için cep telefonu trafik uygulamalarını veya GPS uygulamalarını düşünün.
Destekçiler, AI'nın yeni ilaçlar geliştirmek ve test etmek için daha erken kanser teşhisleri ve daha kısa zaman çizelgeleri vaat ettiğini söylüyorlar . Doğal dil işleme, doktorların kendilerini klavyelerinden ayırmalarına izin vermelidir. Giyilebilir sensörler ve veri analizi, zaman içinde ortaya çıktıkça hastaların sağlığı hakkında daha zengin bir görüş sunacaktır.
Tıbbi Hataları Önleme
Oluşturdukları bir algoritma, hangi hastaların daha fazla düşme riski altında olduğunu belirlemek için tıbbi kayıtlar yoluyla belirliyor. Personele bu ekstra riskin bildirilmesi, kazaları önlemek için adımlar atabilecekleri anlamına gelir.
Hastane beslenme uzmanı ile birlikte fayda sağlayabilecek yetersiz beslenme riski olan hastaları belirlemek için başka bir sistem geliştirmişler. Bu algoritma yeni verilerden “öğreniyor”, bu yüzden bir diyetisyen risk altında etiketlenmiş bir hastayı ziyaret edip sorun bulamazsa, algoritmayı düzeltiyor.
Bunun gibi çok sayıda uygulama bizi bekliyor, başladı bile.....
