Yapay zekâ (AI), yaşamın ve iş hayatının her alanında değişim yaratmaya devam ederken, Dünya Fikri Mülkiyet Örgütü (WIPO) bu alandaki çalışmalara dayanan bir rapor yayımladı. Rapora göre, yapay zekâ ortaya çıktığından bu yana 2016’ya kadar yaklaşık 340 bin buluş için patent başvurusunda bulunuldu.
Yapay zekâ ile ilgili yaklaşık 1,6 milyondan fazla bilimsel yayın yayımlandı. Yapılan tüm bu çalışmalar içinde konuşma tanıma sistemlerini içeren patent başvurularının ön plana çıktığı görülüyor. Görüntü tanıma ve sürücüsüz otomobiller için kullanılan yapay zekâ sistemleri ise başvurular arasında en popüler uygulama olurken, tıp alanındaki çalışmalarda da yüzde 12'lik bir büyüme görülüyor. Bu verilere geçtiğimiz hafta ruh sağlığında yapay zekâ kullanımı ile ilgili dikkat çekici bir araştırma daha eklendi.
Yapay zekâ hastalığı yüzde 87 doğru teşhis etti
Kanada Alberta Üniversitesi’nden bilim insanlarının yaptığı, Nature (Npj Schizophrenia) dergisinde yayımlanan çalışmada da yapay zekâ kullanıldı. Araştırmacıların geliştirdiği program şizofreniyi yüzde 87 oranında doğru teşhis etti.
Alberta Üniversitesi'nin Bilgisayar Bilimleri bölümünden araştırmanın yazarı Sunil Vasu Kalmady, hastalığın teşhisindeki karmaşıklığa dikkat çekerek, “Hastalığın bulguları karmaşık. Bu durumda, yapay zekâ bir beyin taramasında binlerce özelliğe bakarak kanıta dayalı bir yaklaşım sergileyebiliyor.” diyor.
Araştırmada yer alan Türk bilim insanı Alberta Üniversitesi Psikiyatri Bölümü’nden Prof. Dr. Serdar Dursun e-posta yazışmamızda şunları belirtti, “Bu çalışmanın amacı, klinik ortamda hekimin tanı koymasına destek veren laboratuvar verisi sağlamak. Tanıyı nispeten daha kesin hâle getirmeyi amaçlıyoruz. Hedefimiz, yanlış teşhisi, gecikmeyi önlemek ve doğru teşhisi bir an önce kesinleştirip tedaviye başlamak.
Araştırmada, EMPaSchiz (Şizofreni Tahmini İçin Çoklu Parsellemeli Topluluk Algoritması) isimli program, şizofreninin kesin teşhisi klinik olarak konulmuş, fakat henüz tedavisine başlanmamış hastaların beyin görüntüleme bulguları kullanılarak (resting state functional MRI bulguları) eğitildi. Tanı koymaya yardımcı olacak ip uçları arandı. Verilerin analizini kolaylaştırmak için, “parselülasyon” adı verilen daha küçük beyin modelleri kullanıldı. Daha küçük olan bu parseller, beynin fonksiyonlarını daha net bir şekilde anlamamıza yardımcı oldu.”
Araştırmada yer almayan ancak görüşüne başvurduğum Psikiyatri Profesörü Dr. Mesut Çetin “Makaleyi okudum. Gerçekten uzman görüşü öznel olabiliyor. Bunu yapay zekâ ile desteklemek oldukça faydalı olabilir. Aynı zamanda hastalık çıkabilecek olguları önceden tahmin etmek açısından da yapay zekâdan yararlanılması gerekir. Çünkü tıpta koruyucu hekimlik esastır. Çoğu tıbbi rahatsızlıkları oluşmadan önleyebilmek daha ucuz ve etkilidir.” dedi.
Serap TORUN
twitter.com/seraptorun73