Mesela bu sabah 08.00’deki ilk hastam ishaldi. Hemen her gün mutlaka ishali olan bir hastam bana muayeneye geliyor ve şaşırmış şekilde ben bunu nasıl kaptım diye soruyor. Tabii ki yediğimiz ve içtiklerimizden kaynaklanıyor ishal çoğu zaman.

İyi tarafından bakın diyorum hastalara, bedavaya detoks yaptırdınız; yüzyılın başında Dr. Kelloggs’un kliniğinde, her hastalığa deva olarak lavman yaptıklarını hatırlatıyorum. Bu sözleri hastaları bir parça rahatlatmak için söylüyorum, çünkü hastalıkların tedavisinde pozitif olmak her zaman iyidir diye düşünüyorum.

Geniş manada ishalden bahsetmeyeceğim ama tarihi olarak bir hekimden özellikle bahsetmekte fayda var: John Snow. Efendim bu o bildiğiniz Game of Thrones karakteri olan Con Sınov değil, zira kendisi dizide kalleş bir pusuda hayatını kaybetmişti. Dr. John Snow’un modern epidemiyolojinin kurucusu olmasına neden olan şey 1854’de Londra’da yaşanan ve 616 kişinin ölümüne neden olan ishal salgınını araştırmasıdır. O zamana kadar ishalin hava kirliliğinden veya hava yoluyla olduğu düşünülüyordu.

Dr. Snow harita üzerinde ishal hastalarını işaretleyerek Broad Caddesindeki bir kuyudan su kullananlarda hastalığın olduğunu tespit etti. Bu kuyu foseptik çukuruna 90cm yakın olduğu ve koleralı bir çocuğun alt bezinin bu kuyuyu kontamine ettiğini tespit etmiştir.

Enteresan bir şekilde yerel bir barda çalışanlar bu salgından etkilenmemiştir, bunu nedeni ise bira yapımında eğer mikrobik karışım olursa, bira bozulmaktadır. Bu nedenle de Anadolu topraklarında bulunun vahşi buğdayla birlikte, hem ekmek, hem de bira yapılmış ve bu sayede arayıcı-toplayıcı yaşamdan, yerleşik düzene geçmek mümkün olmuş. Buğday uzun süre saklandığı için insanlar göç etmek zorunda kalmamış, bira sayesinde ise dışkıyla kontamine olmamış sıvı içmiş ve temiz su kaynağı içtiklerinden emin olmuşlar.

Gelelim günümüze, herkes hayatında muhtemelen birden çok ishal atağı geçirecektir, ama bunun kaynağı nedir diye araştırıldığında, çoğunlukla çıkış yeri saptanamamaktadır. Bu nedenle yapay zekânın bir kolu olarak makine öğrenmesi kullanarak Google ve twitter araması yapılmıştır. Makine öğrenmesinde, bilgisayar verinin kendisini analiz ederek ondan çıkarımlar yapmakta ve en az insan etkileşimi ile karar vermektedir. Anlamı, insana ihtiyaç olmadan, neden sonuç ilişkisini hızlı bir şekilde bulmak amacıyla yaratılmış bir sistemdir.

Amerika’da 4 şehirde halk sağlığı bölümü hem rutin incelemelerin yapmışlar, hem de yapay zekânın yönlendirdiği restoranları yerinde incelemişlerdir. Rutin inceleme veya şikâyet temelli incelemeye göre daha fazla riskli restoran yapay zekâ tarafından tespit edilmiştir.

İshaldeki suçlu

1. En sık gidilen en son restoran %62
2. Diğer restoranlar %38

Yapay zekâ, her kullanıcıdan veri toplayıp biriktirdiği için suçlu restoranın tespitini daha rahatlıkla yapabilmektedir.

Size Önerilerim

İshalin hangi restorandan geçtiğini tespit etmek bundan sonra daha kolay olacak. Ancak son gidilen restoran suçlu olamayabilir, %38 öncekiler suçludur.

65 yaş üzerindeki erişkinler veya kronik hastalığı olanlar, ben evde oturayım, bu ishal geçer demeyin, bir hekime başvurun, çünkü sizlerde sıvı dengesi çabuk bozulabilir.

Eğer ishaliniz varsa, her büyük abdeste çıktıktan sonra 1 bardak su için.

Adam Sadilek, et al. “Machine-learned epidemiology: real-time detection of foodborne illness at scale”. https://www.nature.com/articles/s41746-018-0045-1

http://www.wikizeroo.net/index.php?q=aHR0cHM6Ly9lbi53aWtpcGVkaWEub3JnL3dpa2kvMTg1NF9Ccm9hZF9TdHJlZXRfY2hvbGVyYV9vdXRicmVhaw

http://www.wikizeroo.net/index.php?q=aHR0cHM6Ly9lbi53aWtpcGVkaWEub3JnL3dpa2kvSm9obl9Tbm93

https://www.sas.com/en_id/insights/analytics/machine-learning.html

Dr. Kellogs’ Filminin traileri: https://youtu.be/wQviGrzIKQY