Tüm çocukluk dönemim orta kulak iltihabıyla geçtiği için bu konu benim ilgimi çekti; gerçekten ağrısı nedeniyle kafamı duvara vurmak çok zaman istediğim tam bir baş belası hastalıktı. Bu hastalığı çeken tüm hastalara şifa diliyorum.
Cep telefonlarının işlem gücü ile akıllı zekânın bir araya
gelmesi, önümüzdeki yıllarda işimizi oldukça rahatlatacak. Bu noktada akıllı zekâyla
kendi zekamızı kombine etmemiz de gerekiyor, yoksa Konya’ya giderken kendimizi
Kenya’da da bulabiliriz.
Bu çalışmada cep telefonun hoparlöründen çıkan sesi kullanarak
orta kulakta sıvı olup olmadığının tespiti yapılmış. 98 hastada yapılan bu
çalışmada:
Cep telefonu ve makine öğrenimi ile tanıda AUC değeri: 0,90
Sadece bu iş için üretilen alet ile (akustik reflektometri)
ile tanıda AUC: 0,78
AUC değerinin 0,5-0,7 arasında olması düşük, 0,7-0,9
arasında olması orta, 0,9 üzeri olması yüksek kesinliği göstermektedir.
Yani cep telefonu daha iyi tanısal performans göstermiştir.
Bu çalışmada cep telefonları hasta yakınları tarafından da kullanılmış ve hekimlerle benzer sonuçlar elde edilmiştir.
Öngörüm
Tıbbın demokratikleşmesi akıllı telefonlar ve yapay zekâ tarafından olacak.
Beynimizde 100 milyar nöron var, bunun da 15 milyarını korteks dediğimiz düşünmeye, hesap yapmaya, analiz yapmaya yarayan (tabii ki başka işlevleri de var) kabuk bölümündeki nöronlar oluşturuyor. Bu korteks kısmı, insanı diğer hayvanlardan farklılaştırarak, düşünerek ilerlemeyi sağlıyor; bu nedenle de beyninin tamamında 23 milyar nöronu olan fil uzaya gidemiyor, 7 milyarı olan şempanze araba yapamıyor. Ancak korteksin bir sıkıntısı var, o da sayıca az, bu yüzden de işlem kapasitesi sınırlı. Örneğin bir sayı öbeğine baktığımızda, ortalama aklımızda 7 tanesini tutabiliyoruz. Aynı anda birçok şeyi yapamıyoruz, öğrenme sürecimiz yavaş ve çok uzun süreler tekrara dayalı. Halbuki Matrix isimli filmde beyne yeni yeteneklerin yüklenmesi çok kolaydı; bu ütopik işlem çok da uzak olmayan bir gelecekte hayatımızın içinde olacak.
Hekimlik de oldukça karışık bir konu; bir hastaya tanı koyma süreci ise, hastanın şikâyeti ile başlıyor ve fizik muayene ile devam ediyor. Sonrasında da tanısal testler geliyor. Eskiden hasta dosyalarına bu süreci yazarken artık bu notlarımızı elektronik sağlık kayıtlarına yazıyoruz. Tüm bu sağlık verileri elektronik ortamda olduğu için de işlenebilir veri de çoğaldı; hâlbuki eski sistemde yazıların elektronik sisteme aktarılması, o yazıların çözümlenmesi son derece sıkıntılıydı. Bu devasa veriden bir şeyler üretmek de bu yüzyılın en büyük konusu olacak; elektronik sağlık kayıtlarındaki yazıların standardizasyonu ve üzerinde istatistiksel çalışma yapılması için de “doğal dil işlemi” kullanılıyor.
Bugün bahsedeceğim çalışma Çin’de yapılmış ve 1.3 milyon
çocuk hasta vizitinden elde edilen 101.6 veri noktası yapay zeka ile işlenmiş. Tanısal
doğruluk, deneyimsiz hekimler ve deneyimli hekimlerle karşılaştırılmış
Tanı Doğruluğu Ortalaması (F1 skoru: 1 en yüksek, 0 en düşük)
Yapay Zekâ: 0.885
Deneyimsiz Hekim Grubu: 0.840
Deneyimli Hekim Grubu: 0.915
Görüldüğü gibi, yapay zeka deneyimsiz hekimlerden daha
yüksek oranda tanı koyabilirken, deneyimli hekimlerin doğru teşhis oranı daha
yüksektir.
Eve Gidecek Sonuç
Yakın zamanda yapay zekâ biz hekimlerin işlerini oldukça
kolaylaştıracak gibi durmakta, ancak hastalarla iletişimin, insani ilişkilerin,
soru sorma sanatının yerini halihazırda alması için bir süre daha geçmesi
gerekiyor.
Yazının tam metni: https://www.nature.com/articles/s41591-018-0335-9
Uzm. Dr. Burak Uzel 