
Bildiklerimiz logaritmik hızda arttığı için dün ile bugün arasında bilgi birikimi açısından ciddi fark var; tabii ki eğer günceli yakın takip etmezsek, dağarcığımız rip akıntısına kapılabilir. Tıp alanında her zaman yapay zekâya ihtiyaç vardı, ancak şu zamana kadar olanlar bizlere çok da fayda sağlamadı. Örneğin EKG cihazları hep yorum yazar, ama bunlar pek de tutmaz.
Yapay Zekâ Nedir?
Yapay zekâ, bir insanın beynini taklit etmeyle başlayıp, belki evrim halkasındaki bir sonraki basamağa geçecek bir teknoloji olduğunu düşünüyorum. Belki ilk başta, şu anda olduğumuz gibi hibrid yapıda insan-bilgisayar etkileşimi (elimizde sürekli cep telefonu), bir süre sonra vücuda entegre edilen bilgisayarlarla “İnsan+” olmamıza neden olacak; sonrası da Matrix filmi… İyi mi, kötü mü bilmiyorum, ancak çok farklı olacağını öngörüyorum.
Tıp alanında ise genel kanı, yapay zekanın iş yükünü daha arttıracağı yönünde (https://twitter.com/EricTopol/status/1061675106370433029) . Muhtemelen, daha önce göremediğimiz bazı ilişkileri, bu vesileyle görmeye başlayacağız.
Bugün sizlerle paylaşacağım çalışma derin öğrenme ile ilgili. Derin öğrenme, yapay zekânın bir türü. Mantığı ise, makine öğreneceği şeyi puzzle gibi parçalara ayırır ve belirli bir sistemle tasnif eder, bu tasnif ettiklerini de tekrar tasnif ederek nihai sonuca ulaşır. Yani, puzzleda kenarları ve benzer şekilleri ayırır, sonra bu grupladıklarını tekrar tasnif ederek çözüme ulaşır (https://youtu.be/aircAruvnKk). Aslında bir dizi matriks fonksiyonu, bu konuda çalışmalar arttıkça basite indirgenmiş bir fonksiyon halini almaktadır.
Alzheimer Nedir?
Alzheimer hastalığı tam anlamıyla başımıza bela bir hastalıktır. Hafif unutkanlıklarla başlayıp, yakın dönemli hafızanın bozulması, ama uzak dönemli hafızanın korunması (kişi bugün ne yediğini hatırlamaz, ancak 10 yıl önceki olayları net hatırlar), kişilik değişiklikleri (pamuk gibi bir kişinin saldırgan olması), nihayetinde bakıma muhtaç yatalak bir hale getirmesi ile karakterize olan bu hastalık, ABD’de ölümlerin 6. sırasındadır, ama yakın bir gelecekte 3. sıraya yükseleceği tahmin edilmektedir. Şu anda tamamen iyileştirici bir tedavi bulunmamaktadır.
Çalışma
2005-2017 yılları arasında 1002 hastaya ait 2109 18F-FDG PET görüntüleme çalışması incelenmiştir. Bu görüntülemeler hem derin öğrenme ile bilgisayar tarafından analiz edilmiş, hem de 2 nükleer tıp uzmanı doktor tarafından incelenmiş.

Sonuçlar
Bilgisayarın algoritması, nihai klinik tanı konulmadan yaklaşık 75 ay önce PET’e bakarak Alzheimer hastalığı tanısını oldukça kesin tespit edebilmektedir (AUC 0,98; AUC değerinin 0,5-0,7 arasında olması düşük, 0,7-0,9 arasında olması orta, 0,9 üzeri olması yüksek kesinliği göstermektedir).
Yapay zekânın spesifitesi (testin hastalığı ekarte etme gücü) %82, nükleer tıp uzmanlarının %57
Yapay zekânın sensivitesi (testin tanı koyma gücü) %100, nükleer tıp uzmanlarının %91 olarak bulunmuştur.
Önerim
Eğer kendiniz veya yakınınızda hafıza ile ilgili bir sıkıntı hissediyorsanız bir nöroloji uzmanına gitmeniz uygun olur; keza hastalık klinik tanısının konulmasından 6 yıl öncesinde beyin görüntülemelerinden teşhis edilebiliyor.
Tıp Öğrencilerine Önerim
Radyoloji uzmanı olmak istiyorsanız bir kere daha düşünün, yapay zekâ ilk bu branşı ele geçirecek.
Yiming Ding, et al.” A Deep Learning Model to Predict a Diagnosis of Alzheimer Disease by Using 18F-FDG PET of the Brain” https://doi.org/10.1148/radiol.2018180958 https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018180958
Bunu beğen:
Beğen Yükleniyor...