Yapay Zeka Sağlıkta Neden Önemlidir?
Yapay zeka, sağlık alanında birçok alanda saklanan daha hızlı ve doğru sonuçlar üretilebilir. Ayrıca, insanların yapamayacağı kadar büyük veri kümelerini analiz edebilir ve bu verilerden önemli bilgiler yönetebilir. Bu nedenle sağlıkta yapay zeka kullanımı, teşhis ve tedavi büyük bir potansiyele sahiptir. (1)
Yapay zeka yeteneklerini sağlıkla ilgili geleneksel teknolojilerden ayıran şey, veri toplama, işleme ve son kullanıcının iyi tanımlanmış bir çıkış verme yeteneğidir.
Özellikle, AI, bilgisayar uygulamalarının sonuçları yalnızca giriş sistemlerine göre yaklaşık olarak tahmin etme yeteneğidir., bu makineyi çalıştırmaları ve derin öğrenme yolu ile sağlar. Bu kişilerin davranış kalıplarını tanıyabilir ve kendi kendilerini yönetebilirler.
Sağlıkla ilgili AI uygulamalarının ilk amacı, korunma veya tedavi teknikleri ile hasta sonuçları arasındaki ilişkiler analiz etmektir. Tanı sonuçları, tedavi tedavisi ve ilaç iyileştirme , kişiye özel tıp , hasta izleme ve bakım gibi uygulamalar için yapay zeka programları programlanıyor. AI seçimleri, seçim örnekleri ve teşhis için elektronik sağlık kayıtları, büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullanılabilir. (2)
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka neler kazandırılabilir?
-İnsan hatalarını en aza indirmek
Her zaman son derece dikkatli olmaları ve hasta takibi takip etmesi gereken sağlık personeli bu zorlu işi uzun saatler yapmak zorundadır, zaman zaman hata yapabilir. Bu nedenle yapay zekadan destek alıyor, veri düzenleme ve kontrol/denetleme gibi kritik işlemlerin bazılarının kolayca gerçekleştirilebilmesini sağlıyor.
-Bilinçli karar vermeyi kolaylaştırma
Acil müdahale edilebilir yapay zeka teknolojisinden yararlanılarak hayat kurtarıcı bir rol üstlenebilir. Doktorların sağlık durumlarının incelenmesini sağlayan yapay zeka, hızlı bir şekilde değerlendirebilir ve anlık eylem önerilerinde bulunabilir. Böylece kararlar daha hızlı alınabiliyor ve çözüm yollarının etkinliği artabiliyor.
-Sanal sağlık asistanlığı yapmak
Yapay zeka tabanlı sanal sağlık asistanları , doktorlar için veriler analiz edilebilir ve tedavi için önerilerde bulunabilir. Ek olarak kişilerin sağlık rejimleri doktorlarına ileterek tedavi tavsiyeleri verme ve ilaçlarını almalarını hatırlatabilir.
-Zaman eğitimi
Yapay zeka, güncel doktorların yapmak zorunda olduğu pek çok görevi yerine getirebiliyor. Bu sayede tasarruf etmenize yardımcı oluyor. Manyetik rezonans görüntüleme, bilgisayarlı tomografi, ultrason vb. Yerin sonuçları artık yapay zeka tarafından incelenebiliyor. Böylece test sonuçlarının hazırlanması için haftalarca beklemeye gerek kalmıyor ve tedavi prosedürleri kısalıyor.
-Hastalıkların azaltılmasına yardımcı olmak
Yapay zeka, otomatik teşhisin yanı sıra bunların önlenmesine de yardımcı olabilir. Hastalıkların dağılımını ve kapsamını makro düzeyde değerlendirebilir ve kapsamını belirler. Böylece sağlık planlama ve lojistik gibi kritik görevlerde destek sağlanıyor.
-Maliyet Tasarrufu Sağlamak
Yapay zeka sayesinde hastaların tıbbi kayıtlarını doktorlara göstermek için fiziksel olarak sağlık harcamalarına gitme gerekliliği ortadan kalkabilir. Yapay zeka tarafından kişisel asistanlar, tıbbi bilgiler doktorlarla paylaşılabilir ve sağlık hizmetlerinde tavsiyelerde bulunabilir. Bu sayede bir kliniğe veya bir araya getirilerek potansiyel masraflardan tasarruf sağlanır.
-Giyilebilir sağlık teknolojisi
Giyilebilir cihazlar insanların sağlığıyla ilgili çeşitli verileri anlık olarak takip edebiliyor. Bu sayede hasta bakımında önemli iyileşmelerin yaşanması bekleniyor. Yapay zeka destekli yazılımlar, veri analizleri yaparak doktorlar olası riskler konusunda detaylıca bilgilendirebilir. Teknolojinin sunduğu sağlık değerlendirme sayesinde hastanelerin ve doktorların yükü azaltılabilir.
Sağlık sektöründe yapay zekanın geleceği
Yapay zeka, parçacıkların hızlandırılmasının yanında yeniden dağıtılmamış şekilde dağıtılmış tedavilerin geliştirilmesinde kritik bir rol üstleniyor.
Yakın gelecekte doktorların, yapay zeka destekli hibrit sistemlerden faydalanması bekleniyor. Bu modellerin hastalıkların teşhisinin daha hızlı ve yüksek doğruluk oranıyla konulabilmesi hedefleniyor. (3)
KAYNAKÇA
