Yapay Zekanın Kullanım Alanları:

Ultra Zenginleştirilmiş Yapay Gerçeklik ve Bu Sistemlerin Tıpta Kullanılması

Yapay zeka, bilgisayarlara insanlar gibi hatta insanlardan daha iyi düşündürebilmeyi amaçlayan bir bilgisayar mühendisliği dalıdır.

Her şeyi öğrenen yazılımlar gelecekteki akıl hocamız olacak! Hızla akıllanan yazılımlar insanların günlük hayatında giderek daha etkin hale geliyor. Sağlıktan eğitime, askeriyeden haber yazmaya kadar yapay zekâ temelli yazılımların üzerimizdeki etkileri her saniye biraz daha artıyor. Yapay zekâ (Artificial intelligence) konusu teknoloji dünyasının en ilgi çekici başlıkları arasında bulunuyor.

Yapay zekanın kullanım alanlarını saymakla bitmez. Birçok ülkede doktorlar, “uzman sistemler” olarak bilinen yapay zeka yazılımlarını kullanıyorlar. Bunlar, örneğin, hastanın semptomlarından yola çıkarak, doktorun aklında tutamayacağı kadar devasa bir tıp veritabanını saniyeler içerisinde tarayarak olası tanıları doktora bildiriyor. Ancak sıradan bir yazılımın aksine bunlar, önceki deneyimlerden yola çıkarak öğrenebiliyor, benzer hastaları tespit edebiliyor. Düşünsenize, bir doktorun 25 yıl önce baktığı, benzer semptomlu bir hastayı ve tüm detaylarını hatırlaması ne kadar muhtemeldir? Ancak bir yapay zeka, hastanın hastaneye geldiği üçüncü günün ikinci öğününde hastanın ekmeğinin ne kadarını yediğini bile hatırlayıp, veri setine dahil edebilir! Yapay zeka ile yapılabileceklerin sınırsızlığını anlatmaya çalışıyoruz. Yapay zekanın en temel formu olarak görülebilecek uzman sistemler, bu tür problemleri göreli olarak kısa bir sürede alt edebiliyor.

Ancak bunlar bizim görmek istediğimiz yapay zekalar değil tabii. Biz düşünen, kendi kararları olan yazılımlar ve robotlar görmek istiyoruz. Ama bu o kadar da kolay bir şey değil bunu da çok iyi biliyoruz.

Doğanın ve evrimsel süreçlerin 4 milyar yılda üretebildiği gibi bir zekayı, sadece son birkaç yüz yıllık bilimimiz ile üretmeye çalışıyoruz. Bu nedenle zorluklar ve aksamalar çok normal.

Buna rağmen alınan yol ise baş döndürücü ve giderek heyecan verici bir hal alıyor. “Tasarım evreni” denen, olası tüm tasarımları barındıran, hayali bir mühendislik evreni içerisinde, hesap makinası düzeyindeki aletlerden kuantum bilgisayarlar düzeyindeki sistemlere doğru, sadece birkaç on yılda ulaşmak gibi müthiş sıçramalar yapabilmek için, eşit derecede müthiş keşiflere ihtiyacımız var. İşte geleceğin tüm teknolojilerinde olduğu gibi, yapay zekada da sınırlandırıcı faktör bu. Yine de, zamanla oraya ulaşacağız.

Peki ya hekimin bilgisayarındaki bir program üstün bir teşhis uzmanı olsaydı? Artık doktorlar yapay zeka kullanarak teşhis yapan yeni nesil tıbbi yazılımları kullanıyorlar. Yapay zeka sisteminin tıpta devrim yapabilecek potansiyeli var. Özellikle uzun bir mesainin sonunda yorgun düşen bir hekim, tıp fakültesinden beri karşılaşmadığı nadir bir hastalığın anlaşılması zor belirtilerini gözden kaçırabilir veya yanlış yorumlayabilir. Oysa bilgisayarlar kahveye ya da uykuya ihtiyaç duymaz, bildiklerini de unutmaz. Daha şimdiden, yapay zeka sistemi en son tıbbi araştırmaları takip edebiliyor ve diğer doktorların gözlemlerinden ve deneyimlerinden sürekli faydalanabiliyor. Ardından istatistiksel olarak doğrulanmış tedavi seçeneklerinden gelen tüm bu bilgileri harmanlıyor.

Makinelerin, en azından henüz, duyguları yok. Duygusuz dijital doktorun hastaya karşı nasıl bir tutum sergileyeceğini merak edebilirsiniz? Ama bir de şöyle düşünün: İnsan doktorlardan sevgi ve şefkat mi isteriz, hastalığımıza doğru teşhisi koymasını mı? Gerçekten otopsi raporlarına göre doktorlar beş ölümcül hastalığın birinde yanlış teşhiş koyuyorlar. Daha korkutucu olanı, bu hata oranının 1930’lardan beri pek fazla değişmemiş olması. Üstelik MR’dan genetik testlere kadar, o zamandan günümüze öğrendiğimiz önemli ölçüdeki yeni tıbbi bilgi ve teşhis araçlarına rağmen.

Kabul etmemiz gereken insan doktorların işaretleri kaçırıp hata yapıyor olmaları ve bilgisayarların bu konuda bize yardımcı olabileceği. 1990’ların sonlarında, Isabel Maude adında İngiliz bir kız, doktorlarının yanlış teşhisi sonucu az daha ölüyordu. Doktorlar et yiyen çok tehlikeli bir bakteri enfeksiyonuna suçiçeği teşhisi koymuşlardı. Babası bu olaydan öyle sarsıldı ki, kurumsal finans kariyerini terk edip Isabel Sağlık adında yeni bir şirket kurdu. Şirket Isabel isimli bir teşhis yazılımı geliştirdi. Doktorlar bilgisayara hastanın gösterdiği belirtileri yazıyor, Isabel bir dizi özel geliştirilmiş problem çözme algoritması kullanarak 100 binden fazla tıbbi veri tabanını tarayıp, doktorların göz ardı edebildikleri de dahil tüm olası nedenlerin bir listesini oluşturuyor. 2002 yılında piyasaya sürülmesinin hemen ardından Isabel, 100 ülkede 20 bin hekim tarafından kullanılmaya başlandı. Günümüzde birçok hastanede bu program kullanılıyor. Amerikan Tıp Birliği, Isabel yazılımını yardımcı araç olarak web sitesinde üyelerine öneriyor.

Fakat büyük miktarda bilgiyi saklayıp çok hızlı işleyebilen bilgisayarların kullanımı, yapay zekanın potansiyelini daha da artırabilir.

Süper Bilgisayarlar Her Şeyi Bilen Teşhis Uzmanları Olacaktır.

Watson IBM’in 2011’de ürettiği bir süper bilgisayar. Ününü Riziko yarışmasında iki insan rakibini doğal dili anlayabilen yapay zekasıyla yenerek elde etti. Ama Watson’un asıl kullanılmak istendiği alan tıp. Veri saklama ve işleme gücünü dünya üzerindeki tüm tıbbi bilgileri toplayıp işlemekte kullanılması planlanıyor. Watson’ı diğer bilgisayarlardan farklı kılan insanların kendini ifade etme yolu olan doğal dildeki bilgiyi analiz edip tüm olası teşhisleri üretme yeteneği. Watson gerçekten de ders kitaplarındaki, dergilerdeki ve tıbbi olay raporlarındaki bilgiyi anlama yetisini kullanarak sıralayabiliyor. Watson’ın teşhis yeteneklerini denemek için araştırmacılar ona Connecticut’da yaşayan, görüşü bulanık olan, ailesinde arterit hastalığı olan hayali bir vaka verdiler. Watson, olası teşhisleri sıraladı ve en üstte de Lyme hastalığı vardı. Bu görünüşte pek mümkün görünmeyen ama araştırmacıların Watson’un bulmasını umduğu teşhisti.

Japonya’da Yapay zeka kullanan makina 60 yaşındaki kadının nadir görülen lösemi hastalığını 10 dakika içerisinde teşhis etti, ki aylardır Tokyo Üniversitesindeki en iyi doktorların bunu aylarca araştırmasına rağmen çözüm bulamıyordu. Doktorlar orjinal lösemi teşhislerinden sonra uyguladıkları tedavi aylarca işe yaramayınca hastanın genetik bilgisini Watson’un cevaplama programına yüklediler ve sonuç başarılıydı. Bir deneyde ise araştırmacılar Süper bilgisayara hastaya ait bilgileri yüklendikten sonra 20 milyon kadar kanser araştırma makalesini inceleyerek 10 dakika çalıştıktan sonra uygun teşhisle geldi, ve yeni bir tedavi önerdi. Araştırmacılar Watson’a konuşma tanıma özelliği eklemeyi, böylece doktorların akıllı telefonlarına konuşarak Watson’a bağlanabilmeleri üzerinde çalışıyor. Bu tıpta büyük veri (big data) kullanımı için önemli bir fırsat, doktorların kendi örneklerinden sisteme yüklediği bilgiler gelecekteki hastaların tedavisinde kullanılmak üzere biriktirilebilir ve geliştirilebilir. Ayrıca tıbbi süper bilgisayarların veri tabanlarını salt araştırmaların ve doktor gözlemlerinin ötesine genişletebilme olasılığı da var. Muhtemelen, hasta blogları ve tıbbi web sitelerine yapılan yorumlar gibi kaynakların veri madenciliğine başlayabilirler. (Dijital Veri madenciliği de geleceğin mesleklerinden bir tanesidir. Bu da açıklanması gereken önemli bir konudur.)

Kişiselleştirilmiş Sanal Doktorlar:

ABD’de Singularity Universitesi Tıp Fakültesi’nden doktor, bilim insanı, mucit ve girişimci Dr. Daniel Kraft teknoloji, biyo-tıp alanındaki gelişmelerin hasta-hekim ilişkisini de değiştireceğini söylüyor. Teknoloji, sağlık hizmetlerinde demokratikleşmeyi getirecektir. Yeryüzündeki en yoksul kesimlerde dahi genellikle SMS alıp gönderebilen cep telefonu bulunuyor. Yakında artık herkesin (tüm insanlığın) bir akıllı telefon ve tablet eşdeğeri bir cihazı olacak.

Bugün piyasada 35 dolara satılan tabletler var. Mobil teknolojiler bilgiye erişimi kolaylaştırmakla kalmıyor. Tele sağlığa erişimi de sağlayabiliyor. Ağa bağlı/dijital sağlık üzerinden gerçekleşen kişiselleştirme platformları, kullanıcı ara yüzünü davranış değişikliklerini, yaş, eğitim, kültür, dil ve daha fazla unsura uyacak şekilde ayarlayabiliyor. Ayrıca genetik, risk faktörleri ve daha fazlası hakkındaki bilgilerin entegrasyonunu da giderek arttırıyor. Zenginleştirilmiş ve Yapay Gerçeklik (AR/VR/MR) gibi sıklıkla sağlık hizmetleri ile bağdaştırmadığımız kimi alanlar ciddi bir etki yapacak. AR ve VR platformları, klinisyenlere yeni imkanlar (örneğin, ameliyathanedeki bir cerrah, taramaları, kontrol listelerini ve diğer yararlı bilgileri görebilir) sağlamanın yanı sıra tıbbi eğitim ve tedavide de kullanılabiliyor. Katlanarak büyüyen veri setlerinden bir anlam çıkarmamıza yardımcı olmak üzere, makine öğreniminin uygulaması da umut vaad ediyor (genom, proteomik, kişiye dair dijital nicel veriler ve daha fazlası). Bu yeni bilgilerin çoğuna uygulanan yapay zeka ile, daha akıllı kararlar verebilir, daha düşük maliyetler ile daha iyi bakım sağlayabiliriz.

Gelecekte bakım, yoğun olarak ev ve klinik ortamında gerçekleşeceğinden, hastane yataklarına olan ihtiyacımız azalacak. Hastalıkları daha erken tespit edecek. Yoğun olarak bakım gerektiren hastalıklara yol açan unsurlardan bazıları azalacak. ‘Güçlü hasta’ (doktorun ‘her şeyi bildiği’ ve hastadan sorumlu olduğunun düşünüldüğü günümüz ataerkil sistemlerinin aksine), kendi sağlık hizmeti veri ve davranışlarının sahipliğini daha fazla eline alacak. Doktor denilen kişiler ise daha çok tedavi ekibinin ortağı veya ‘yardımcı pilotu’ veya yazılımcı teknisyeni olacak. Yani bu teknisyenin hastalıklar ve tıp bilgisi bilmesine gerek yok aletin nasıl çalıştığını ve düğmelerin yerini bilsin yeter. (Ne kadar da basit!)

Gelecekte bu teknolojiler o kadar gelişecek ki mesela kullandığımız cep telefonu en ufak bir rahatsızlığımız, ağrımız olduğunda bile başvurabileceğimiz bir doktor gibi olacak ve bize iyileşmek için gerekli ilacı 3B yazıcı ile üretip verecek. Bu sayede bütün hastalıklar önceden teşhis edilecek, her bünyeye uygun yaşlanma karşıtı ilaçlar üretilecek ve insan ömrü uzayacak. Ayrıca beyinin daha iyi çalışması için gerekli ilaçlar da olacaktır. Bugünkü bilim adamlarının laboratuvarda 1000 yıl çalışıp üretemeyeceği ilaçları yapay zeka 1.5 dk.’da üretebilecek. Geçtiğimiz yılın Ocak ayında süperbilgisayar Amerikan Aşçılık Enstitüsü ile birlikte bir takım oluşturarak, besinlerin kimyasal ve tad kombinasyonlarını gözönünde bulundurarak yeni tarifler icat etme üzerinde çalışmıştı.

Yapay zekânın dev adımlarla ilerlediği en önemli alan olarak ise savunma sanayii gösteriliyor. ABD ordusu son 20 yıldır Ortadoğu’da yürüttüğü operasyonlarda bir dizi yeni teknolojiyi deneme fırsatı buldu. Gelen bilgilere göre akıllı yazılımlar, uydu ve insansız hava araçlarından gelen bilgilerin yanı sıra arazide bulunan askerlerin ürettiği bilgileri topluyor. Ardından düşmanın asker ve silah kapasitesi ile arazi yapısı da kayda geçerek tüm veriler olası saldırı veya savunma senaryolarının geliştirilmesi için kullanılıyor. Böylece sanal yazılımlar sanal generallere dönüşmeye başlıyor.

Gelecekte güç yapay zekayı etkin bir şekilde kullanabilen ülkelerin olacaktır…