Artık hastalıkların teşhisini kolaylaşacak

İstinye Üniversitesi'nde yapay zeka ve tıp arasındaki etkileşim alanlarında proje geliştirmek, araştırma ve uygulama çalışmaları yapmak, araştırma sonuçlarını lisans ve yüksek lisans eğitimine aktarmak amacıyla kurulan Tıbbi Yapay Zeka Araştırma ve Uygulama Merkezi'nde Prof. Dr. Çetin Kaya Koç ile birlikte çalışmalar yapan Sam Green, öğrenci ve öğretim üyelerine kendi metotları üzerinden yapay zeka sistemlerinin nasıl karar verdiğini anlattı.

"SEMİNER 1 AY SÜRECEK"

Yapay zekanın özellikle tıp alanında getirebileceği yenilikleri araştırıyoruz diyen İstinye Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Çetin Kaya Koç, "Sam Green; University of California’daki doktora öğrencim, tecrübeli bir bilgisayar mühendisi.Yapay zekanın karar verme süreçlerine ilişkin önemli çalışmaları var. Bu alanda araştırma yapan hocalarımız için Sam'ın gelip seminer vermesini istedim. Yapay zekada derin öğrenmenin metotlarını anlatacağı seminerler, 1 ay sürecek" dedi.

"YAPAY ZEKAYI ÖĞRETMEYE ÇALIŞIYORUZ"

Seminerlerde; yapay zeka ve öğrenme teknikleri üzerine durulacağını belirten Prof. Dr. Koç, "İnsanlara yapay zeka öğretmeye çalışıyoruz. Hayatımızdaki başka birtakım süreçlerde de yapay zeka yardımıyla yeteri kadar otomatik ve hızlı olmasını sağlamak mümkün. En popüler alanı kendiliğinden giden taksiler hayal ediyoruz, kendi arabamız da olabilir. Arabayı çağırıyoruz ve bizi kapının önünden alıyor, kendisi park ediyor. Bir gün böyle bir dünyanın olabileceğini hayal edebiliyoruz. Bu potansiyel yavaş yavaş ortaya çıkmaya başladı. Büyük firmaların bu konuyla ilgili önemli çalışmaları var. Yapay zeka prensiplerine dayalı olarak karar ve destek sistemleri hem doktorlara hem de iş dünyasına yardımcı olan bol miktarda yapay zeka sistemleri 2010 yılından beri gerçekten çok arttı" diye konuştu.

"YAPAY ZEKA YARDIMIYLA HASTALIĞI HIZLI TEŞHİS ETMEK MÜMKÜN"

Tıp Fakültesi'ndeki öğrencilerin de çok heyecanlı olduğunu ifade eden Prof. Dr. Koç, "Öğrenciler, yapay zekayı işlerini elinden alacak rakip olarak değil, kendilerinin bir yardımcısı olarak görmelerini istiyoruz ve onlar da öyle görüyor. Örneğin, retina görüntüsünü elde ettiğimizi varsayalım. Sadece görüntüyü elde edip onu doktora okutmak yerine görüntüyü elde ederken aynı zamanda onu yapay zeka sistemi yardımıyla analiz etmek, hastalığın çok daha hızlı şekilde teşhis edilmesine olanak sağlayacak. Daha da önemlisi çok hızlı bir şekilde çalışacağı için çok fazla hastaya ulaşabileceğiz. Hastayla, hasta olmayanları hızlı bir şekilde ayırt edebileceğiz. Kanserle ilgili yapay zeka sistemlerinde hatayı düşürerek ölümleri çok azaltabiliriz" dedi.

"YAPAY ZEKA HASTALIĞIN TEŞHİS VE TEDAVİSİNDE KARAR VEREBİLECEK"

Sam Green ise, doktorların medikal alanda kullanılan milyonlarca görüntüye hastalığın teşhis ve tedavisinde yorulup bakamayacaklarını söyleyerek, "Ama bu sistemde yorulmak gibi bir durum söz konusu değil. Yüksek sayıda görüntüden, aynı doktorlar gibi teşhis ve tedavide karar verebilen yapıya sahip olacaklar" ifadelerini kullandı.

Yapay zekanın insanların hayatını kolaylaştıracağını belirten Green, "Kendi başına gidebilen arabaları da örnek verebiliriz.  Burada da arabayı süren insanlar yorulabilir, uyuyabilir ve kaza yapabilirler ama kendi kendine giden yapay zeka sistemli arabada böyle bir tehlikeyle karşılaşma riski yok veya insan riskine göre çok daha az" diye konuştu.

"YAPAY ZEKA MÜHENDİSLİĞİNDEKİ GELİŞMELER HEYECAN VERİCİ"

Yapay zekanın uzun dönemde hayatın her alanına etki edeceğini vurgulayan Green, "Gelişmeler çok heyecan verici. Uzun dönemde yapay zeka hayatın her alanına etki edecek. Bu gerçekten heyecan verici ve zorlu bir süreç" dedi.