Kendi algılarımızın yetersiz olduğunu kabullenmemiz ve daha fazlasını öğrenme çabamız, tüm bilim ve teknolojinin özetidir. Bu çaba stetoskop, mikroskop ve elektrokardiyografi gibi araçlarla tıpta karşılık bulmuştu. Şimdi ise sadece bir teknoloji olmaktan daha fazla şey ifade eden bir olgu ile karşı karşıyayız: yapay zeka!
Tıbbi bilgiler sürekli yenilenmekte ve çok hızlı bir şekilde artmaktadır. Ancak biz bu gelişmeleri sürekli ve eksiksiz takip etme yeterliliğinde değiliz ve bu noktada bilgisayarlardan yardım alıyoruz / almalıyız. Hastalarımız için kararlar verirken daha yoğun düşünmeye ihtiyacımız olduğu halde yeterli zaman bulamıyoruz. Kalp krizi ve ritim bozukluğu tanısındaki rolü ile tıpta en önemli araçlarımızdan biri olan elektrokardiyogram (EKG, kalp grafisi), günümüzde sadece bu alanda ileri uzmanlığa sahip sağlık profesyonelleri (kardiyolog, acil hekimi gibi) tarafından en iyi şekilde değerlendirilebilirken, herkesin anlayabildiği doğru ve detaylı bir raporun bilgisayarlar tarafından sunulacağı günler yakın. Bu sayede doktorlar tedaviye daha iyi odaklanabilir. Ayrıca günümüzün tanı araçları anlık görüntüler sunmaktadır; örneğin göğüs ağrınız veya çarpıntınız var, fakat acile geldiğinizde bu şikayetleriniz geçti ve o an çekilen EKG’de herhangi bir sorun gözükmüyor. Bunun yerine akıllı saatiniz / bilekliğiniz belli algoritmalarla sizin için sürekli kalp ritminizi kayıt ve analiz etse, belki de farkında olunmayan kalp sorunları daha erken tahmin edilebilir. Her yıl onbinlerce insan ani gerçekleşen kalp kaynaklı rahatsızlıklardan hayatlarını kaybetmektedir…
Tıp alanının bu algoritmalar ile şekilleneceği ortadadır ve buradaki tek soru şudur: Bu değişimi sağlık uzmanları kendileri mi yönetecek yoksa dışarıdan mı takip edecek. Klinik düşünmenin (hekim bakış açısının) bu değişimde yok sayılması mümkün değildir. Öyle gözüküyor ki hekimler, gelecekte mesleki alanlarının bir kısmını kaybetme pahasına makinelere öğretecekler, hatta mentorluk yapacaklar. Bunun örneklerini şimdi bile görebiliyoruz. Örneğin IBM’nin yapay zekası Watson, klinik onkologlarla birlikte geliştirilmektedir. Onkologlar Watson’a tanı ve tedavi algoritmalarını öğretmektedir.
Bilgisayarlar, hekimlerin doğru tanı ve tedavi için nasıl karar aldığını öğrenebildikleri gibi, hatalarını da öğrenebilirler. Böylelikle bazı tıbbi hataların, tekrar tahlillerin ve ekstra tedavi masraflarının önüne geçilebilir. Bilgisayarlar bir kişinin tüm sağlık geçmişini (hastalıkları, ilaçları, genetik özellikleri vb) ve yaşam tarzını (beslenme tarzı, egzersiz, sigara, yaşanılan ortam) hızlı bir şekilde analiz edip gelecekteki sağlık sorunlarını veya tedavilere vereceği yanıtı öngörebilir.
Makine öğrenmesi ile birlikte tıp dünyası yeni bir takım oyunu halini alacak. Ancak bu takımın da elbette iyi oyuncuları olması gerekecek. En önemli oyuncular burada istatistik ve bilgisayar bilimlerinde bilgili, algoritma geliştirme ve düzenleme konusunda yetkin hekimler olacak.
Mevcut tıp eğitiminin bu ihtiyaçlara göre şekillendirilmesi gerekmektedir, çünkü mezuniyet gereklilikleri çok eski kalmıştır. Hekim adayları veri bilimleri, istatistik veya uygulamalı klinik algoritmalar üzerine de eğitilmelidir.
Veri bilimlerinin, tıp ile entegre olması aslında sanıldığı kadar zor ve uzak değildir. Bundan önce hücre biyolojisi ve genetik için de aynı düşünce hakimken, artık bu konular tıbbi araştırmaların merkezini oluşturuyor ve aynı zamanda tüm doktorlar bu alanlar hakkında eğitim alarak mezun ediliyor. Benzer şekilde tıbbın bilişimle buluşturulma çalışmalarına acilen başlanır ve devam edilirse, 21. yy hekimleri, karar vermeleri için gerekli verileri işlemelerini sağlayacak ekipmanlara sahip olurlar ve tıbbi sorunları ustaca çözebilirler.
Algoritma Nedir?
Algoritma bir problemin çözümüne ulaşmak için oluşturulmuş olan çözüm yoludur. “Problem + Algoritma = Çözüm” gibi düşünülebilir. Tıbba özel değildir, fakat algoritmalar en yoğun şekilde tıp ve mühendislikte kullanılır. Sağlığa hizmet edecek yapay zekalar, binlerce – hatta sınırsız sayıda – algoritmayı bilecek şekilde tasarlanmaktadır. Algoritma kavramının daha iyi anlaşılması için aşağıda bir örnek paylaşıyoruz;
Kene Tutunması ile Gelen Kişilere Yaklaşım Algoritması
