Yapay Zeka İle Hastalık Teşhisi

Hastalık, beden veya zihinde meydana gelen, rahatsızlık, dert ve görev bozukluğuna yol açan belirli bir anormal duruma verilen isimdir. Tanı ise hastalığın ne olduğunu araştırıp ortaya koyma, tanılama, teşhis anlamına gelir. Hastalık tedavisinde hastalık teşhisi çok önemli bir rol oynar, doğru teşhis edilmemiş hastalık sağlık çalışanları tarafından doğru tedavi edilemez de. Tıbbın ortaya çıkışından itibaren hastalık tedavisinde en zorlanılan, zaman harcanan konu hastaya tanı koyma süreci olmuştur. Yanlış veya gecikmiş tanılar hastalığın tedavi edilmesinde gecikmeye hatta hasta açısından daha büyük sorunlara da sebep olabilir. Günümüzde sağlık çalışanları çeşitli testleri, yöntemleri (biyopsi, röntgen, MRı, kan testleri vb.) kullanarak hastalık teşhisi konusunda çok büyük gelişim sağladılar; ancak hala bunları yapmak için büyük bir zaman ve insan gücü harcamaktadırlar. Teknoloji bu kadar gelişmişken, her alanda teknolojiyi, bilgisayar bilimini etkin bir şekilde kullanabiliyorken; tıpta, hastalık teşhisinde de çok önemli ve gelişmekte olan bir bilgisayar bilimi dalı olan yapay zekanın kullanılması kimseyi şaşırtmaz.

Yapay zeka,  normalde insan aklına ihtiyaç duyulan aktiviteleri başarıyla yapması hedeflenen zeki robotlar üretmeyi amaçlayan geniş kapsamlı bir bilgisayar bilimi dalıdır. Yapay zekanın çalışma prensibi insan aklını diğer canlılardan ayıran sorun çözme ve karar verme yeteneklerini taklit etmektir. Günümüzde çeşitli yapay zeka yöntemleri tıp alanında hastalık teşhisinde kullanılmaktadır. Örneğin; mikroskobik patolojik görsellerin, radyolojik görsellerin, cilt lezyonları ve retinanın medikal resimlerinin analizinde yapay zekanın çok büyük bir etkisinin olduğu gözlemlenmiştir. Yapay zekanın altı ana branşı hastalık teşhisinde aktif rol almaktadır; Yapay Sinir Ağları, Genetik Algoritmalar, Bulanık Mantık , Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Hibrit Yapay Zeka Sistemleri bunlardır.

Yapay Sinir Ağları; tıp alanında en çok tercih edilen yapay zeka branşıdır, insan biyolojik sinir sisteminden etkilenen analitik bir yapı olan yapay sinir ağları tıpkı canlılar gibi nöronlara sahiptir. Bu nöronlar hesaplama, bilgi açıklaması ve data işlemleri yapan birbirine bağlı bilgisayar işlemcileridir. Yapay sinir ağlarınının bilgi işlem kolaylığı, genelleme becerisi kullanılarak günümüzde tıp alanında birçok hastalığın teşhisi sağlanabilmektedir; bunlar, beyin hastalıkları, kanser, diyabet, kalp hastalıkları, tiroid problemleri, astım hastalığı gibi çok yaygın sağlık problemleridir.

Genetik Algoritmalar; biyolojik evrim sürecinden etkilenerek ortaya çıkmış bir yapay zeka branşıdır. Nüfusa ilişkin deneme yanılma problem çözümü yöntemiyle insan zekasının problem çözme becerisini kopyalamayı hedefler. Bir problem için bir seferde alakasız çok fazla çözüm sunarak, opsiyonların jenerasyonlarca evrimleşmesiyle en uygun problem çözme opsiyonunun seçimini sağlar.

Bulanık Mantık; komplex sorunlara dinamik çözümler üretmeyi amaçlayan bir yapay zeka branşıdır. Bulanık Mantık kolay ve hızlı bir biçimde sonuca ulaşmak için kullanılabilir, özellikle herhangi bir sağlık görevlisinin olmadığı durumlarda bulanık mantık yararlı olabilir, kesinlik ve yüksek ihtimaller üzerine kurulu bir mantık çalışmasıdır. Akut lösemi, meme kanseri, pankreas kanseri bulanık mantık ile teşhis edilebilmektedir. Ayrıca ultrason, MRı görsellerinin sınıflandırılmasında da etkilidir.

Makine Öğrenmesi; insan yardımıyla bir makinenin öğrenmesi ve görevleri yerine getirmesine dayalı yapay zeka branşıdır. Makine öğrenmesi tek başına kullanılarak hastalık teşhisi uygun olmaz ancak, yapay zeka ve bir uzmanın birlikte çalışmasıyla süreç hızlandırılarak, kesinlik arttırılabilir. Ayrıca makine öğrenmesi ile hastanın teşhise güveni, sağlık kuruluşuna duyduğu inancı artar. Böbrek yetmezliği, meme kanseri, Parkinson hastalığı, diyabet, artrit makine öğrenmesinin teşhiste kullanıldığı bazı hastalıklardır.

Derin Öğrenme; insan beynini taklit ederek insanın sahip olduğu karar verme becerisini üreten bir yapay zeka branşıdır. Derin öğrenmenin amacı bir problemi başından sonuna kadar tam anlamıyla çözmektir. Makine öğrenmesi yöntemine kıyasla daha iyi performans sergilemektedir, bunun en önemli sebebi ise insan zekasına ihtiyaç duymamasıdır. Cilt hastalıklarının (akne, cilt kanseri), meme kanserinin, diyabetin, Covid-19'un teşhislerinde aktif rol oynayabilir. Ayrıca normal ve anormal kalp seslenerini ayırt ederek teşhis konulmasına yardımcı olur.

Hibrit Yapay Zeka Sistemleri; her yapay zeka türünün farklı avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır, hibrit sistemler kullanılarak bu yapay zeka branşlarının yararları ön plana alınarak, diğer yapay zeka branşının yardımıyla zararları optimize edilir. Birden fazla yapay zeka yöntemi içeren bu sistemler bu sebeple en kullanışlı olan sistemlerdir.

Teknoloji geçmişten günümüze fazlasıyla gelişti ve daha da gelişmekte, gelişen teknolojinin en önemli parçalarından biri ise koşulsuz her alanda karşımıza çıkan yapay zeka. Hastalık teşhisi zaman zaman zor ve yavaş olabilir fakat yapay zeka sistemlerinin yardımıyla bu zorluk azaltılarak, vakit kazanılabilir, teşhislerin kesinliği arttırılabilir. Ne kadar hızlı teşhis koyarsak, hastayı o kadar hızlı tedavi edebiliriz. Yapay zeka asla bir sağlık görevlisinin yerine konulamaz ancak sağlık görevlisinin kontrolünde, bilgilerinin ışığında kullanılarak insan iş gücünden ve zamandan kazanılmasına yardımcı olabilir, kimi zaman fark edilmeyen yönleri gösterebilir.