Sağlık uzmanlarının daha doğru ve etkili bir şekilde teşhisinde yardımcı olacak ve sınırlı sağlık hizmeti ve sağlayıcıları olan alanlarda daha fazla teşhis edici bakıma olanak sağlayacak bir çalışma AI tarafından gerçekleşecek.

Ağustos ayı başında IBM, medikal profesyonellerin tıbbi görüntülere erişmesine ve saklamasına yardımcı sistemleri satan bir şirket olan Merge Healthcare Inc.’i satın alacağını duyurdu. Bu hareket, IBM’in kalp hastalığı ve kanser gibi hastalıkları belirlemek için Watson yazılımını geliştirerek, AI’yi tıbbi olarak çalışmaya koyma planında kritik bir adım.

 

Bu adım, IBM için değerli çünkü bilgisayarlı tomografi, X-ışınları ve manyetik rezonans görüntüleme taramaları da dahil 30 milyar görüntü içeriyor. Şirket bu görüntüleri Derin Öğrenme Eğitim Programı’nda kullanabilir.

ıbm aı ile ilgili görsel sonucu

IBM, Flickr’ın yüzünüzü tanımasını sağlayan aynı yazılım ile Watson’un hastalık semptomlarını belirlemesine yardımcı olmasını umuyor.

Eğer haklıysa, IBM bir gün doktorlar için teşhis sürecini düzene sokan, maliyetleri düşüren ve verimliliği artıran servisler sunabilir. Bu da, IBM’i 7.2 trilyon dolarlık global sağlık pazarında önemli bir oyuncu haline getirebilir.

 

Belki de daha ilginç bir şekilde, eğer IBM planı işe yarıyorsa, şimdi saklama alanındaki sayısız medikal görüntülerin yeni bir amacı olacaktır. İlaçta derin öğrenme daha yaygın hale geldiğinde, bu görüntüler son derece değerli olacaktır.

 

Derin Öğrenme Doktor Oluyor

Derin öğrenme, AI sistemlerine büyük miktarda veri sağlayıp, örüntüleri tanımlamayı, eğilimleri ve oyun oynamak veya teşhis koymak gibi süreçlerde yapılacak “kararları” tanımayı, öğrenerek çalışır. Derin öğrenme, finansal işlem dolandırıcılığını tespit etme, Siri gibi ses tanıma sistemleri yapma ve fotoğraflarda yüzleri ve kalıpları tanımada büyük adımlar atmıştır.

 

IBM için çözüm portföyünün ve araştırmanın Kıdemli Başkan Yardımcısı John Kelly’ye göre, bu tür model tanıma yöntemleri tümörleri tanımlamada da yer alır. İdeal olarak, Watson gibi yazılım programları sağlık uygulayıcılarına, özellikle de fazla yedek olmadan çalışanlara güvenilir bir şekilde bilgi verebilir.

deep learning ile ilgili görsel sonucu

Bununla birlikte, teşhis teknikleri ve insan vücudu daha çok karmaşıktır. Johns Hopkins Üniversitesi’nden John Eng Radyoloji Profesörü, Wall Street’e konuştu: “Tıbbi veride belirsizlik ve bol miktarda bulanıklık var. Bu tür dağınık veriler IBM’in Watson ile yaptığı işlemler için sınırlayıcı bir faktör olacak”

Bir diğer potansiyel engel de görüntülere erişimdir. Bu anlaşma, IBM ve Watson’a Merge’in imajlarına erişebilecek ve IBM, Explorys Inc. ve Phytel Inc. aracılığıyla elektronik tıbbi kayıtlar alan küçük fırsatlar da sağlayabilecek. IBM, bu nedenle, birçok küçük şirketin karşılaştığı sorunu aşıyor: teknolojilerini geliştirmiş olsalar bile, yeterli görüntüye erişmeden test edemeyecekler.

Enlitic Inc, küçük bir şirket olan yazılımın, X-ışınlarında malign akciğer tümörlerini tanımlamada yazılımın, dört radyologdan yüzde 50’sinin daha doğru olduğunu belirtti. Şirketin CEO’su Jeremy Howard’ın, firmanın yazılımının çalıştığını göstermesi için şirketin anonim görüntülerini bulması bir yılını aldı, ancak IBM son anlaşmasını yaptıktan sonra çeşitli hastaneler ve radyoloji hizmetleri tarafından alındı.

 

 

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

You May Also Like

Düşünce için Sessizlik: İnsan Beynindeki Özel İnternöron Ağları

İnsan beyninin analizi; sinirbilimin temel amacıdır. Bununla birlikte, metodolojik nedenlerle, araştırmalar büyük…

Geniş Etkilere Sahip Bulgularda Çoğu ‘Sessiz’ Gen Mutasyonun, Nötr Değil Zaralı Olduğu Ortaya Çıktı

1960’ların başında, Michigan Üniversitesi mezunu Marshall Nirenberg ve diğer birkaç bilim insanı,…

Elektrik Üretmek için Vücudun Kendi Şekerini Kullanan Ultra İnce Yakıt Hücresi

Glikoz, yediğimiz gıdalardan aldığımız şekerdir. Vücudumuzdaki her hücreye güç veren yakıttır. Glikoz,…

BioNTech CEO’su Uğur Şahin: Hasarlı veya eski organların yaşlanma süreci tersine çevirilebilir

Prof. Dr. Uğur Şahin, gelecekte hasar görmüş organların gençleştirilmesinin mümkün olabileceğine inandığını…