Hastalığa ilişkin her türlü veri ve hastanın demografik bilgilerini barından yazılımlar sayesinde, yakın gelecekte kanserle mücadele yönetiminde daha başarılı sonuçlar elde edilebileceği öngörülüyor.
Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Fevzi Altuntaş: "Makine öğrenimiyle tanı, tedavi ve takip kriterlerinin standardize edilmesi ve insan faktörünün en aza indirilmesi amaçlanıyor. Biz de bu alanda hazır olmak ve bunu geliştirmek üzere çalışmalar yapıyoruz"
"Yakın gelecekte, ben bunun en geç 2030 olacağını düşünüyorum artık kanser yönetiminde yeni bir dönemin kapıları açılacak. Bu, bireysel farklılıkları, yanılgıları azaltacak veya bakış açılarındaki farklılıkları en aza indirecek. Klinik araştırmalar bile artık yapay zeka teknolojisi ile yapılacak"
Son zamanlarda hemen hemen her alanda etkisi hissedilen yapay zeka teknolojisinin yakın gelecekte sağlık alanında da hizmeti hızlı, verimli ve kaliteli hale getirmesi hedefleniyor.
Sağlık profesyonelleri, hastalıklara ilişkin her türlü veri ile hastanın demografik bilgilerini barından yazılımlar sayesinde, özellikle kanserle mücadele yönetiminde başarı bekliyor.
AA muhabirine açıklamalarda bulunan Lösemili Hastalar Sağlık,Eğitim ve Medikal Araştırma Derneği (LÖSEMA) Kurucu Başkanı ve Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Tıp Fakültesi Öğretim Üyesi Prof. Dr. Fevzi Altuntaş, yapay zekanın tıpta çok farklı alanlarda kullanılabildiğini söyledi.
Devasa tıbbi verilerin izlenmesinde analitik makine öğreniminin önemli bir yere sahip olduğunu belirten Altuntaş, bu şekilde hasta geçmişi ile güncel alternatif tedavi ve takiplerin daha iyi yapılabildiğini ifade etti.
Prof. Dr. Altuntaş, yakın gelecekte, kanser tedavisinde de yapay zekanın önemli bir yere sahip olacağına işaret ederek kendi merkezlerinde hematolojik kanserlerin tedavilerinde yapay zeka uygulamasını devreye soktuklarını, bu şekilde tanı ve tedavide daha başarılı sonuçlar elde etmeyi amaçladıklarını bildirdi.
"Makine ne kadar farklı veri görürse ona göre performans gösteriyor"
Halen bu teknolojinin geliştirilmeye açık olduğunu vurgulayan Prof. Dr. Altuntaş şöyle devam etti:
"Bilgi geldikçe bunu yazılıma yüklemeniz ve bu şekilde mesafe katetmeniz gerekiyor. Çünkü veriyi girerek makineye öğretebiliyorsunuz. Örneğin; kemik iliği, periferik kan örneği, radyolojik görüntü, patolojik bulgu gibi ne kadar çok veri girerseniz, makine ne kadar farklı veri görürse ona göre performans gösteriyor ve sizi yönlendiriyor. Burada, hastaya verilecek ilaç dozunu söylemesinden tutun da hastanın kalp, böbrek, karaciğer ve çeşitli fonksiyonlarına bakarak bir kanser yönetim şeması çıkarmasına kadar çok farklı boyutta faydalanabiliyoruz."
"Kanser yönetiminde yeni bir dönemin kapıları açılacak"
Altuntaş şunları kaydetti:
"Makine öğrenimiyle tanı, tedavi ve takip kriterlerinin standardize edilmesi ve insan faktörünün en aza indirilmesi amaçlanıyor. Biz de bu alanda hazır olmak ve bunu geliştirmek üzere çalışımalar yapıyoruz. Örneğin tanıda, tedavide ve takipte uyguluyoruz. Hastaya ait bulguları girdiğimizde makine bize tedavi seçeneklerini sunuyor. Onun kararını tabii yine biz doktorlar hastalarla birlikte veriyoruz. Ancak bu tanı, tedavi ve takibi standardize ediyor.
Yakın gelecekte, ben bunun en geç 2030 olacağını düşünüyorum artık kanser yönetiminde yeni bir dönemin kapıları açılacak. Bu, bireysel farklılıkları, yanılgıları azaltacak veya bakış açılarındaki farklılıkları en aza indirecek. Klinik araştırmalar bile artık yapay zeka teknolojisi ile yapılacak."
