Yapay Zeka (AI), BT alanında “akıllı” donanım ve yazılım sistemlerinin tasarlanmasına ve oluşturulmasına olanak tanıyan teorik temellerin, metodolojilerin ve tekniklerin incelenmesiyle ilgilenen bir disiplindir. Bu dönemde Derin Sinir Ağlarının ve büyük üretken modellerin (ChatGPT gibi) başarısı, bu disiplinin gerçek kapsamını gözden kaçırma riski taşıyor. Uzman olmayanların algısına göre nihayet Yapay Genel Zeka (AGI) ile karşı karşıyayız, yani her durumda her sorunu çözebilen ve çözebilen bir sistem. Hemen söyleyelim ki işler böyle değil: AGI hâlâ çok uzakta. Ancak, dar ve tanımlanmış alanlarda insan yeteneklerine eşit ve çoğu zaman bunları aşabilen yapay zeka sistemlerinin uygulanmasında elde ettiğimiz sonuçların gerçekten dikkate değer olduğunu kabul etmek gerekir.
Bu, sektördeki en son yeniliklere odaklanan medyanın (ve pazarın) coşkusunun ötesinde, yapay zekanın, uygun şekilde entegre edilip kullanıldığında, birçok durumu farklı yöntemlerle ele almamıza olanak tanıyan çok geniş bir dizi farklı paradigmaya dayandığı anlamına gelir. verimli insan-makine işbirliği.
Başka bir deyişle, tıpkı geçmişte mikroskop ve teleskopun duyularımızın sınırlarını aşmamıza ve sonsuz küçük ve sonsuz büyük alanda yeni dünyalar keşfetmemize olanak sağlaması gibi, bugün yapay zeka uygulamaları da vaat ediyor (ve zaten kısmen izin veriyor) bilişsel yeteneklerimizi genişletmek ve normalde duyularımızdan ve zihnimizden kaçan olayları analiz edip kavramak.
Yapay Zeka bugün neler yapabilir?
Yapay zeka uygulamaları, farklı paradigmalarıyla günümüzde farklı türdeki sorunlu operasyonların üstesinden gelme kapasitesine sahiptir.
Hissetmek. Sesi tanımlayabilen, konuşulan dili anlayabilen, videodaki nesneleri ve durumları tanıyabilen uygulamalar bulunmaktadır. 2017'den bu yana kontrollü zorluklarla bu sistemlerin çoğunun insan yeteneklerini aştığı görüldü.
Öğrenmek. Yapay zeka uygulamaları örneklerden düzenlilikler çıkarabilir. Bu şekilde bir kediyi bir köpekten ayırmayı öğrenirler, aynı zamanda röntgenleri, ultrasonları vb. inceleyerek bir tümörü başka bir anomali biçimine kıyasla sınıflandırmayı da öğrenirler.
muhakeme. Günümüzde adını çok az duyduğumuz ancak bunun yerine başarıları için önemli bir temel oluşturan yöntemleri kullanan yapay zeka uygulamaları, problem çözme, süreçlerin ve kıt kaynakların optimizasyonu, karar destek konularında bizimkinden daha üstün muhakeme yeteneklerini ifade ediyor.
Yaratıcılığı ifade edin. Yaratıcılık cephesinde ise müzikal, fotoğrafik, görsel-işitsel ve metinsel formlarda (gazete makalelerinden şiirsel kompozisyonlara kadar) yenilikçi çözümler, patentler ve sanatsal çalışmalar yaratabilen yapay zeka uygulamaları bulunmaktadır.
Soyut. Bu, yapay zekanın kapasitesinin hala sınırlı olduğu ve araştırmaların büyük kaynaklara yoğunlaştığı en sorunlu cephedir: Aslında bu zorlukla yüzleşmek için yapay zekanın, kendisinin ihtiyaç duymadığı miktarda enerji gerektiren çok büyük miktarda veri üzerinde çalışması gerekir. üretmek her zaman sürdürülebilir.
Tıpta neler yapılabilir?
AI Index Report 2023'e göre 2022 yılında ABD'de yapay zeka ile ilgili en büyük özel yatırımın tam olarak medikal sektör tarafından kaydedildiğini söyleyerek başlayalım. Aslına bakılırsa yapay zekanın bugün kullanılması, sağlık sektörünü birçok yönden desteklememize olanak tanıyor: hem teşhise yardımcı araçlar hem de doktorların tekrarlayan ve bürokratik görevlerle ilgili iş yükünü azaltan sistemler aracılığıyla. Ancak vatandaşların sağlığını iyileştirmeyi mümkün kılan çözümler aracılığıyla daha genel bir katkı da unutulmamalıdır: ve bu bağlamda Birleşmiş Milletler Örgütü'nün 2030 Gündemi'nin Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi 3'ün, tam da bu zorluğu öngördüğü unutulmamalıdır. “Herkesin her yaşta sağlık ve refahını sağlamak”.
Aşağıda yapay zekanın tıp ve sağlık alanlarındaki katkılarına genel bir bakış yer almaktadır.
Teşhis desteği. Daha önce de belirtildiği gibi, bugün doktorların teşhis koymasına yardımcı olabilecek, görsel kalıpları doktorun tek başına yapabileceğinden çok daha yüksek bir hassasiyetle tanımlayabilecek araçlara sahibiz. Bazı durumlarda, bu tür bir araç, başlangıçta bağımsız bir teşhise izin verebilir ve bunu daha sonra doktorla gerekli konsültasyon takip edebilir.
Karar desteği. Mantıksal akıl yürütme ve araştırmayla ilişkili yapay görme, ses tanıma, hareket analizi vb. ile çalışan yapay zeka uygulamaları, doktora yalnızca teşhis konusunda değil aynı zamanda tedavilerin belirlenmesinde de destek sağlıyor.
Yeni ilaçların yaratılması. Yapay zeka aynı zamanda yeni ilaçların geliştirilmesine de yardımcı olabilir: Maddelerin birbirleriyle ve organizmayla etkileşimlerini simüle etme yeteneği, yeni tedaviler ve yeni ilaçlar tasarlama aşamalarını hızlandırmamıza olanak tanır (örneğin, aşağıdakileri belirlemeye izin veren uygulamalar vardır: daha önce hiç ulaşılamayan bir hassasiyetle, bir proteinin amino asit dizisinden başlayarak üç boyutlu şekli).
Belirli bir hasta için ilaç karışımlarının tanımlanması. Yapay zeka, hastaya özel teşhis ve yönetime yönelik tıbbı destekleyebilir. Tümör proteinlerinin analiz platformlarından ve bunların modifikasyonlarından elde edilen verileri, kötü huylu hücrelerde ayırt edici belirtiler üreten enzimleri tanımlamak için birleştirebilen uygulamalar mevcuttur.
Nesnelerin İnterneti ile Entegrasyon. Akıllı telefonlara, akıllı saatlere ve diğer özel araçlara entegre edilebilecek ucuz teşhis araçlarının oluşturulması, yalnızca doktoru değil aynı zamanda hastayı da destekleyecek yararlı verilerin toplanmasını mümkün kılıyor: havanın kalitesini, çevresel hava seviyesini izleyerek. örneğin gürültü, kalp atış hızı, oksimetre ve kan basıncı hastalık önleme araçlarını oluşturabilir.
Süreç optimizasyonu ve kaynak kullanımı. COVID-19 salgını sırasında, hastanelerin doktor ve hemşire vardiyalarını optimize etmesinin yanı sıra maske, önlük ve solunum cihazı gibi kıt kaynakları yönetmesine olanak tanıyan yapay zeka uygulamaları test edildi. Bu tür uygulamalar, süreçleri optimize etmek ve doktorlar ve hastalar için stresi azaltmak amacıyla da büyük ölçekte kullanılabilir.
Bürokratik nedenlerden dolayı iş yükünün azaltılması. Yapay zeka araçları ayrıca bilgi sistemleriyle arayüz oluşturmak, randevuları planlamak, anketler hazırlamak ve çok daha fazlası için geçerli bir destek oluşturabilir. Çağrı merkezlerinde otomatik yanıtlar sağlayan sanal asistanların yanı sıra, anlamsal araçlar aracılığıyla normalde birlikte çalışamayacak sistemlerin iletişim kurmasına olanak tanıyan daha karmaşık uygulamaların (örneğin, akıllı belgelerin tanımlanması mümkündür) kullanımını düşünün. Hastanın mahremiyetine saygı göstererek ve verilerin Elektronik Sağlık Kaydına entegrasyonuna izin vererek, diğer sistemlere halihazırda sağlanmış olan bilgilerin kurtarılması).
Metin, Roche Vakfı'nın Edra ile işbirliği içinde oluşturduğu “2030. Sağlığın sürdürülebilirliği. Veri, refah ve NHS arasındaki yeni dengeler” kitabından alınmıştır.
*Gianluigi Greco, İtalyan Yapay Zeka Derneği'nin (AIxIA) Başkanıdır;
*Piero Poccianti, İtalyan Yapay Zeka Derneği'nin (AIxIA) endüstriyel kurulunun Koordinatörüdür
Bu, sektördeki en son yeniliklere odaklanan medyanın (ve pazarın) coşkusunun ötesinde, yapay zekanın, uygun şekilde entegre edilip kullanıldığında, birçok durumu farklı yöntemlerle ele almamıza olanak tanıyan çok geniş bir dizi farklı paradigmaya dayandığı anlamına gelir. verimli insan-makine işbirliği.
Başka bir deyişle, tıpkı geçmişte mikroskop ve teleskopun duyularımızın sınırlarını aşmamıza ve sonsuz küçük ve sonsuz büyük alanda yeni dünyalar keşfetmemize olanak sağlaması gibi, bugün yapay zeka uygulamaları da vaat ediyor (ve zaten kısmen izin veriyor) bilişsel yeteneklerimizi genişletmek ve normalde duyularımızdan ve zihnimizden kaçan olayları analiz edip kavramak.
Yapay Zeka bugün neler yapabilir?
Yapay zeka uygulamaları, farklı paradigmalarıyla günümüzde farklı türdeki sorunlu operasyonların üstesinden gelme kapasitesine sahiptir.
Hissetmek. Sesi tanımlayabilen, konuşulan dili anlayabilen, videodaki nesneleri ve durumları tanıyabilen uygulamalar bulunmaktadır. 2017'den bu yana kontrollü zorluklarla bu sistemlerin çoğunun insan yeteneklerini aştığı görüldü.
Öğrenmek. Yapay zeka uygulamaları örneklerden düzenlilikler çıkarabilir. Bu şekilde bir kediyi bir köpekten ayırmayı öğrenirler, aynı zamanda röntgenleri, ultrasonları vb. inceleyerek bir tümörü başka bir anomali biçimine kıyasla sınıflandırmayı da öğrenirler.
muhakeme. Günümüzde adını çok az duyduğumuz ancak bunun yerine başarıları için önemli bir temel oluşturan yöntemleri kullanan yapay zeka uygulamaları, problem çözme, süreçlerin ve kıt kaynakların optimizasyonu, karar destek konularında bizimkinden daha üstün muhakeme yeteneklerini ifade ediyor.
Yaratıcılığı ifade edin. Yaratıcılık cephesinde ise müzikal, fotoğrafik, görsel-işitsel ve metinsel formlarda (gazete makalelerinden şiirsel kompozisyonlara kadar) yenilikçi çözümler, patentler ve sanatsal çalışmalar yaratabilen yapay zeka uygulamaları bulunmaktadır.
Soyut. Bu, yapay zekanın kapasitesinin hala sınırlı olduğu ve araştırmaların büyük kaynaklara yoğunlaştığı en sorunlu cephedir: Aslında bu zorlukla yüzleşmek için yapay zekanın, kendisinin ihtiyaç duymadığı miktarda enerji gerektiren çok büyük miktarda veri üzerinde çalışması gerekir. üretmek her zaman sürdürülebilir.
Tıpta neler yapılabilir?
AI Index Report 2023'e göre 2022 yılında ABD'de yapay zeka ile ilgili en büyük özel yatırımın tam olarak medikal sektör tarafından kaydedildiğini söyleyerek başlayalım. Aslına bakılırsa yapay zekanın bugün kullanılması, sağlık sektörünü birçok yönden desteklememize olanak tanıyor: hem teşhise yardımcı araçlar hem de doktorların tekrarlayan ve bürokratik görevlerle ilgili iş yükünü azaltan sistemler aracılığıyla. Ancak vatandaşların sağlığını iyileştirmeyi mümkün kılan çözümler aracılığıyla daha genel bir katkı da unutulmamalıdır: ve bu bağlamda Birleşmiş Milletler Örgütü'nün 2030 Gündemi'nin Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi 3'ün, tam da bu zorluğu öngördüğü unutulmamalıdır. “Herkesin her yaşta sağlık ve refahını sağlamak”.
Aşağıda yapay zekanın tıp ve sağlık alanlarındaki katkılarına genel bir bakış yer almaktadır.
Teşhis desteği. Daha önce de belirtildiği gibi, bugün doktorların teşhis koymasına yardımcı olabilecek, görsel kalıpları doktorun tek başına yapabileceğinden çok daha yüksek bir hassasiyetle tanımlayabilecek araçlara sahibiz. Bazı durumlarda, bu tür bir araç, başlangıçta bağımsız bir teşhise izin verebilir ve bunu daha sonra doktorla gerekli konsültasyon takip edebilir.
Karar desteği. Mantıksal akıl yürütme ve araştırmayla ilişkili yapay görme, ses tanıma, hareket analizi vb. ile çalışan yapay zeka uygulamaları, doktora yalnızca teşhis konusunda değil aynı zamanda tedavilerin belirlenmesinde de destek sağlıyor.
Yeni ilaçların yaratılması. Yapay zeka aynı zamanda yeni ilaçların geliştirilmesine de yardımcı olabilir: Maddelerin birbirleriyle ve organizmayla etkileşimlerini simüle etme yeteneği, yeni tedaviler ve yeni ilaçlar tasarlama aşamalarını hızlandırmamıza olanak tanır (örneğin, aşağıdakileri belirlemeye izin veren uygulamalar vardır: daha önce hiç ulaşılamayan bir hassasiyetle, bir proteinin amino asit dizisinden başlayarak üç boyutlu şekli).
Belirli bir hasta için ilaç karışımlarının tanımlanması. Yapay zeka, hastaya özel teşhis ve yönetime yönelik tıbbı destekleyebilir. Tümör proteinlerinin analiz platformlarından ve bunların modifikasyonlarından elde edilen verileri, kötü huylu hücrelerde ayırt edici belirtiler üreten enzimleri tanımlamak için birleştirebilen uygulamalar mevcuttur.
Nesnelerin İnterneti ile Entegrasyon. Akıllı telefonlara, akıllı saatlere ve diğer özel araçlara entegre edilebilecek ucuz teşhis araçlarının oluşturulması, yalnızca doktoru değil aynı zamanda hastayı da destekleyecek yararlı verilerin toplanmasını mümkün kılıyor: havanın kalitesini, çevresel hava seviyesini izleyerek. örneğin gürültü, kalp atış hızı, oksimetre ve kan basıncı hastalık önleme araçlarını oluşturabilir.
Süreç optimizasyonu ve kaynak kullanımı. COVID-19 salgını sırasında, hastanelerin doktor ve hemşire vardiyalarını optimize etmesinin yanı sıra maske, önlük ve solunum cihazı gibi kıt kaynakları yönetmesine olanak tanıyan yapay zeka uygulamaları test edildi. Bu tür uygulamalar, süreçleri optimize etmek ve doktorlar ve hastalar için stresi azaltmak amacıyla da büyük ölçekte kullanılabilir.
Bürokratik nedenlerden dolayı iş yükünün azaltılması. Yapay zeka araçları ayrıca bilgi sistemleriyle arayüz oluşturmak, randevuları planlamak, anketler hazırlamak ve çok daha fazlası için geçerli bir destek oluşturabilir. Çağrı merkezlerinde otomatik yanıtlar sağlayan sanal asistanların yanı sıra, anlamsal araçlar aracılığıyla normalde birlikte çalışamayacak sistemlerin iletişim kurmasına olanak tanıyan daha karmaşık uygulamaların (örneğin, akıllı belgelerin tanımlanması mümkündür) kullanımını düşünün. Hastanın mahremiyetine saygı göstererek ve verilerin Elektronik Sağlık Kaydına entegrasyonuna izin vererek, diğer sistemlere halihazırda sağlanmış olan bilgilerin kurtarılması).
Metin, Roche Vakfı'nın Edra ile işbirliği içinde oluşturduğu “2030. Sağlığın sürdürülebilirliği. Veri, refah ve NHS arasındaki yeni dengeler” kitabından alınmıştır.
*Gianluigi Greco, İtalyan Yapay Zeka Derneği'nin (AIxIA) Başkanıdır;
*Piero Poccianti, İtalyan Yapay Zeka Derneği'nin (AIxIA) endüstriyel kurulunun Koordinatörüdür