Büşra Kılıç
Jvion Tıbbi Bilgi Sorumlusu (CMIO) John Frownfelter, yapay zekanın COVID-19 ile mücadelede kullanılması hakkında TechTalks’a verdiği demeçte “Hangi hastanın evde tedaviyle iyileşebileceği ve hangi hastanın hangi tedavi uygulanırsa uygulansın hayatta kalamayacağına karar vermek oldukça zor klinik kararlardan biridir. Yapay zeka kesinlikle bu alanda yardımcı olabilir. ” diyor. Klinik yapay zeka konusunda uzmanlaşan Jvion şirketi, COVID-19 hazır olma stratejileri ve hastanelerin yatarak & ayakta tedavi gören hasta popülasyonlarını yönetmek için uygulanacak bir veri analizi projesi yürütüyor. Bu proje kapsamında 2 milyon hastanın verilerini inceleyen yazılım, koronavirüs ile ilgili önemli fiziksel belirtileri ve sosyal koşulları ortaya çıkarıyor. Jvion, insanların virüsü kapma ve yayma veya hastaneye yatmayı gerektiren bir enfeksiyona yakalanma olasılığını artıran sosyal risk faktörlerini belirlemek için makine öğrenme algoritmaları kullanıyor. Jvion’un makine öğrenme algoritmaları koronavirüs için fiziksel ve sosyal koşulları ortaya koysa da, oldukça karmaşık ve zorlu bir karar süreci olan hangi hastanın evde ya da hastanede tedavi altına alınması gerektiği ve hatta hangi hastaya tedavi uygulanmaması gerektiği konusu gerçekten de yapay zeka algoritmalarının altından kalkabileceği bir problem midir?
Koronavirüs ile mücadelede yapay zekadan yararlanmak için, dünya çapında çalışmalar yürütülüyor. Bu yöntemlerden bazıları, halka açık yerlerde insanların ateşini otomatik olarak ölçmeyi, göğüs röntgen taramalarında COVID-19 enfeksiyonlarını teşhis etmeyi ve virüsün yayılmasını tahmin etmek için makine öğrenme algoritmalarını kullanmayı içeriyor. Çin temelli teknoloji şirketi Alibaba, görüntü tanıma ve makine öğrenmesi metodlarıyla geliştirdiği yapay zeka algoritması ile göğüs taramalarında %96’ya varan bir doğruluk oranıyla koronavirüs vakalarını tespit edebiliyor. Toplamda 20 saniye gibi kısa bir sürede tespit yapabilen algoritmalar, insanların ortalama 15 dakikalık tespitine göre oldukça başarılı bir performans sergiliyor. Buna ek olarak, Çin Hükümeti’nin gözetim sistemi, ateşi yüksek olan ve virüs taşıma olasılığına sahip kişileri tespit edebilmek için SenseTime’ın yüz tanıma ve sıcaklık algılama yazılımını kullanıyor.
Yapay zeka, salgının tanınma ve izlenme aşamalarında veriye dayalı ve doğruluk oranı yüksek tahminlerde bulunabiliyor. Virüsün henüz başlangıç aşamasında iyi bir takip yapılması, hükümetler ve sağlık kuruluşları için virüs ile mücadelede hızlı önlemler alınmasını sağlayabilir. Kanada çıkışlı girişim BlueDot’un geliştirdiği algoritma Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezi (CDC) ve Dünya Sağlık Örgütü’nün (WHO) kamu açıklamalarını yayınlamalarından birkaç gün önce salgın hakkında uyarıda bulunmuştu. Salgın için önleyici çalışmalar gerçekleştirebilmek adına önem kazanan BlueDot gibi girişimlerin yanı sıra, salgının yayılmasının ardından doğru teşhis ve sağlıklı bir iletişim kişiler için önem kazanıyor. Alibaba gibi teşhis teknolojileri üzerine çalışan girişimler sağlık kurumları ve çalışanlarının yükünü azaltma konusunda katkı sağlama potansiyeline sahip. Bu süreçte, kişilerin hızlı bir şekilde doğru bilgiye ulaşmaları için ise dünyanın birçok yerinde sağlık kuruluşları tarafından chatbotlar kullanılıyor. Bu noktada, Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezi’nin (CDC) chatbotu yaş, cinsiyet, lokasyon ve hissettiğiniz semptomlar gibi çeşitli bilgiler sorarak koronavirüs taşıma şüpheniz olup olmadığını sizinle paylaşıyor. Dünya Sağlık Örgütü (WHO) de Whatsapp ile yaptığı işbirliğiyle enfeksiyon istatistikleri, seyahat önerileri gibi güvenilir bilgileri kişilerle paylaşıyor. Tespit, tahmin ve bilgi paylaşımına ek olarak, koronavirüs ile mücadelede yeni tedavi yöntemleri üzerine çalışan yapay zeka algoritmaları da mevcut. Google DeepMind, proteinler üzerine bir çalışma gerçekleştirerek tedavilere yardımcı olabilecek bulgular yayınlarken; BenevolentAI ise virüse karşı etkili olabilecek varolan ilaçlar üzerine bir çalışma gerçekleştiriyor.
Yapay zeka ile COVID-19 üzerine tahmin, teşhis ve tedavi alanlarında yenilikçi ve faydalı birçok uygulama geliştiriliyor. Ancak, bu uygulamaların tamamında gri bir belirsizlik alanı mevcut. BlueDot gibi şirketlerin salgını öngören algoritmaları bir noktada kişilerin yorumuna ihtiyaç duyarken; teşhis üzerine çalışan yapay zeka algoritmalarında ise enfeksiyon sonrası hastalık belirtilerinin ortaya çıkma süresinin kişiden kişiye değişiklik gösterebileceği riski mevcut. Hastalık belirtilerinin geç ortaya çıkması ise yapay zeka algoritmalarını yanıltarak erken tanı konmasının önünü tıkıyor. Yani, bu teknolojiler şu an için umut vadeden gelişmeler olsa da hala katedilmesi gereken bir yol var. Peki, yapay zeka bu salgının üstesinden gelmede ne kadar etkin olmalı veya olabilir? Will Douglas Heaven, MIT Technology Review’a yazdığı yazıda BlueDot gibi salgını öngören yazılımlar ve salgın üzerine çalışan algoritmalar için şöyle belirtiyor: “BlueDot gibi şirketler genellikle tam olarak kime bilgi sağladıkları ve nasıl kullanıldıkları konusunda sıkı bir tutuma sahiptir. Ve BlueDot’ta çalışan kişiler, yapay zeka ile aynı gün salgını tespit ettiklerini söylüyorlar. Yapay zekanın teşhis aracı olarak kullanıldığı veya aşı bulmak için çalışmaların yapıldığı diğer projeler ise hala ilk aşamalarında. Bu projeler başarılı olsa bile, bu yeni uygulamaların ihtiyaç duyan sağlık çalışanlarının eline geçmesi muhtemelen aylar alacaktır.” Heaven’a göre yapay zeka şu an dünyayı koronavirüsten kurtaran teknoloji olmayacak, ancak sonraki salgınlarda başarılı olma ihtimali daha yüksek görünüyor. Peki, yakın gelecek için umut vadeden bu teknolojik gelişmelerde bugün nasıl bir etki alanı mevcut? Yani, başlangıçtaki soruyu tekrar düşünecek olursak, bir yapay zeka algoritması kimin evde tedavisinin devam edebileceğine kimin ise hangi tedavi uygulanırsa uygulansın virüse yenik düşeceğine karar verebilir mi?
Kaynak
https://www.technologyreview.com/s/615397/cdc-bot-online-coronavirus-symptoms/
https://www.technologyreview.com/s/615351/ai-could-help-with-the-next-pandemicbut-not-with-this-one/
https://www.wired.com/story/researchers-deploy-ai-better-understand-coronavirus/
Erkan Saka
