Yapay Zeka Cerrahide 2030’a Kadar Yaygınlaşacak

Sağlık alanında yapay zeka devrimi hızla ilerliyor!

Üsküdar Üniversitesi tarafından gerçekleştirilen “Toplum İçin Bilim Eğitim Seminerleri” etkinliğinde, Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, “Sağlıkta Yeni Teknolojiler ve Uygulama Alanları” konulu bir sunum yaptı.

Prof. Dr. Ergüzel, yapay zekanın cerrahi dahil olmak üzere geniş bir yelpazede yüksek doğrulukla çalışan sistemler geliştirdiğini belirterek, “Teknolojiyi insanın yararına sunmayı hedefliyoruz. Sağlıkta yapay zeka uygulamaları bu açıdan büyük bir potansiyele sahip,” dedi.

Yapay zekanın 2030 yılına kadar hastanelerde yaygın olarak kullanılmasının öngörüldüğünü ifade eden Ergüzel, “2026 yılındayız. Yapay zeka destekli cerrahi yönlendirme sistemlerinin, hekim desteği ile birlikte, hastanelerde beklenenden çok daha hızlı bir şekilde yaygınlaşacağını düşünüyorum,” şeklinde konuştu.

Seminerde, yapay zekanın sağlık alanındaki uygulamalarına dair önemli değerlendirmelerde bulunan Ergüzel, üniversitelerde üretilen bilginin topluma kazandırılmasının kritik olduğunu vurguladı. “Bilim sadece akademik alanda kalmamalı, mutlaka insanlara dokunan bir ürüne dönüşmelidir,” dedi. 4. nesil üniversitelerin toplumsal katkının temel unsurlarından biri olduğuna dikkat çeken Ergüzel, sağlıkta yapay zeka uygulamalarının bu anlayışın en somut örneklerinden biri olduğunu ifade etti.

Sağlık verisi her yıl yüzde 40 artıyor

Dünya genelinde veri üretiminin hızla arttığını belirten Prof. Dr. Ergüzel, sağlık alanındaki büyümeye dikkat çekti. Sağlık verisinin her yıl yaklaşık yüzde 40 oranında arttığını kaydeden Ergüzel, “Dünyada üretilen verinin yaklaşık yüzde 30’u sağlık sektörüne ait. Bu, devasa bir veri havuzu anlamına geliyor,” dedi. Bu verilerin işlenmeden bir anlam ifade etmediğini vurgulayan Ergüzel, “Eğer bu veriyi analiz etmezseniz, aslında bir madenin üzerinde oturuyorsunuz demektir,” ifadelerini kullandı.

Yapay zeka ile hastalık tespitinde yüksek doğruluk

Yapay zeka destekli sistemlerin özellikle psikiyatrik hastalıkların sınıflandırılmasında önemli başarılar elde ettiğini belirten Ergüzel, EEG verileri üzerinden geliştirilen modellerin birçok hastalığı yüksek doğruluk oranlarıyla ayırt edebildiğini söyledi. Örneğin, obsesif kompulsif bozuklukta yüzde 89, yeme bozukluklarında yüzde 93 ve bağımlılık türlerinde ise yüzde 96’ya varan doğruluk oranları elde edildiğini belirtti. Bu sistemlerin klinik kullanıma geçtiğini vurgulayan Ergüzel, “Artık bu çalışmalar sadece akademik değil, doğrudan hastaya yönelik uygulamalara dönüştü,” dedi.

Mahrem veri hem risk hem fırsat

Yapay zeka uygulamalarında kullanılan verilerin büyük bir kısmının kişiye özgü olduğunu belirten Ergüzel, ses, yüz ve biyolojik verilerin mahremiyet açısından hassasiyet taşıdığını ifade etti. Bu durumun hem risk hem de büyük bir fırsat sunduğunu belirten Ergüzel, “Bu veriler doğru kullanıldığında sağlık sistemine büyük katkı sağlar,” dedi.

Doğadan ilham alan algoritmalar

Yapay zeka modellerinin doğadan ilham aldığını anlatan Ergüzel, karınca kolonileri ve sürü davranışlarının algoritmalara örnek teşkil ettiğini söyledi. “Sürü zekası sayesinde en doğru ve en verimli yolu bulabiliyoruz,” diyen Ergüzel, bu yöntemlerle veri içinden en anlamlı bilgilerin seçildiğini belirtti.

Amaç ticari değil, insana hizmet

Yapay zeka çalışmalarının yalnızca ticari kazanç amacı taşımadığını vurgulayan Ergüzel, “Bizim önceliğimiz sağlık alanındaki ihtiyaçlara çözüm üretmek. Geliştirdiğimiz sistemler hekimler tarafından aktif olarak kullanılıyor,” dedi. Ergüzel, yapay zekanın gelecekte sağlık hizmetlerinin vazgeçilmez bir parçası olacağını belirterek, bu alandaki çalışmaların hız kesmeden devam edeceğini ifade etti. Ergüzel, doğadan ilham alan yöntemlerin sağlık alanında önemli başarılara imza attığını vurguladı.

Karar verme süreçlerinde kolektif akıl

Karar verme süreçlerini “sürü zekası” üzerinden örneklendiren Ergüzel, bireylerin tek başına verdiği kararların her zaman en iyi sonucu getirmediğini ifade etti. Özellikle meslek seçimi gibi kritik süreçlerde, deneyimli kişilerin bilgi ve tecrübelerinden yararlanmanın daha doğru sonuçlara ulaştırdığını belirtti. “Topluluk tecrübesi, bireysel kararlardan çoğu zaman daha optimum sonuçlar üretir,” dedi.

Bu yaklaşımın matematiksel olarak da modellendiğini kaydeden Ergüzel, yapay zeka algoritmalarında sürü davranışlarının başarıyla kullanıldığını söyledi.

Doğadan ilham alan algoritmalar

Sunumunda doğadan ilham alan üç temel algoritmaya değinen Ergüzel; karınca kolonileri, kuş ve balık sürüleri ile arı davranışlarının yapay zeka modellerine yön verdiğini ifade etti. Özellikle arıların iletişim biçiminin dikkat çekici olduğunu belirten Ergüzel, arıların “waggle dance” adı verilen özel bir hareketle diğer arılara kritik bilgiler aktardığını anlattı. “Arılar bu bilgilerle 6 kilometreye kadar noktasal doğrulukla nektar kaynağına ulaşabiliyor. Bu, doğadaki en etkileyici optimizasyon sistemlerinden biri,” diye konuştu.

Çiçekler arılara elektrikle sinyal veriyor

Çiçeklerin negatif, arıların ise pozitif elektrik yüküne sahip olduğunu belirten Ergüzel, bu sayede arıların nektar bulunan çiçekleri ayırt edebildiğini söyledi. “Nektarı alınmış çiçekler nötrleşiyor ve diğer arılar o çiçeğe gitmiyor,” diyen Ergüzel, bu mekanizmanın doğadaki kusursuz verimliliğin bir örneği olduğunu vurguladı.

Yapay zekada doğru veriyi seçmek

Büyük veriyle çalışmanın en önemli zorluklarından birinin doğru veriyi seçmek olduğunu ifade eden Ergüzel, geliştirdikleri algoritmalar sayesinde veri optimizasyonunda ciddi ilerlemeler kaydettiklerini belirtti. “48 farklı veriyle yüzde 60 doğruluk elde ederken, algoritmalar bize en değerli 22 veriyi seçti ve doğruluk oranı yüzde 80’e çıktı,” diyen Ergüzel, derin öğrenme teknikleriyle bu oranların yüzde 90’ın üzerine ulaştığını kaydetti.

Zihinden kontrol edilen robot kol

Beyin sinyalleriyle kontrol edilen robot kol konusuna da değinen Ergüzel, EEG verileri kullanılarak geliştirilen sistemde, bireylerin yalnızca düşünerek robot kolu hareket ettirebildiğini, bu teknolojinin özellikle felçli hastalar için umut verici olduğunu söyledi.

Yüzden duygu okuyan yapay zeka

Ergüzel, bir başka projede ise yapay zekanın yüz ifadelerinden duygu analizi yapabildiğini dile getirerek, 40 bin veriyle eğitilen sistemin; mutluluk, korku, öfke, şaşkınlık ve üzüntü gibi temel duyguları yüzde 85-90 doğrulukla tespit edebildiğini ifade etti. Bilgi odaklı eğitim sistemlerinin yetersiz kalacağını belirten Ergüzel, “Artık makineler bilgi işleme konusunda insanları geçiyor. Bu nedenle eğitim sistemlerinin empati, değerler, takım çalışması ve bağımsız düşünme gibi becerilere odaklanması gerekiyor,” şeklinde konuştu.

Teknoloji insan için kullanılmalı

Yapay zekanın hızla geliştiğini ancak doğru kullanılmasının kritik olduğunu vurgulayan Ergüzel, sağlık alanındaki çalışmaların insan odaklı olması gerektiğini belirterek, “Amacımız teknolojiyi insanın faydasına sunmak. Sağlıkta yapay zeka uygulamaları bu anlamda büyük bir potansiyele sahip,” dedi.

Mikromimikleri dahi analiz edebiliyoruz

Geliştirdikleri yapay zeka sistemlerinin yalnızca temel duyguları değil, mikromimikleri de analiz edebildiğini ifade eden Ergüzel, yüksek çözünürlüklü görsellerde çok daha başarılı sonuçlar elde ettiklerini söyledi. Yapay zekanın mutluluk gibi duyguları da kendi içinde alt kategorilere ayırabildiğini belirten Ergüzel, “Artık sadece ‘mutlu’ demekle kalmıyoruz, mutluluğun farklı tonlarını da mikromimikler üzerinden analiz edebiliyoruz,” diye konuştu.

Cerrahide yapay zeka

Ameliyathanelerde yapay zeka kullanımına ilişkin değerlendirmelerde bulunan Ergüzel, kesin bir tarih vermenin zor olduğunu ancak sürecin hızlı ilerlediğini vurguladı. “2026 yılındayız. 2030’a kadar yapay zeka destekli cerrahi yönlendirme sistemlerinin, hekim destekli olmak şartıyla, hastanelerde beklenenden çok daha hızlı yaygınlaşacağını düşünüyorum,” dedi.

Psikiyatride ulaşılan başarı cerrahi için umut veriyor

Yapay zekanın psikiyatrik hastalıkların teşhisinde ulaştığı yüksek doğruluk oranlarının, diğer tıbbi alanlar için de umut verici olduğunu belirten Ergüzel, özellikle obsesif kompulsif bozukluk (OKB) gibi zor tanı konulan hastalıklarda yüzde 90’lara varan başarı elde ettiklerini hatırlattı. Bu gelişmelerin cerrahi başta olmak üzere diğer branşlarda da yapay zeka kullanımının önünü açacağını ifade eden Ergüzel, “Bu başarılar, klinik uygulamalarda yapay zekanın daha hızlı entegre edileceğini gösteriyor,” dedi. Yapay zekanın sağlık alanındaki yükselişine dikkat çeken Ergüzel, önümüzdeki yıllarda bu teknolojilerin hem hekimler hem de hastalar için vazgeçilmez hale geleceğini sözlerine ekledi.