Gamze Nur Yavuz
Sağlık sektöründe yapay zekanın kullanımı, birçok hastalığın teşhisinde devrim niteliğinde gelişmelere öncülük ediyor. Yapay zeka tabanlı sistemler, kanserden kalp hastalıklarına, diyabetten nadir görülen genetik bozukluklara kadar geniş bir yelpazede hastalıkların teşhisinde kullanılıyor. Bu sistemler, görüntü işleme ve desen tanıma yetenekleri sayesinde, doktorların daha hızlı ve doğru teşhisler koymasına yardımcı oluyor.
Bilgisayarlı tomografi (CT), manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ve X-ray gibi tıbbi görüntüleme yöntemlerinden elde edilen verileri analiz ederek, özellikle kanser türlerinin erken aşamalarda tespit edilmesinde büyük bir rol oynayan yapay zeka, doktorların karar verme süreçlerine de destek sağlamakta. Ayrıca, yapay zekanın büyük veri analizi kapasitesi, kronik hastalıkların yönetimini iyileştirme ve kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarını genişletme potansiyeline sahip.
Bu teknolojik ilerleme, hastaların erken teşhis sayesinde daha hızlı tedavi edilmesini, hastalıkların ilerlemesinin önlenmesini ve sağlık hizmetlerinin genel kalitesinin artırılmasını mümkün kılıyor. Yapay zekanın sunduğu imkanlar, sağlık sektöründe çığır açan yenilikler olarak değerlendiriliyor ve gelecekte tıbbi teşhis ve tedavide daha da önemli bir yer tutması bekleniyor.
İşte yapay zekanın teşhis edebildiği bazı hastalıklar:
- Kanser: Meme, cilt, akciğer, prostat ve diğer birçok kanser türünün teşhisi için görüntüleme verilerini analiz edebilir.
- Diyabetik Retinopati: Göz tabanı fotoğraflarını analiz ederek, şeker hastalığına bağlı göz komplikasyonlarını teşhis edebilir.
- Kalp Hastalıkları: EKG verilerini kullanarak aritmiler gibi kalp hastalıklarını tespit edebilir.
- Nörolojik Hastalıklar: MRI ve CT taramaları üzerinden Alzheimer ve Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıkları saptayabilir.
- Kronik Hastalıklar: Veri setlerini analiz ederek, kronik hastalıkların (hipertansiyon, kronik böbrek hastalığı vb.) erken belirtilerini algılayabilir.
- Enfeksiyon Hastalıkları: Klinik verileri ve vücut sıvılarından elde edilen verileri kullanarak, enfeksiyon hastalıklarını ve hatta bazı durumlarda antibiyotik direncini belirleyebilir.
- Deri Hastalıkları: Cilt lezyonlarının görüntülerini analiz ederek, melanom gibi cilt hastalıklarını teşhis edebilir.