İstanbul Arel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Başkanı Doç. Dr. Nazife Çevik, tıpta geleneksel tanı yöntemlerinin sınırlı kalmaya başladığını ve yapay zeka tabanlı sistemlerin bu alanda devrim yarattığını ifade etti. Özellikle Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) kullanılarak yapılan tıbbi görüntü analizlerinin önemi vurgulandı. Çevik, yapay zekanın sağlık alanındaki katkılarını şu başlıklarla özetledi:
Hassas Tümör Segmentasyonu: MR ve BT görüntülerinde tümörlü dokuların milimetrik doğrulukla tespit edilmesi ve sağlıklı dokulardan ayrıştırılması.
Erken Teşhis Mekanizmaları: Retina görüntülerinin analizi ile diyabetik retinopati gibi kalıcı hasar bırakabilecek hastalıkların, semptom göstermeden teşhis edilmesi sağlanıyor.
Akıllı Klinik Karar Destek Sistemleri: Hekimlerin tanı ve tedavi süreçlerinde hataları en aza indiren dijital asistanların kullanılması.
Çevik, yapay zekanın yüksek doğruluk oranı sunmasının yanı sıra, klinik uygulamalarda açıklanabilir yapay zeka (XAI) yöntemlerinin de kritik önem taşıdığını belirtti. SHAP ve LIME gibi yöntemlerin, modellerin neden belirli kararlara vardığını şeffaflaştırarak hekimlerin sisteme olan güvenini artırdığını ifade etti. Bu bağlamda, sağlık verilerinin karmaşıklığı göz önüne alındığında, geliştirilen sistemlerin doğruluk ve yorumlanabilirlik açısından değerlendirilmesinin gerekliliği vurgulandı.
Kişiselleştirilmiş Tedavi Ön Planda
Doç. Dr. Nazife Çevik, gelecekte multi-modal veri analizi ve hibrit modellerin sağlık sistemlerinde ön plana çıkacağını öngördüğünü dile getirdi. Yapay zeka ve biyoinformatik entegrasyonunun sağlık sistemlerini daha akıllı, hızlı ve kişiselleştirilmiş hale getireceğini kaydetti. Gerçek zamanlı klinik karar destek sistemleri, bireysel tedavi planları ve yapay zeka destekli ilaç keşfi süreçleri, sağlık sistemlerinin dönüşümündeki önemli bileşenler arasında yer alacak. Bu gelişmelerin hasta bakım kalitesini artırması ve sağlık sistemlerinin maliyet etkinliğini yükseltmesi bekleniyor.
