Yapay zeka uygulamaları, sağlık sektöründe özellikle tanı süreçlerinde daha yaygın biçimde kullanılmaya başladı. Makine öğrenimi ve derin öğrenme temelli algoritmalar; tıbbi görüntüleme, laboratuvar verilerinin analizi ve klinik karar destek sistemlerinde hekimlere yardımcı araç olarak devreye giriyor.
Uzmanlar, yapay zekanın bağımsız bir tanı mekanizması değil, klinik değerlendirmeyi destekleyen bir teknoloji olduğunu vurguluyor.
GÖRÜNTÜLEME VE PATOLOJİDE OTOMATİK ANALİZ
Radyoloji ve patoloji, yapay zekanın en yoğun kullanıldığı alanlar arasında yer alıyor. MR, bilgisayarlı tomografi ve röntgen görüntüleri üzerinde çalışan algoritmalar, şüpheli alanları işaretleyerek hekime ön değerlendirme sunuyor.
Dijital patoloji sistemlerinde ise biyopsi örnekleri yüksek çözünürlükte taranıyor. Yapay zeka yazılımları, anormal hücresel yapıları tespit ederek patologların karar sürecine katkı sağlıyor. Özellikle kanser tanısında erken evre lezyonların belirlenmesinde bu sistemlerin kullanımı artıyor.
NÖROLOJİK VE KARDİYOLOJİK HASTALIKLARDA UYGULAMA
Nöroloji alanında, Alzheimer ve Parkinson gibi hastalıklara yönelik görüntü analiz sistemleri geliştiriliyor. Beyin MR verilerinin incelenmesiyle doku değişimleri ve hacim farklılıkları tespit edilebiliyor. Bu analizlerin erken risk değerlendirmesine katkı sunduğu belirtiliyor.
Kardiyoloji alanında ise yapay zekâ destekli EKG analiz sistemleri kalp ritim bozukluklarını otomatik olarak saptayabiliyor. Bu tür sistemlerin özellikle sessiz seyreden ritim problemlerinin erken fark edilmesinde yararlı olduğunu ifade ediliyor.
ENFEKSİYON HASTALIKLARINDA HIZLI TARAMA
Laboratuvar verileri ve akciğer görüntülemeleri üzerinden çalışan algoritmalar, enfeksiyon hastalıklarının sınıflandırılmasında da kullanılıyor. Pandemi sürecinde geliştirilen sistemler, yoğun hasta başvurularında hızlı ön değerlendirme yapılmasına katkı sağlamıştı.
Uzmanlara göre bu sistemler, özellikle yoğun dönemlerde sağlık çalışanlarının iş yükünü azaltabilecek nitelikte.
KARAR DESTEK ARACI OLARAK KONUMUNDA
Yapay zeka destekli teşhis sistemleri, büyük veri setlerini kısa sürede analiz edebilme kapasitesine sahip. Ancak uzmanlar, nihai tanı ve tedavi kararının hekim tarafından verildiğini vurguluyor. Algoritmaların doğruluk oranları yüksek olsa da; veri güvenliği, etik çerçeve ve kullanılan veri setlerinin temsiliyeti gibi başlıklar tartışılmaya devam ediyor.
KULLANIM ALANI GENİŞLİYOR
Sağlık alanında yapay zekanın kullanımının önümüzdeki dönemde daha da artması bekleniyor. Robotik cerrahi, ilaç geliştirme süreçleri, genetik analizler ve hasta takibi gibi alanlarda da benzer teknolojiler geliştiriliyor.
Uzmanlar, yapay zekanın sağlık sistemine entegrasyonunun kontrollü ve bilimsel standartlara uygun şekilde yürütülmesi gerektiğini belirtiyor. Sistemlerin, hekimlerin yerini almak yerine klinik karar süreçlerini güçlendiren bir araç olarak değerlendirilmesi gerektiği ifade ediliyor.
