Yapay Sinir Ağları ve Makine Öğrenmesi ile Kanser Tanı ve Tedavisinde Beklenen Gelişmeler

2024 Nobel ödülleri ülkemizin gündemine Daron Acemoğlu’nun Nobel Ekonomi ödülünü alması ile oturdu. Kendisini bu başarısından dolayı tebrik ederken, bizler konumuz gereği temel bilimler alanındaki Nobel ödüllerine odaklanmak istedik.  

Öncelikle Nobel Fizik ödülünü ele alalım. 2024 Nobel Fizik ödülü John Hopfield ve Geoffrey Hinton'un yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi alanındaki çığır açan çalışmalarına verildi.

Bizler, MNT olarak, bu çalışmaların onkoloji, tanı, kişiselleştirilmiş tıp ve ilaç keşfi alanlarında yapay zekanın daha etkin kullanımını sağlayarak son derece önemli ve olumlu sonuçlar doğuracağına inanıyoruz.  

Görüntülemede ve Analizde Hızlı, Verimli ve Doğru Sonuç 

Hopfield'ın ilişkilendirmeli hafızası ve Hinton’un Boltzmann makinelerinden ilham alan yapay zeka (YZ - AI) modelleri, tıbbi görüntülemeyi iyileştirmede büyük rol oynayabilir. Yapay sinir ağları, MR taramaları, PET, BT görüntüleri ve röntgenlerdeki motifleri tanıyarak, radyologların ve nükleer tıp uzmanlarının daha hassas bir şekilde kanser gibi hastalıkların erken belirtilerini tespit etmesini sağlayabilir. Örneğin, AI, mamografilerdeki tümörleri veya akciğer taramalarındaki anormallikleri daha hızlı ve kesinlikle tespit edebilir. Hinton’un sinir ağlarındaki ilerlemelerini kullanan AI modelleri, büyük miktarda genomik veriyi işleyerek, kanser gibi hastalıklara neden olabilecek mutasyonları tespit edebilir. Bu da her hastanın genetik profiline özel kişiselleştirilmiş tedavi planlarının geliştirilmesine yardımcı olabilir ve tedavi stratejilerini optimize eder. 

Bu yeniliklerin yanı sıra AI, rutin görevleri otomatikleştirerek, sağlık çalışanlarının hasta bakımına daha fazla odaklanmasına olanak tanıyacak, verimlilik sağlayarak tükenmişliği azaltacak ve sağlık maliyetlerini düşürürken hasta sonuçlarını iyileştirecektir. 

 Az Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkelerde Uzman Sıkıntısının Azaltılması

Teknoloji transferi günümüzde yeterli maddi kaynak veya uluslararası yardım sağlandığında son derece hızlı bir şekilde Ancak az gelişmiş veya gelişmekte olan ülkelerde bu yeni teknolojiyi kullanacak veya yorumlayacak uzman hekim veya teknisyen sıkıntısı, kısa vadede çözülebilecek bir sorun değildir.

Yapay zekanın görüntüleme ve veri analizindeki yetkinliği ve hızı hastaların bu hizmetlere ulaşmasını sağlanabilir. Bu da dünya çapında bireylerin sağlığa demokratik bir şekilde erişimini kolaylaştırır.  

İlaç Klinik Deneylerinin Hızlandırılmasının Önünü Açması:  

Hopfield ve Hinton’un çalışmalarının prensiplerine dayanan AI modelleri, farklı moleküler yapıların biyolojik sistemlerle nasıl etkileşeceğini tahmin edebilir. Bu, araştırmacıların binlerce bileşiğin etkilerini hızla simüle etmelerine olanak tanır, klinik deneyler için gerekli olan aday sayısını daraltır ve ilaç geliştirme sürelerini kısaltır. Bunun çok değerli bir yan etkisi ise klinik deneylerde kullanılacak hayvan sayılarını azaltıcı etkisi olacaktır.  

Görüntüleme alanında şimdiden kullanmakta olduğumuz öncü yapay zeka teknolojilerinin bundan sonraki aşamalarında onkolojik tanı ve tedavi alanında mümkün kılabileceği yeni olanakları hekimlerimizin ve hastalarımızın hizmetine sunmak için sabırsızlanıyoruz.  

#NobelÖdülleri #DaronAcemoğlu #NobelEkonomi #NobelFizik #YapayZeka #MakineÖğrenmesi #Onkoloji #KişiselleştirilmişTıp #TıbbiGörüntüleme #JohnHopfield #GeoffreyHinton #SinirAğları #KanserTanı #SağlıktaYapayZeka #GenomikVeri #KlinikDeneyler #SağlıkTeknolojisi