Tıbbi teknoloji endüstrisinde gelişen dijitalleşme, muazzam miktarda veri üretir. Yapay Zekâ (AI) ve Derin Öğrenme (DL) kullanılarak bu veriler sadece birkaç dakika içinde otomatik olarak işlenebilir ve analiz edilebilir. Geleneksel algoritmalara kıyasla derin öğrenme algoritmaları, yeniden programlamaya gerek kalmadan daha doğru ve anlamlı sonuçlar üretebilme avantajını da sunar.Sonuç olarak, yapay zekâ teknolojileri, tıbbi cihaz üreticileri için çok çeşitli potansiyel uygulamalara kapı açıyor.

Tıp teknolojisindeki mevcut yapay zekâ kullanım örnekleri: Teşhisten tedaviye

Tıbbi teknoloji endüstrisindeki en önemli AI uygulamaları şu anda dört pazar segmentinde bulunmaktadır:

1. Tanısal Görüntüleme
CT, MRI, mamografi, ultrason vb. tıbbi görüntüleme, çok kısa bir süre içinde analiz edilmesi gereken büyük veri kümeleri üretir. Çalışmaların yakın zamanda gözden geçirilmesi, yıllık olarak yapılan radyolojik muayene sayısının son iki yılda hızla arttığını ve her 10 yılda bir ikiye katlandığını göstermektedir. Klinik ekipler, radyolojide yapay zekâ teknolojilerini kullanarak, otomatik ölçümlere yardımcı olabilen, acil tıbbi müdahale gerektiren vakaları işaretleyebilen, anormallikleri tespit edebilen, iş akışı otomasyonunu kolaylaştıran ve hızlı görüntü alımını sağlayan yapay zekâ modelleriyle çalışmaları daha hızlı okuyabilir. Radyologlar yapay zekayı kullanarak hastalara daha fazla zaman ayırabilir, tedavi etmek ve bulguları açıklamak için zamanı daha etkin kullanarak hastalara daha yakın hale gelebilirler. Aslında, görüntüleme prosedürlerinin ürettiği muazzam miktarda veri ve bu artan eğilimle başa çıkmak için mevcut sınırlı kaynaklar nedeniyle, radyologlar AI teknolojisinin sağlık hizmetlerine uygulanmasında öncülük ediyor.

2. In-Vitro Teşhis

AI ve DL teknikleri, yeni nesil kan test cihazları, mikroskoplar ve genom dizileme işakışları gibi laboratuvar tanılarında da giderek daha fazla kullanılmaktadır (örnek olarak Covid-19 için çeşitli SARS CoV-2 alt türlerinin ve mutasyonlarının tespiti gibi). Histopatoloji departmanlarında, yeni dijital patoloji iş akışları, bir cam slayt preparasyonunun dijital ayak izini yakalar ve daha sonra referans için orijinal preparasyonları saklama ihtiyacını azaltır. Dijital patoloji uygulanarak, görüntüler, veriler ve sonuçlar, konumlarından bağımsız olarak patoloji ağının tüm üyeleriyle paylaşılabilirken, yapay zekâ tabanlı algoritmalar aracılığıyla tekrar eden görüntü analizi görevleri gerçekleştirilebilir. Bu, zaman tasarrufu sağlar ve iç kaynaklar boşuna meşgul edilmez.

3. Terapi ve Robotik

Endoskopi, görüntü kılavuzluğunda cerrahi, ve radyasyon tedavisi gibi grafik ve bilgisayar odaklı disiplinler de AI teknolojilerinden başarıyla yararlanır. Endoskopide derin öğrenme görüntü analizi, gerçek zamanlı analiz için mükemmel performans göstermiştir ve sınıflandırma amaçlı çevrimdışı görüntü analizinden kanserin erken türlerini tespit etmeye doğru yavaş yavaş gelişmektedir. Ameliyatta, AI, ameliyat öncesi planlama ve ameliyat sırasında rehberlikten cerrahi robotlarla entegrasyona kadar görüntüleme, navigasyon ve robotik müdahalede kullanılır. Yapay zekâ destekli cerrahi araçlardan doğru sonuçlar sağlamanın yanı sıra, toplanan bilgiler cerrahların diğer görevlere odaklanmasına yardımcı oluyor.

4. Bakım Noktası ve Hasta İzleme

Bakım noktası akıllı kameraları ve konuşma tabanlı yapay zekâ ajanları gibi hasta izleme sistemlerine olan talep, COVID-19 pandemisi ışığında muazzam bir şekilde arttı. AI, hasta risk değerlendirmesini, teşhis ve ilaçla ilgili kararları, test ve tedavi seçimini, hasta izlemeyi vb. destekler ve daha iyi sağlık hizmetleri kararları ve sonuçlarına katkı sağlar.

Not: Döküman kaynağı ektedir.

• This topic was modified 2 years, 7 months ago by peace.
• This topic was modified 2 years, 7 months ago by peace.