Tıpta geleneksel tanı yöntemleri, yerini akıllı ve öngörülebilir veri modellerine bırakıyor. Yapay zeka ile biyoinformatiğin stratejik gücüne dikkat çeken Doç. Dr. Nazife Çevik, yeni nesil teknolojiler sayesinde tümörlü dokuların artık milimetrik bir hassasiyetle teşhis edilebildiğini söyledi.
Yüksek boyutlu ve heterojen biyolojik verilerin analizinde geleneksel yöntemlerin sınırlarına ulaşıldığını anlatan İstanbul Arel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Başkanı Doç. Dr. Nazife Çevik, yapay zeka tabanlı yaklaşımların sağlıkta yeni bir soluk olduğunu ifade etti. Özellikle Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN) kullanılarak gerçekleştirilen tıbbi görüntü analizlerinin hayati bir role sahip olduğunu vurgulayan Çevik, teknolojinin sağladığı somut katkıları şu başlıklarla özetledi:
“Hassas Tümör Segmentasyonu: MR ve BT görüntülerinde tümörlü dokuların milimetrik bir doğrulukla tespit edilmesi ve sağlıklı dokudan ayrıştırılması.
Erken Teşhis Mekanizmaları: Retina görüntülerinin analizi sayesinde diyabetik retinopati gibi kalıcı hasar bırakabilecek hastalıkların, henüz semptom göstermeden teşhis edilebilmesi.
Akıllı Klinik Karar Destek Sistemleri: Hekimlerin tanı ve tedavi planlama süreçlerinde yanılma payını en aza indiren, veriye dayalı dijital asistanların devreye girmesi.”
“Yorumlanabilirlik klinik güvenin anahtarıdır”
Yapay zekanın sadece yüksek doğruluk oranı sunmasının yeterli olmadığını belirten Çevik, klinik uygulanabilirlik için açıklanabilir yapay zeka (XAI) yöntemlerinin kritik rol oynadığını söyledi. SHAP ve LIME gibi yaklaşımların, modellerin neden belirli bir karara vardığını şeffaflaştırarak hekimlerin sisteme olan güvenini artırdığını ifade eden Çevik, “Sağlık verilerinin karmaşıklığı göz önüne alındığında, geliştirilen yöntemlerin doğruluk kadar yorumlanabilirlik ve klinik uygulanabilirlik açısından da değerlendirilmesi şarttır” diye konuştu.
Kişiselleştirilmiş tedavi ön planda
Gelecek perspektifinde multi-modal veri analizi ve hibrit modellerin öne çıkacağını öngören Doç. Dr. Nazife Çevik, sağlık sistemlerinin dönüşümünü şu sözlerle özetledi: “Yapay zeka ve biyoinformatiğin entegrasyonu, sağlık sistemlerini daha akıllı, hızlı ve kişiselleştirilmiş hale getirecek. Gerçek zamanlı klinik karar destek sistemleri, bireye özel tedavi planları ve yapay zeka destekli ilaç keşfi süreçleri, bu dönüşümün en önemli bileşenleri arasında yer almaktadır. Bu gelişmeler, hem hasta bakım kalitesini artıracak hem de sağlık sistemlerinin maliyet etkinliğini iyileştirecektir.”
