İyilik İçin Yapay Zeka (2)
Yapay zekanın sosyal fayda amaçlı kullanımına dair ikinci Substack içeriğinde afetlerle, iklim krizinin etkileriyle mücadeleye ve sağlık alanında erken tanı başarılarına konu olan örnekleri ele aldık.
ReFi Türkiye olarak etkinlik sonrası hakkında yazılar yayınlayacağımız; Akbank LAB ve imece ekiplerinin yerinde ve gerçek zamanlı takip edecekleri; 29-31 Mayıs 2024 tarihleri arasında İsviçre Cenevre’de gerçekleşecek “AI for Good Global Summit 2024” öncesi, yapay zekanın sosyal fayda amaçlı kullanımına dair örnekleri ve gelişmeleri incelediğimiz Substack içerikleri üretiyoruz! Bu alandaki bilgi ve birikimin Türkiye’deki etki, finans ve teknoloji ekosistemlerinde daha fazla yayılmasını hedeflediğimiz içeriklerin ikincisi ile sizlerleyiz. İlk yazımızda, yapay zekanın eğitim başta olmak üzere birçok farklı başlıktaki etkilerini işlemenin yanı sıra, afetlerle ve iklim krizinin etkileri ile mücadelede yapay zekanın konumlanmasından bahsetmiştik. Bu alandaki bazı önemli gelişmelere, taşıdığı potansiyeller ışığında göz atalım!
Yapay zekanın tahmin yürütmek için geçmiş hava olaylarını analiz etme hızı ve yeteneği, şimdiye kadar kullanılan teknolojilerden çok farklı. Bu durum, aşırı sıcaklıklar gibi şiddetli hava olaylarını tahmin etmede ve büyük fırtınaların yolunu takip etmede fırsatlar sunuyor. Kasırgaların nereye varacağını geleneksel yöntemlere göre birkaç gün daha erken tahmin eden yapay zeka teknolojileri, hayatların kurtarılmasını kolaylaştırıyor. (Kaynak)
Çöp ve geri dönüşüm tesislerindeki ayrıştırma bantlarına yerleştirilen kameraların gerçek zamanlı olarak çalışmasıyla beslenen yapay zeka teknolojileri, çöp fotoğraflarını işleme yeteneklerinin de gelişmesiyle atıkları azaltma ve geri dönüşümü artırma potansiyeli sunuyor. Çöpler hakkında daha fazla bilgi sahibi olunmasını ve çöp ayrıştırma tesislerinin daha verimli hale getirilmesini mümkün kılan bu teknoloji, çöp konusunda düzenlemeler yapan kurumların da malzemelerin nasıl değiştiğini, hangi materyallerin sorunlu olduğunu ve ambalaj tasarımlarında nelere dikkat edilmesi gerektiğini öğrenmesini sağlıyor. İnsanların tüketim biçimlerini şekillendirecek, markaları ürünlerini daha geri dönüştürülebilir kılmaları için teşvik edecek ve ambalajların nasıl olması gerektiğini belirleyecek bilgiler, kaynakların daha verimli kullanılması ve plastiğin azaltılması bağlamında iklim krizi ile mücadeleyi de etkiliyor. (Kaynak)
Akbank LAB ile imece iş birliğinde hazırlanan "Afet Teknolojileri Türkiye Ekosistem Haritası", Türkiye’de hayatımızı etkileyen türlü afet durumlarına karşı geliştirilen projeleri keşfetme imkanı sunuyor. Odak noktalarından birisi de yapay zeka olan teknolojiler ile geliştirilen çalışmalar olan haritayı ve ilişkili projeleri link üzerinden inceleyebilirsiniz.
Önceki içeriğimizde, sağlık alanında yapay zeka teknolojilerinin erken tanı başarılarından da söz etmiştik. Yayınlanan çeşitli haberlerden bilgiler eşliğinde, bu başarıları inceleyelim.
Akıllı telefonlardaki ses teknolojisini yapay zekayla birleştiren bir yöntemle ve tip 2 hastalığı olan ve olmayan bireyler arasındaki belirgin ses farklarından hareketle, 10 saniyede diyabet tanısı konulabilir. Mevcut diyabet tarama yöntemlerinin çok fazla zaman gerektirmesi ve maliyetli olması itibariyle, bu yeni yöntem, taramaları kolay ve yaygın hale getirme potansiyeli taşıyor. (Kaynak)
Meme kanserini gelişmeden neredeyse dört yıl önce teşhis etmek mümkün. Kanserin belirtilerini erken değil çok erken yakalayabilmek için büyük bir veri setiyle eğitilen yapay zekadan destek alınıyor. Meme dokusundaki çok küçük değişiklikler ve lekeler, kanser oluşmadan önce yapay zeka tarafından tespit edilebiliyor. (Kaynak) Yapay zeka ayrıca, meme kanseri tarama görüntülerinin okunmasında da fayda sağlayabilir. Taramaların yarısının iki radyolog tarafından değerlendirildiği, diğer yarısının yapay zeka destekli tarama aracı tarafından değerlendirildiği ve ardından bir veya iki radyolog tarafından da yorumlandığı bir çalışmada, yapay zekanın taradığı görüntülerden 244’ünde, radyologların taradığı görüntülerde ise 203’ünde kanser teşhis edilmesi, yapay zeka ve radyologların doğruluk oranının da benzer olması, radyolog eksikliklerinin giderilmesine yardımcı olma imkanı sunuyor. (Kaynak)
Başvuran hastalara ait röntgen filmlerinin yapay zeka tabanlı bir platforma gönderilerek analiz edildiği bir çalışmasına göre, yapay zeka kalp yetersizliğini erken dönemde yakalayabilir. Çalışmada, geriye dönük taranan ve analiz edilen 5623 hastanın röntgenlerinden 119’unda kalp yetersizliği hastalarının bir kısmında gözlemlenen, akciğerde sıvı ve kalp gölgesinde büyüme birlikteliği tespit edildi. 119 hasta arasında hastane tarafından ulaşılan 57’si NT-proBNP ve ekokardiyografi gibi ileri analiz ve kesin tanı tetkiklerinden geçti. 57 hastadan 49’una kalp yetersizliği kesin tanısı konuldu. Yapay zekânın akciğer röntgenlerine bakılarak kalp yetersizliğini tahmin etme gücü yüzde 89,1 duyarlılık, yüzde 86,4 seçicilik oranıyla ölçüldü. Çalışmanın ortaya koyduğu potansiyeller, kalp yetersizliği tanısı konmamış hastaların erken yakalanması, tedaviye erken başlanması, kalp yetersizliği hastalarının yaşam kalitesini yükseltmek ve hastalığın seyrini yavaşlatabilmeyi başarmak şeklinde. (Kaynak) Ayrıca, kalp yetersizliği yapay zeka ile takip edilebilir. Üzerindeki sensörler aracılığıyla kalbe ait bazı biyolojik verileri anlık izleyebilen ve aynı zamanda bu ölçümleri kaydedebilen giyilebilir teknolojiler, elde edilen biyolojik ve klinik takip verileriyle yapay zeka temelinde algoritma geliştirebilir. Bu algoritma da uzmanların değerlendirme ve karar verme sürecini kolaylaştırabilir. (Kaynak)
Cerrahlara yardımcı olmak üzere geliştirilen bir yapay zeka teknolojisi, hipofiz bezini içeren 200'den fazla ameliyatın görüntüleri izledi ve 10 aylık bir sürede bir doktorun kazanmasının 10 yıl alacağı bilgiye sahip oldu. Bu durum, yapay zeka kullanarak daha güvenli ve etkili beyin ameliyatları yapılabilmesi potansiyeli getiriyor. Yapay zeka teknolojisi, beynin merkezindeki küçük tümörleri ve kan damarları gibi kritik yapıları öne çıkararak, cerrahları uyarıyor. (Kaynak)
Yapay zeka, erken doğumları tahmin edebilir. Yapay zekanın derin öğrenme modelinin kullanıldığı ve hamile 156 kadının, rahmindeki elektrik dalgalanmalarını incelendiği bir çalışma, doğumların hamileliğin 31’inci haftasında tahmin edebileceğini ortaya koydu. Yapay zekanın derin öğrenme modelinin, çalışmaya katılan kadınlardan yüzde 19’unda erken doğum tahmini yaptığı çalışmada, kadınlar gebeliğin 37’nci haftasına geldiklerinde, yapay zekanın tahmininin doğru çıktı. (Kaynak)
Kurgusal vakaların hastane taburcu kağıtlarının doktorlar ve ChatGPT tarafından doldurulduğu bir çalışmada doktorlar elle hazırladıkları her rapor için ortalama 27.8 dakika harcarken, ChatGPT ise benzer kalitedeki raporu oluşturabilmek için ortalama 2,9 dakikaya ihtiyaç duydu. Yapay zekanın insanlardan yaklaşık 10 kat daha hızlı rapor hazırlaması, doktorların evrak yükünün fazlalığından kurtulması anlamına geliyor. Sağlık çalışanlarının üzerlerindeki idari yükü azaltması, doktorların hastalarına daha fazla zaman ayırabilmeleri demek. (Kaynak)
Sağlık alanındaki tüm bu yeniliklerin taşıdığı anlamı, üçüncü içeriğimizde irdelemeye devam edeceğiz! Sizlere, yapay zekanın iyilik odaklı kullanımına dair benzer derleme içerikler sunmaya devam edeceğiz! “AI for Good Global Summit 2024” etkinliği sonrası, zirvedeki oturumlardan aktaracağımız görüş ve iç görülere ek olarak, etkinlikte tanıtılacak benzer iyi örnekleri de içeriklerimizde işleyeceğiz. Yayınlarımızı takipte kalın!