Yapay Zeka bilimsel bir bulmaca olan kanser için kullanılabilir
Kansere çare arayışları araştırmacıların yıllardır canını sıkıyor. Oldukça fazla ilerleme kaydedilmesine rağmen hala büyük bir uğraş verilmekte.
Ancak bilim adamları yakında bu karmaşıklığa saldıracak Akıllı Makineler adını verdikleri güçlü bir yardımcı üzerinde çalışıyorlar.
Oyun dünyasından bir örneği ele alalım: Geçen sene Google’ın yapay zeka platformu olan AlphaGo, Güney Kore’nin Büyük Üstad’ı Lee Sedol’u oldukça karışık olan ve evrendeki yıldızlardan daha fazla hareketin bulunduğu Go oyununda yenmek için derin öğrenme teknikleri üretti. Bu mekanik öğrenme ve yapay zeka ile bilimsel bir bulmaca olan kanser için kullanılabilir.
Sağlıklı çalışmalar için daha fazla veri gerekli
Kesin olan bir şey var ki, eğer üzerinde çalışacağımız daha fazla veri olmazsa bu teknikler ile kanseri yenecek hamleyi yapamayız. Medikal kayıtlar, genetik testler ve mammogramlar gibi birçok veri takımları gizli tutularak bilimsel zekaların ve en iyi öğrenme algoritmalarımızdan uzak tutuluyor. İyi haber ise kanser araştırmalarında ki büyük veriler merkezi aşamada ve geniş ölçekli ve devlet destekli girişimler artıyor.
Amerika’da bulunan Milyon Gazi Programı, İngiltere’den 100,000 Genom Projesi ve Ulusal Sağlık Kurulu’nun Kanser Genom Atlas’ının bulundurduğu 11,000 hastanın verileri Dünya genelindeki araştırmacılara cloud aracılığı ile ulaştırılıyor. Son yapılan araştırmalara göre, 2025’e kadar 2 milyar insan genomu incelenecek.
Genetik testlerinin de içinde bulunduğu yeni veri talepleri artıyor. 2007 yılında 1 kişinin genomunu test etmek 10 milyon dolar demekti, günümüzde ise bu testi 1,000 dolardan daha az bir fiyata yaptırabilirsiniz. Bazı kanser tiplerinde yüksek risk taşıdığınızı öğrenmek bile hayat kurtaran bir bilgi olabilir. Ücretin bu kadar düşük olması ise araştırmaların gücünü daha geniş bir çevreye yayıyor.
Mekanik öğrenmedeki gelişmeler önemli
Araştırmacılar için genel sorun ise verilerin hacim ve etnik çeşitlilik açısından yetersiz olması ve buna ek olarak araştırmacıların sık sık kısıtlayıcı yasal işlemlerle karşılaşması. Genom verilerini paylaşan organizasyonların bile anlaşmaları bireysel kurumlar ve bireysel veri takımları arasında oluyor. Bu teknolojilerin yararları riski tanımlama ve görüntülemenin de ötesinde. Mekanik öğrenmedeki gelişmeler kanser ilaçlarının gelişmesini ve uygun terapi seçimlerini hızlandırabilir.
Kanser araştırmaları ve yapay zeka programları için verileri kullanılabilir yapmak adına önemli olan 3 şey olduğuna inanıyoruz. İlk olarak hastalar verilere kolaylıkla katkıda bulunabilmeli. Bu da medikal kayıtlar, radyoloji resimleri ve genetik testleri kapsıyor. Laboratuvar şirketleri ve medikal merkezleri, veri paylaşımını yasallaştırma ve kolaylaştırmak adına, ortak bir onay formunu benimsemeleri gerekmekte.
İkinci olarak yapay zeka, veri bilimi ve kanser üzerinde çalışan araştırmacılara daha fazla fon gerekiyor. Tıpkı Chan Zuckerberg Kurumu’nun ilaçlar için yeni bir cihaz gelişimine fon sağladığı gibi, yeni yapay zeka teknikleri de medikal uygulamalar için desteklenmeli.
Ve son olarak bütün etnik kökenleri içeren yeni veri takımları üretilmeli. Bu kanser araştırmalarındaki ilerlemelerin herkes tarafından ulaşılabilir olduğundan emin olmalıyız.
Sağlık ile ilgili diğer haberleri görmek için buraya tıklayın.
