Kongre Daveti
|
|
|
| Prof. Dr. H. Seval AKGÜN, MD, PhDs, Msc, CPHAA KONGRE BAŞKANI Sağlık Akademisyenleri Derneği (SAD) Başkanı /TÜRKİYE |
Doç. Dr. Ferhat Devrim ZENGÜL, KONGRE EŞ-BAŞKANI Alabama Birmingham Üniversitesi / ABD |
Doç. Dr. Bünyamin ÖZAYDIN, PhD, BİLİMSEL KURUL BAŞKANI Alabama Birmingham Üniversitesi / ABD |
İnsan yaşamı kapsamında en önemli konuların başında kuşkusuz sağlık gelmektedir. Sağlık alanındaki hızlı ilerlemenin en büyük desteğini teknolojik yenilikler sağlamaktadır. Bu bağlamda teşhis ve tedavi hizmeti vermekte olan sağlık kurumlarının teknolojik gelişmelerden uzak kalması düşünülemez.
Yapay Zeka (AI), insan düşüncelerini, tepkilerini taklit etmek insan zekasını simule etmeye dayanan, algoritmalar, sezgisel tarama, pattern matching, kural tabanlı işlemler, derin öğrenme, bilişsel işlemler kullanarak istenilen sonuca ulaşmayı hedefleyen, kendi kendine öğrenen bilgisayar bilimidir. Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ, karmaşık tıbbî ve sağlık hizmetleri verilerinin analizinde, insan bilişini taklit etmek için makine öğrenimi algoritmalarını, yazılımlarını veya yapay zeka tanımlamak için kullanılan kapsamlı bir terimdir.
Sağlıkta dijitalleşme kapsamında geliştirilen yapay zeka uygulamaları, ham verilerdeki anlamlı ilişkileri tanımlayabildiğinden, birçok tıbbi durumda teşhis, tedavi ve tahminleri desteklemek için kullanılmaktadır. Bu uygulamalar hastalıkların tanılanmasından, hastaların değerlendirilmesinde, tedavi yöntemlerinin belirlenmesinden, klinik karar verme ve sağlığı koruyup sürdürme alanına kadar uzanmaktadır. . AI algoritmaları, hastalığın önlenmesi ve teşhisi için elektronik sağlık kayıtları aracılığıyla büyük miktarda veriyi analiz etmek için de kullanılabilir. Son yıllarda, yapay zekanın sağlıkta pek çok alanda kullanım örnekleri karşımıza çıkmaktadır.
İşte sağlıkta yapay zeka uygulamalarının bazı örnekleri:
- Tanı ve Teşhis: Yapay zeka, hastalıkların tanı ve teşhisinde kullanılabilir. Örneğin, derin öğrenme algoritmaları kullanılarak, kanser taramalarında tümörlerin tespit edilmesi ve sınıflandırılması sağlanabilir.
- Radyoloji: Yapay zeka, radyoloji görüntülerinin analizinde kullanılabilir. Bilgisayarlı tomografi (BT) veya manyetik rezonans görüntüleme (MRG) gibi görüntüleme tekniklerinden elde edilen verilerin analiz edilmesi ve anormal bölgelerin tespit edilmesi için kullanılabilir.
- İlaç Geliştirme: Yapay zeka, ilaç geliştirme sürecinde de kullanılabilir. Yapay zeka algoritmaları, mevcut ilaçlar üzerinde yapılan testlerin sonuçlarını analiz ederek, yeni ilaç adaylarının keşfedilmesine yardımcı olabilir.
- Hastane Yönetimi: Yapay zeka, hastane yönetimi süreçlerinde kullanılabilir. Örneğin, randevu planlama, kaynak yönetimi ve hastane personel optimizasyonu gibi konularda yapay zeka algoritmaları kullanılabilir.
- Kişiselleştirilmiş Tıp: Yapay zeka, hastaların sağlık verilerini analiz ederek, kişiselleştirilmiş tıp uygulamaları sunabilir. Hastaların genetik verileri, sağlık geçmişleri ve yaşam tarzı bilgileri kullanılarak, hastalıkların risk faktörleri ve tedavi yöntemleri belirlenebilir.