Sağlık alanında başta hasta tanı ve tedavi sonuçlarını iyileştirmek, maliyetleri düşürmek için kullanılan AI teknolojileri, insanlara göre daha iyi ve daha hızlı teşhis yapmak için geliştiriliyor. Sizler için sağlık sektöründe yapay zeka olarak gelecek yıllarda devrim yaratacak uygulamaları derledik
1) Google Deepmind
Son zamanlarda, AI araştırmaları için şirketin kendi bünyesinde başlatılan Google Deepmind sağlık projesi, tıbbi kayıtları daha hızlı ve daha iyi sağlık hizmeti vermek amacıyla kullanıyor. Google Deepmind yüzlerce dakika içinde tıbbi bilgilerin işlemesini yapabiliyor. Araştırma erken aşamasında olsa da, Google şu anda Moorfields Hospital ve NHS gibi kurumlarla sistemi geliştirebilmek için işbirliği yapıyor.
4) Zephyr Medicine
Johnson & Johnson’ın çeşitli veri doktorlar için daha iyi analiz edebilmek için geliştirdiği, 2011 yılında piyasaya sürdüğü, William King Zephyr, doktorların doğru tedavi seçiminde gereken süreyi azaltacak algoritmalar üzerine çalışıyor. Proje PharmaVOICE dergisi okuyucuları tarafından 2016’ın 100 en ilham verici proje kapsamında Yaşam Bilimleri sektöründe birinci olarak seçildi. Makine öğrenimi algoritmaları ile bir veri kümesini oldukça hızlı işleyebilen bu sistemin en büyük avantajlarından biri de büyük verilerin görselleştirilmesine olanak sağlaması.
5) Oncora Medicine
Philadelphia tabanlı bu start-up kanser araştırma ve tedavilerinde, özellikle radyoterapi alanında destek sağlamayı amaçlamaktadır. Co-Founder’lardan radyasyon onkolog David Lindsay , topladığı elektronik tıbbi kayıtları düzenleyerek dijital bir veritabanı oluşturmuş. Veri analizi ve radyoterapi tedavi planları konusunda doktorlara yardımcı bir platform tasarlamak istemiş. Ve Oncora Medicine kurulmuş ! 2016 yılında, yaklaşık 1.2 milyon dolar başlangıç tohum yatırımı almış. 2017 yılında üç önemli sağlık merkezi 10.000 hastasına kişiselleştirilmiş tedavi konusunda yardım almak için onun Radyasyon Onkolojisi platformunu kullanmayı planlıyor.
TIBBİ GÖRÜNTÜLEMELERDE YAPAY ZEKA
Tıbbi görüntüleme ve vücudun iç yapılarını görüntülemeye yarayan yöntemleri kapsar. X-ışını, MRI, Ultrasonografi, Tomografi yaygın olarak bilinenlerden bir kaçıdır. Bu görüntüleme teknikleri hakkında düşününce akla ilk ne gelir? Bazen bir odadan bile daha büyük, pahalı görünümlü ve karmaşık makineler… Şu an ki bu etkili görüntüleme teknolojilerinin yaygınlaşamamasının en büyük sebebi : pahalı ve nitelikli insan gücü gerekmesi.Bu sorun tam olarak da AI startup’larının çözmeye çalıştıkları problem. Ülkemizde her ne kadar oldukça yaygın olsa da dünyanın 60%’ı halen modern medikal görüntülemelere ulaşamıyor.
1) Butterfly Network
Jonathan Rothberg’ın 2011’de kurduğu start-up, Butterfly Network ile hedefi MR ve ultrasonlardan önemli ölçüde ucuz ve verimli yeni bir tıbbi görüntüleme aygıtı oluşturmak. Startup’ın nihai amacı tıbbi görüntüleme işleminin otomatikleştirilmesini sağlamak.
2) 3Scan
San Francisco tabanlı start-up laboratuvar ve araştırmacıların mikroskoplar yardımıyla dokular hakkında daha iyi görünüm oluşturması için görüntü işleyen yapay zekalar tasarlamayı amaçlamaktadır. Şirketin kurucularından ve COO’su Megan Klimen göre , 3Scan doku analizi için bazı angarya manuel süreçleri kullanarak araştırmacılar için sıkıcı bu manuel süreçleri ortadan kaldırabilir. Ayrıca Klimen, 3Scan’ın geleneksel yöntemlerle bir patologun bir günde inceleyeceği dokuları çok daha kısa sürelerde analiz edebileceğini belirtiyor.
4) Arterys
