Sağlıkta Python: Hastanelerde Yapay Zekâ Uygulamaları

İçindekiler

Giriş

Görüntü Temelli Tanıda Python Kullanımı

• Tümörlerin Tespiti ve Sınıflandırılması
• Kardiyovasküler Anormalliklerin Tespiti
• Kırıklar ve Diğer Yaralanmaların Tespiti
• Yaygın Kanserler İçin Tarama

Sağlıkta Doğal Dil İşleme (NLP) Kullanımı

• NLP ile klinik karar destek (CDS) sistemi oluşturma
• NLP ile Fenotipleme Yeteneklerini Geliştirme
• Psikoz Başlangıcını Öngörme
• Siroz Hastalarının Belirlenmesi ve Risk Katmanlandırması
• Bildirim Zorunluluğu Olan Kanser Vakalarının Belirlenmesi
• Öngörüsel Analitik İçin NLP Uygulamaları

Karmaşık Hastalıkları Öngörmek ve Analiz Etmek İçin Python Kullanımı

Hasta Deneyimini İyileştirmek İçin Python Kullanımı

Hastane Operasyonlarını Geliştirme

İlaç Keşfi

Sağlıkta Python Kullanımının Geleceği

Sonuç

Giriş

Günümüz dünyasında bilgisayarlar ve akıllı telefonlar yaşamımızın birçok alanını dönüştürdü; sağlık sektörü de bunun istisnası değil.  Sağlık profesyonelleri sağlık verilerini giderek daha fazla kâğıttan elektronik ortama taşıyor ve bunun sonucunda tesisler büyük miktarda veri üretiyor.  Python, veri bilimcilerin sağlıkta karşılaşılan çok sayıda soruna çözüm üretmek için kullandığı temel bir programlama dilidir ve sağlık profesyonelleri için verilerden anlamlı içgörüler üretmeye yönelik zengin bir araç seti sunar. Hekimler, daha iyi prognozlar yapmak ve sağlık hizmeti kalitesini artırmak için Python destekli uygulamalardan yararlanabilir.  Sağlık alanında veri bilimciler Python’u başlıca aşağıdakiler için makine öğrenimi algoritmaları ve yazılım uygulamaları geliştirmede kullanır:

• Tıbbi tanı gerçekleştirme
• Hastane operasyonlarının verimliliğini artırma
• Genomik çalışmalar
• İlaç keşfi
• Öngörüsel analitik

Sağlıkta Python’un başlıca uygulamaları makine öğrenimi (ML) ve doğal dil işleme (NLP) algoritmalarına dayanır. Bu uygulamalar arasında görüntü temelli tanı, tıbbi belgelerin doğal dil işlenmesi ve insan genetiği kullanılarak hastalıkların öngörülmesi sayılabilir. Bu tür uygulamalar sağlık sektörü için kritik önemdedir: verileri hastalar ve sağlık çalışanları için anlaşılır, anlamlı ve güvenilir bilgiye dönüştürürler. Aşağıdaki bölüm, veri bilimcilerin ve sağlık profesyonellerinin Python’da ML ve NLP’yi sağlık sorunlarını çözmek ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için nasıl kullandığına dair ayrıntılar sunar.  

Görüntü Temelli Tanıda Python Kullanımı

Sağlıkta en umut verici teknolojik gelişmelerden biri, manyetik rezonans (MR), bilgisayarlı tomografi (BT) ve difüzyon tensör görüntüleme (DTI) gibi çoklu görüntülerin ML ile analiz edilerek tanı sağlanmasıdır. İnsan beyni aynı anda birçok görüntüyü analiz etmekte zorlanabilirken, makine öğrenimi çözümleri çok sayıda bilgiyi işleyip tek bir tanısal sonuç üretebilir. Sarker (2021), sağlık ve araştırmada makine öğreniminin gerçek dünya uygulamalarına ve araştırma yönelimlerine örnekler sunar.  Ayrıca, Python’un görüntü analizinde makine öğrenimi için kullanımının doğruluğunun yaklaşık %92 olduğu da kayda değerdir. Bu oran kıdemli klinisyenler için %96’lık doğruluğun biraz altındadır. Ancak, patologlar makine öğrenimi modellerini değerlendirdiğinde doğruluk oranı %99,5’e çıkabilir. 

Tümörlerin Tespiti ve Sınıflandırılması

Makine öğrenimi teknolojilerinin sağlıkta en yaygın uygulamalarından biri bilgisayar destekli tespit (CAD) ile tümör saptamadır. Bu teknikler, bir lezyonun gerçekten lezyon olma olasılığını hesaplamak için CNN’leri uygular. Örneğin, mamografide yapay zekâ araçları birçok radyolog için bir “ikinci” görüş sağlayabilir. Bu, insan tarafından ikinci görüş verilmesine ilişkin maliyeti artırmadan taramaların doğruluğunu önemli ölçüde iyileştirir.

Hekimler, bir beyin tümörü türü olan glioblastomanın tespiti ve sınıflandırılmasında zorluklar yaşamıştır. Zorluk, bu tümörlerin invaziv ve yaygın doğasından kaynaklanır. Diğer beyin tümörlerinden farklı olarak, bu tümörlerin yerini saptamak ve tedaviye nasıl yanıt verdiklerini değerlendirmek zordur. Derin öğrenme, glioblastoma MR’larının değerlendirilmesini otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Kardiyovasküler Anormalliklerin Tespiti 

Göğüs röntgenleri gibi görüntülerden kalp anormalliklerinin tespitinin Python ile otomatikleştirilmesi, karar verme süreçlerini hızlandırabilir ve tanısal hataları azaltabilir. Bir hasta nefes darlığı gibi semptomlar gösterdiğinde, hekimler sıklıkla bir kardiyomegali değerlendirme aracı olarak göğüs radyografisi ister. Python ile oluşturulan yapay zekâ araçları, pulmoner arter çapının ölçülmesi ve karina açısı ölçümü gibi değerlendirme görevlerini otomatikleştirmeye yardımcı olabilir. Örneğin, aşağıdaki görsel veri bilimcilerin hastaların klinik özelliklerini (cinsiyet, sigara içme durumu, hipertansiyon riski gibi) kullanarak kardiyovasküler hastalığı nasıl öngördüğünü göstermektedir. Modelin doğruluğu yaklaşık %76’dır (Weng ve diğ., 2017). 

Kaynak: Weng ve diğ. (2017)

ML algoritmaları görüntüleri değerlendirip raporları otomatik olarak oluşturabilir; bu da insan uzmanların anormallikleri normal ölçümlerden ayırmak için harcadığı zamanı azaltır. 

Kırıklar ve Diğer Yaralanmaların Tespiti

Veri bilimciler, zor fark edilen çıkıklar, kırıklar ve yumuşak doku yaralanmalarını belirlemek için ML destekli araçlar kullanabilir; bu da cerrahların daha emin tedavi kararları almasını sağlar. Görüntüleri tarafsız algoritmalarla analiz etmek, sağlık profesyonellerinin tüm yaralanmaları hesaba katmasına ve en iyi tedavileri sunmasına yardımcı olabilir. Yapay zekâ araçları, tıbbi görüntülerin kapsamlı analizini yaparak doğru raporları zamanında üretebilir; böylece hasta riski, yalancı negatifler ve sağlık profesyonelleri için hukuki risk en aza iner.

Torasik Durumların ve Komplikasyonların Tespiti 

Zatürre gibi torasik durumlar, sağlık hizmeti sunucularından hızlı reaksiyon gerektirir. Hekimler, zatürreyi teşhis etmek ve durumu COVID-19 gibi diğer akciğer hastalıklarından ayırmak için radyoloji görüntülerini kullanır. Ancak, Hasan ve diğ. (2021)’in gösterdiği gibi, radyologlar görüntüleri analiz edip hekimler için rapor yazmak üzere her zaman erişilebilir olmayabilir. Erişilebilir olduklarında dahi, hastanın önceden var olan akciğer rahatsızlıkları varsa zatürreyi saptamakta zorlanabilirler. Python tabanlı bir yapay zekâ algoritması, röntgen ve diğer tıbbi görüntüleri analiz ederek zatürreyi tespit edebilir ve ardından uygun tedaviyi sunmaları için sağlık hizmeti sunucularını otomatik olarak uyarabilir.

Yaygın Kanserler İçin Tarama

Onkologlar, kolon kanseri, prostat kanseri ve meme kanseri gibi kanserler için rutin, önleyici taramaları gerçekleştirmek üzere tıbbi görüntülemeden yararlanır. Meme kanseri taramasında radyologlar, bir tümörü kesin olarak iyi huylu mu kötü huylu mu sınıflandırmada zorlanabilir. Yanlış pozitifler gereksiz invaziv testlere veya tedavilere yol açabilirken, gözden kaçan maligniteler gecikmiş tanı ve istenmeyen sonuçlara neden olabilir. Yapay zekâ kullanımı, tıbbi görüntülerin okunmasındaki doğruluğu artırarak gereksiz iyi huylu biyopsi oranını potansiyel olarak düşürmeye yardımcı olabilir.

Sağlıkta Doğal Dil İşleme (NLP) Kullanımı

Veri bilimciler ve sağlık profesyonelleri, hasta görüşmeleri, semptomlar ve hayati bulgular gibi çok çeşitli unsurları işlemek ve analiz etmek için doğal dil işleme (NLP) araçlarını kullanır. NLP, tıbbi belgeleri hızla taramanın ve ortaya çıkan bilgiyi bir veritabanına entegre etmenin daha ucuz bir yolunu sunabilir; zira NLP sistemleri metinlerden ve görüntülerden okunabilir veriyi çıkararak anahtar kelime ve terimleri belirler. NLP’nin sağlıkta uygulanmasına dair birçok heyecan verici olasılık vardır. Bu uygulamalar ağırlıkla tıbbi araştırmaları ve tıbbı geliştirmeye yöneliktir. Bu bölüm, NLP’nin sağlıkta bazı kullanım alanlarını vurgular. Liste kapsamlı değildir; makine öğrenimi uygulamalarının bazı örneklerine değinmektedir. 

NLP ile klinik karar destek (CDS) sistemi oluşturma

NLP’yi, geçmiş hasta kayıtlarını kullanarak klinik karar desteğini (CDS) iyileştiren bir sistem oluşturmak için kullanabilirsiniz. Böyle bir sistem, bilgi veritabanına dayanarak hekimlerin hastalar için klinik kararlar almasına yardımcı olabilir. Veritabanı, hekim notlarından (el yazısı veya metin), laboratuvarlardan ya da yazıya dökülmüş ses kayıtlarından çıkarılan bilgileri içerebilir. Sistem, tıbbi kayıtlardan hasta bilgilerini çıkarıp önceki vakalardan ve/veya literatürden gelen bilgilere dayanarak olası hastalık durumlarını ilişkilendirerek çalışır. 

NLP ile Fenotipleme Yeteneklerini Geliştirme

Bir fenotip, bir organizmada belirli bir özelliğin (fiziksel veya biyokimyasal) gözlemlenebilir ifadesidir. Klinik uzmanlar, hastaları sınıflandırmak, verilerine daha derinlemesine içgörü kazanmak ve kohortlarla karşılaştırmak için fenotiplemeden yararlanır.

• Tüm hasta verilerinin %80’ini oluşturan yapılandırılmamış veriyi çıkarmak ve analiz etmek için NLP değerli bir araçtır. 
• Ayrıca patoloji raporları hastalar hakkında çok fazla bilgi içerdiğinden NLP, daha zengin fenotiplemeye imkân tanır. 
• NLP, analistlerin bu verileri çıkararak hangi genetik mutasyonların kanserli doku türleriyle ilişkili olduğu gibi karmaşık ve spesifik soruları yanıtlamasını sağlar.

Psikoz Başlangıcını Öngörme

Araştırmacılar, klinik olarak yüksek riskli gençlerin yazıya dökülmüş ses kayıtlarını kullanarak Latent Semantik Analiz adı verilen bir teknikle NLP’nin psikoz başlangıcını öngörmedeki uygulamasına ilişkin bir rapor yayımladı. Model, eğitimde %93, test veri setlerinde %90 doğruluk elde etti. Katılımcı sayısının 40 ile sınırlı olmasına rağmen model, bir hastanın psikoz geliştirip geliştirmeyeceğini öngörmede başarılı oldu.

Siroz Hastalarının Belirlenmesi ve Risk Katmanlandırması

NLP’nin sağlıkta bir diğer uygulaması, siroz hastalarının belirlenmesidir. Başka bir çalışma, siroz hastalarını tanımlamak ve risklerine göre katmanlandırmak için NLP kullandı. Bu çalışma, elektronik sağlık kayıtları, ICD-9 kod kombinasyonları ve radyolojik taramalardan siroz hastalarını %95,71 doğrulukla doğru bir şekilde belirleyebildi. Bu da böyle bir sistemin, çoğu hastanede mevcut tıbbi verilere dayanarak siroz hastalarını doğru şekilde belirleyebileceğini gösterir.

Bildirim Zorunluluğu Olan Kanser Vakalarının Belirlenmesi

Bir başka çalışma, ulusal kanser kayıtları için bildirim zorunluluğu olan kanser vakalarını belirlemek üzere NLP kullandı. Amaç, ABD’deki Ulusal Kanser Kayıtları Programına kanser hastalarının bildirilmesini otomatikleştirmekti. Çalışma, patoloji raporları ve tanıları analiz etmek ve denetimli makine öğrenimiyle kanser hastalarını %87,2 doğrulukla belirlemek için NLP kullandı.

Öngörüsel Analitik İçin NLP Uygulamaları

NLP’nin en heyecan verici faydalarından biri, bir popülasyonda sağlık sonuçlarını iyileştirmek için öngörüsel analitiklerin geliştirilmesine olanak tanımasıdır. Örneklerden biri, potansiyel intihar vakalarını tespit etmek ve müdahale etmek için sosyal medya gönderilerinin analizidir. İntihar, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki önde gelen ölüm nedenlerinden biridir. Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü (NIMH) tarafından yapılan yakın tarihli bir ankette, Amerika’da yaklaşık 12 milyon yetişkinin ciddi intihar düşünceleri yaşadığı gösterilmiştir. Bu grubun yaklaşık %10’u plan yapmış ve intihara teşebbüs etmiştir. 

Kaynak: NIMH (2021). ABD’li yetişkinlerde intihar düşünceleri ve davranışları.

Sağlık profesyonelleri, müdahale edebilmek için risk altındaki bireyleri veya kohortları belirlemek ister. Sosyal medya gönderilerini kullanarak intihar girişimlerini öngören birkaç çalışma vardır. Bir çalışma Twitter verilerini kullanarak yüksek doğruluk düzeyine (yaklaşık %70) sahip bir model geliştirdi. Temel bulgular arasında, yakın intihar riski altındaki kullanıcıların metinlerinde daha az emoji kullanması ve çoğunlukla mavi emojiler veya kırık kalp sembolleri paylaşması yer aldı. Ayrıca, intihara teşebbüs etmeden önce üzgün veya öfkeli tweet’ler attılar. Coppersmith (2018) de NLP kullanarak %70’in üzerinde doğrulukla intihar vakalarını öngördü (ROC grafiğine bakınız).

Kaynak: Coppersmith ve diğ. (2018)

Sağlık kuruluşları, veri biliminin devasa ağacından kolay toplanan meyveleri almak için şimdiden NLP’yi kullanıyor. Büyük teknoloji şirketleri sağlık için giderek daha fazla NLP aracı oluşturuyor. Örneğin Amazon’un, sağlık profesyonellerinin yapılandırılmamış verilerden içgörü çıkarmasına yardımcı olan kullanıcı dostu bir klinik NLP aracı var. Bu sayede deneme çalışmalarına hasta alımını kolaylaştırabilir, hastalar için doğru tanıyı bulabilir ve skleroz gibi durumların erken tespiti için uyarı sistemleri kurabilirler.

Karmaşık Hastalıkları Öngörmek ve Analiz Etmek İçin Python Kullanımı

Analistler, hastalıkları öngörmek ve hastalığın nedenini belirlemek için genetiği analiz etmek üzere Python’daki makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Genetiğin bir bireyin riskini nasıl etkilediğine dair içgörü kazanmak, koruyucu sağlık hizmetlerine yardımcı olabilir. Bu, hekimlere hastaların sağlık planlarını kişiselleştirme ve daha karmaşık hastalıklara yakalanma riskini azaltma konusunda önemli bilgiler sağlayabilir. 

Herhangi bir hastalığın nasıl seyredeceğini öngörmek zordur ve bazı hastalıklar hızlı ve beklenmedik şekilde mutasyona uğradığından birçok sistem bu görevde verimsizdir. Python kullanarak, geliştiriciler hastalıklar ağırlaşmadan önce onları öngörebilen verimli Makine Öğrenimi modelleri inşa edebilir.

Önemli gelişmelerden biri, insan genetiğinde yeni nesil dizileme (NGS) teknikleridir. NGS, biyolojik ve tıbbi araştırmaların ayrılmaz bir parçasıdır. NGS’nin temel önemi, üretilen veri kümelerinin işlenmesi ve analizine olan talebi artırmıştır. Bu, metagenomik ölçüm ve sınıflandırma, varyant çağırma ve genomik özellik tespiti gibi çeşitli konulardaki araştırma sorularını ele almaya yardımcı olur. 

Başka bir örnekte, Li ve diğ. (2018) karmaşık hastalıkların hem heterojenliğini hem de epistazını öngörmek için grafik işlem birimi (GPU) üzerinde eğitilen derin öğrenme algoritmalarını kullanmıştır.

Makine öğrenimi ile bilim insanları, daha öngörülebilir şekilde modellenebilen hastalık örüntülerini ve eğilimleri bulabilir. Böylece makine öğrenimi, kardiyovasküler hastalıklar, kanserler ve Alzheimer hastalığı gibi belirli hastalıklara yakalanma riski olanları doğru bir şekilde öngörme potansiyeline sahiptir. 

Son olarak, Google, hastaların tıbbi verilerini kullanarak kanseri tespit etmeye yönelik böyle bir Derin Öğrenme algoritması geliştirdi. Model etkilidir; yalnızca tedavi sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda kötü tanı nedeniyle gelecekte ciddi komplikasyonlar yaşama riskini de azaltır.

Hasta Deneyimini İyileştirmek İçin Python Kullanımı

Hasta yönetimi önemli kaynaklar gerektirebilir. Sınırlı personele sahip tesisler, hastaların randevularını, tedavilerini ve genel refahını takip etmekte zorlanabilir. Python ile sağlık uygulamaları geliştirmek, tesislerin hastaları yönetmesine yardımcı olarak personelin kritik faaliyetlere odaklanmasını sağlayabilir. 

Python uygulamaları, hastaların randevu planlamasına, sık sorulan sorulara yanıt almalarına, ilaç yenileme talebinde bulunmalarına, acil servislerle iletişime geçmelerine ve izleme için sağlık verilerini düzenli olarak güncellemelerine yardımcı olabilir; bu da sağlık çalışanlarının kritik hastalıkları olan hastaları tedavi etmeye odaklanmasına imkân tanır. 

Hastane Operasyonlarını Geliştirme

Sağlık tesisleri, kaynak kısıtlarına ilişkin sorunları çözmek için Python’dan yararlanabilir. Veri bilimciler, personel planlamasını optimize eden modeller oluşturarak düşük kabulün olduğu vardiyalarda aşırı personel bulundurma veya yoğun günlerde yetersiz personelle çalışma gibi sorunlardan kaçınmaya yardımcı olabilir. 

Python destekli uygulamalar, randevuları, tanı olanaklarının kullanımını ve tedaviyi optimize edebilir. Hastanelerin sınırlı yoğun bakım (YBÜ) kaynakları vardır ve bu olanakların kullanımını optimize etmeleri gerekir. Wu ve diğ. (2021) çalışmalarında, YBÜ hastalarında yoğun bakımda kalış süresini öngörmek için ML kullandı. Dört farklı ML tekniği (destek vektör makineleri, rastgele orman, derin öğrenme ve gradyan artırmalı karar ağaçları) kullandılar. Son model olan gradyan artırmalı karar ağacı, %74,7 doğrulukla en iyi performansı gösterdi.   Sektör analistlerine göre, yapay zekâ uygulamalarının 2026’ya kadar ABD ekonomisine yıllık yaklaşık 150 milyar dolar tasarruf sağlama potansiyeli vardır (Roth, 2021). 

Bir veri bilimci olarak YBÜ’de kalış süresini öngörmek ve hastanelerin kaynaklarını planlamalarına yardımcı olmak için ML geliştirmede kullanabileceğiniz açık kaynak veri kümeleri mevcuttur. Başlamak için bu Kaggle bağlantısına göz atın.  Ayrıca veri bilimciler, sağlık hizmeti sunucularının maliyet ve tesislerini nasıl yönettiğini iyileştirmek için Scikit-Learn, Keras, TensorFlow ve Pytorch gibi ML araçlarıyla Python’un gücünü açığa çıkarabilir. 

İlaç Keşfi 

Python programlama dili, modern ilaç keşfinde tercih edilen önde gelen bir dildir. indeed.com’da yayımlanan ilaç keşfiyle ilgili iş ilanlarının neredeyse tamamı Python deneyimi gerektirir. Bu nedenle, Python öğrenmek artık bir tercih değil, ilaç keşfiyle ilgili kariyerler için bir gerekliliktir. 

İlaç keşfinde Python kullanımına iyi bir örnek, AstraZeneca’nın PyMOL aracıdır. AstraZeneca, ilaç keşfini hızlandırmak için Python’dan yararlanan şirketlerden biridir. PyMOL, hastalık hedeflerinin 3B yapılarını görüntülemek için güçlü bir araçtır. Araç, kullanıcılara hedeflerdeki çeşitli yapısal özellikleri yetkin şekilde vurgulayıp ayırt etme imkânı tanıyan 12 farklı stereo görselleştirme moduna sahiptir. Bilim insanları, ilaç molekülleri için uygun bağlanma bölgelerini bulmak üzere araçlardan yararlanır. Araç, yeni öngörü yöntemlerine iyi uyum sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Aşağıdaki görsel, aracın ilaç prototiplerinin tasarlanmasına yardımcı olmak için milyonlarca veriyi nasıl taradığını göstermektedir. 

Kaynak: PyMOL

PyMOL, hedeflenen hastalık organizmalarının üç boyutlu (3B) yapılarının görselleştirilmesini sağlar. Bu görselleştirmeleri kullanarak bilim insanları temel sorunları daha iyi anlar ve hastalığı uygun şekilde ele almak için yeni moleküler yapılar tasarlayabilir.

Sağlıkta Python Kullanımının Geleceği

Büyük ve karmaşık sağlık veri kümelerinin artışı, maliyetleri düşürme gereksinimi ve sağlık iş gücünün daralması, pazarda YZ/ML araçlarının büyümesini körüklüyor. İnsan uzmanlarla yapay zekâ tabanlı araçlar arasında artan sayıda iş birliği ve ortaklık da söz konusu. Bazı girişimler insanı dikkate alan yapay zekâ sistemleri geliştirirken YZ/ML ve NLP geliştiricileri için geleceğin parlak olduğu görülüyor. Sağlıkta robot kullanımında istikrarlı bir artış var. 

Sağlıkta robotların yenilikçi uygulamaları, iskelet dışı destek sistemleri ve protezlerden nano robotlara ve cerrahi robotlara kadar uzanır. ABD’de sağlık robotikleri pazarının 2027’ye kadar yaklaşık 32,5 milyar dolara büyümesi—2020-2027 dönemi için %21,3 bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile—beklenmektedir (Xavor, 2021). 

COVID-19’a karşı mücadele, görüntü temelli tanı, ilaç keşfi, genomik ve öngörüsel analitik için konuşlandırılan YZ teknolojileriyle pazardaki büyümeyi sürdürmeye devam edecektir.

Kaynak: Markets and Markets (2022).

ABD Ulusal Tıp Kütüphanesi, hassas tıbbı “hastalığın tedavisi ve önlenmesi için, her bireyin genler, çevre ve yaşam tarzındaki değişkenliklerin dikkate alındığı gelişmekte olan bir yaklaşım” olarak tanımlar. 

Sağlığın geleceği YZ/ML’nin elindedir ve hassas tıp, sağlıkta YZ/ML kullanmanın en etkili faydalarından biri olmaya adaydır. 

Hassas tıbbın amacı, bir hastanın kişisel tıbbi geçmişi, genetik bilgileri, yaşam tarzı tercihleri ve dinamik olarak değişen patolojik testlerine dayanarak o hasta için hassas tedavi seçenekleri bulmaktır. Altyapı hedefi, derin sinir ağları, arama algoritmaları, pekiştirmeli öğrenme, olasılıksal modeller, denetimli öğrenme ve diğerleri gibi en güçlü YZ tekniklerini birleştirerek hassas tıp araçları geliştirmektir.  Odağı, erken tarama veya rutin muayene verilerini kullanarak hastaların belirli bir hastalığa yakalanma olasılığını öngörebilen YZ sistemleri oluşturmaktır; ve Python, geliştiricilerin hastalıkların neden ve hangi koşullarda daha olası olduğunu modelleyen YZ araçları yaratmasıyla, hassas tıp arayışının ön saflarında yer alır. Bu, birey semptom göstermeden önce sağlık hizmeti sunucularını müdahaleye hazırlamak ve yönlendirmek açısından önemlidir.

Dijital cerrahi robotları gibi YZ/ML uygulamaları yaratmada Python kullanımına dair başka gerçekten heyecan verici olasılıklar da var. Hastanın ameliyathaneye girip robotların üzerinde son derece hassas ve güvenli işlemler gerçekleştirdiği bir ortam hayal edin!

Kaynak: Robotics business review (2022)

Yapay zekâ destekli akıllı robotlar cerrahlarla el ele çalışabilir ve ameliyat geçmişleri ile sonuçlarına dayalı dağıtık veri odaklı içgörülerden ve yönlendirmeden yararlanabilir. Sağlıkta Python kullanımının olanakları sınırsızdır; gelecek, teletıp ve küçük prosedürler için uzaktan ameliyat uygulamalarına açık kalacaktır. 

Sonuç 

Python’un sağlıkta uygulanması zorluklardan ari değildir. Veri gizliliği ve hukuki çerçeveye ilişkin zorluklar, tam kapsamlı kullanımının önünde hâlâ engel teşkil etmektedir. Üçüncü taraf sağlayıcıların yasal olarak kullanabileceği verileri bulmak da hâlen zordur. Bu zorlukları ele almak için hukuk ve politika yapımında kapsamlı bir rasyonelleştirme çabasına ihtiyaç vardır. 

Veri bilimciler ve ML uygulayıcıları olarak, YZ algoritmalarının gücünden yararlanarak maliyetleri düşürmek ve dünya genelinde milyarlarca insanın yaşamını iyileştirmek suretiyle parlak bir gelecek yaratma sorumluluğumuz var. 

Aşağıdaki rehberli projelerle uygulamalı Python becerileri edinebilirsiniz:

• Kalp Atış Hızınız Size Ne Anlatıyor

• Kalp Hastalığı Hasta Verilerinin Kümeleme Analizi

• Böbrek Taşları ve Simpson Paradoksu