Yapay Zeka Her Yıl Sepsis’ten Ölen Milyonlarca İnsanın Hayatını Kurtarabilir

Imperial College London araştırmacıları tarafından geliştirilen yapay zeka, takviyeli öğrenme tekniği sayesinde sepsis hastalarına yönelik insan doktorlardan daha isabetli tedaviler uyguluyor.

Sepsis (kan zehirlenmesi), kana bakteri ve toksin karışması sonucu bağışıklık sisteminin çökmesiyle ortaya çıkan ölümcül bir hastalıktır. Her yıl dünya genelinde 30 milyon kişi sepsise yakalanıyor ve bu hastaların 5’te 1’i hayatını kaybediyor. 2017 verilerine göre, geçtiğimiz sene sepsisten ölen kişi sayısı trafik kazalarında ölen toplam kişi sayısının dört katından fazla. Fakat yapay zekanın yardımıyla, hem trafik kazaları hem de sepsise bağlı ölümler yakın gelecekte tarihe karışabilir.

DeepMind tarafından yapay zeka eğitiminde kullanılan Takviyeli Öğrenme adındaki bir teknik, sepsise bağlı ölümlerin önüne geçmek isteyen Imperial College London araştırmacılarına ilham verdi. Takviyeli öğrenme, hayvan davranışlarından yola çıkarak öznelerin bir ortamda en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiğiyle ilgilenen bir makine öğrenmesi yaklaşımı olarak tanımlanıyor. Araştırmacılar, ABD’de 133 ayrı yoğun bakım ünitesine başvuran 96,156 sepsis hastasının verilerini kullanarak takviyeli öğrenme yöntemiyle yapay zekayı eğitti. Yapay zeka, hastaneye yatıştan sonraki ilk 72 saat içinde verilen ilaç dozları, intravenöz sıvılar ve vazopresörler (kan damarlarını daraltan ilaçlar) ile hayatta kalma oranı arasındaki ilişkiyi çözdükten sonra gerçekleştirilen testlerde insan doktorlardan daha iyi sepsis tedavisi uyguladığını kanıtladı.

Geliştirilen yapay zekanın sepsis tedavisinde tamamen doktorların yerini alması yakın gelecekte pek mümkün gözükmüyor. Fakat, zorlu tedavilerde doktorlara asistanlık yaparak daha fazla sayıda insanın hayatının kurtarılmasına katkı sağlayacağı kesin.

 

TechnologyReview

Çeviren:  Özge Uçar (TekDozDijital)

Yazarın Diğer Yazıları
deneme bonusu veren siteler yeniokul.net casino deneme bonusu veren siteler