Radyolojide süreçlerin hızlanması, erken teşhis ve hataların ortadan kaldırılmasında yapay zeka önemli rol oynayacak.
Tıbbi görüntüleme, birçok hastalığın teşhis ve tedavi aracıdır. Tanısal görüntüleme, çeşitli vücut parçalarının görüntülerini yakalamak ve doktorlara vücut organlarındaki anormallikleri tespit etmek için kullanılabilecek görüntüler sağlıyor.MR, Tomografi, röntgen radyoloji dalında kullanılan cihazlardır. Bu cihazların ürettiği sonuçlar radyologlar tarafından değerlendirilir. Ancak bu değerlendirmeler sırasında bazen yanlış tespitler ve gözden kaçan detaylar olabilir. Bu aşamada yapay zeka devreye sokularak hataların önüne geçilebilir.
Derin Öğrenmenin Gücü
Derin öğrenme, matematiksel ve istatiksel yöntemler ile verileri işlemlere tabi tutan ve ortaya çıkan sonuca göre tahminde bulunabilen yapıdır. Radyoloji sonuçları derin öğrenme ile bilgisayar destekli olarak değerlendirilip hastalıkların teşhisi ve tedavisi için çıkarımlarda bulunuyor. Yapay zeka önceden sonuçlanmış milyonlarca tıbbi görüntü ve raporu inceleyip kendini eğitiyor ve bu sonuçlar doğrultusunda hasta için en doğru teşhisi yapabiliyor.
Derin öğrenme teknolojisi üzerine yapılan araştırmalar, tıbbi uygulamalarda ve diğer kullanımlar için uygulanabilecek umut verici sonuçlar göstermiştir. Gelecekte derin öğrenmenin çeşitli hastalıkların tanı ve tedavisinde daha etkili şekilde kullanılması beklenmektedir.
Kanserin Tespitinde Yapay Zeka
Görüntüleme çalışmaları özellikle kanser tespiti ve teşhisinde önemlidir. Kanserin ve diğer hastalıkların erken teşhisi, hastanın sonuçlarını iyileştirebilecek daha erken tedaviye izin verir. Tümör gelişiminin saptanması, iyi huylu ve kötü huylu yapılar arasında ayrım yapılması için derin öğrenme teknikleri uygulanabilir.
Amerikan sağlık kuruluşu NIH’in (National Institiues of Health) raporuna göre derin öğrenme ile geliştirilen ChexNet adlı sistem 30 bin hastadan elde edilen 100 bin röntgen filmi ile eğitilmiş ve sistem artık ortalama bir radyologdan çok daha doğru sonuçlar elde edebilir hale gelmiştir.
Radyolojide süreçlerin hızlanması, erken teşhis ve hataların ortadan kaldırılmasında yapay zeka önemli rol oynayacak.
Tıbbi görüntüleme, birçok hastalığın teşhis ve tedavi aracıdır. Tanısal görüntüleme, çeşitli vücut parçalarının görüntülerini yakalamak ve doktorlara vücut organlarındaki anormallikleri tespit etmek için kullanılabilecek görüntüler sağlıyor.MR, Tomografi, röntgen radyoloji dalında kullanılan cihazlardır. Bu cihazların ürettiği sonuçlar radyologlar tarafından değerlendirilir. Ancak bu değerlendirmeler sırasında bazen yanlış tespitler ve gözden kaçan detaylar olabilir. Bu aşamada yapay zeka devreye sokularak hataların önüne geçilebilir.
Derin Öğrenmenin Gücü
Derin öğrenme, matematiksel ve istatiksel yöntemler ile verileri işlemlere tabi tutan ve ortaya çıkan sonuca göre tahminde bulunabilen yapıdır. Radyoloji sonuçları derin öğrenme ile bilgisayar destekli olarak değerlendirilip hastalıkların teşhisi ve tedavisi için çıkarımlarda bulunuyor. Yapay zeka önceden sonuçlanmış milyonlarca tıbbi görüntü ve raporu inceleyip kendini eğitiyor ve bu sonuçlar doğrultusunda hasta için en doğru teşhisi yapabiliyor.
Derin öğrenme teknolojisi üzerine yapılan araştırmalar, tıbbi uygulamalarda ve diğer kullanımlar için uygulanabilecek umut verici sonuçlar göstermiştir. Gelecekte derin öğrenmenin çeşitli hastalıkların tanı ve tedavisinde daha etkili şekilde kullanılması beklenmektedir.
Kanserin Tespitinde Yapay Zeka
Görüntüleme çalışmaları özellikle kanser tespiti ve teşhisinde önemlidir. Kanserin ve diğer hastalıkların erken teşhisi, hastanın sonuçlarını iyileştirebilecek daha erken tedaviye izin verir. Tümör gelişiminin saptanması, iyi huylu ve kötü huylu yapılar arasında ayrım yapılması için derin öğrenme teknikleri uygulanabilir.
Amerikan sağlık kuruluşu NIH’in (National Institiues of Health) raporuna göre derin öğrenme ile geliştirilen ChexNet adlı sistem 30 bin hastadan elde edilen 100 bin röntgen filmi ile eğitilmiş ve sistem artık ortalama bir radyologdan çok daha doğru sonuçlar elde edebilir hale gelmiştir.
