Yapay zekâ (YZ) ve
makine öğrenmesi, sağlık alanında hızla gelişen ve klinik süreçleri kökten
dönüştüren yenilikçi teknolojiler arasında yer almaktadır. Alan Turing’in
“Computing Machinery and Intelligence” çalışması ve 1956 Dartmouth Konferansı
ile temelleri atılan YZ; günümüzde makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay
sinir ağları aracılığıyla sağlık hizmetlerinin birçok alanında uygulanmaktadır.
Özellikle radyoloji, patoloji, kardiyoloji ve diş hekimliği gibi disiplinlerde
tanısal doğruluğun artırılması, tedavi planlamasının kişiselleştirilmesi ve
klinik karar destek sistemlerinin güçlendirilmesi açısından önemli katkılar
sağlamaktadır. Derin öğrenme tabanlı
modeller, büyük veri setlerini analiz ederek erken teşhis, hastalık
sınıflandırması ve risk değerlendirmelerinde yüksek doğruluk sunmaktadır.
Ayrıca ilaç geliştirme, genomik analizler, elektronik sağlık kayıtlarının
yönetimi ve hasta güvenliğinin artırılmasında da etkin bir rol üstlenmektedir.
Ancak YZ’nin sağlık alanındaki entegrasyonu yalnızca teknik yeniliklerle
sınırlı değildir; hasta mahremiyetinin korunması, algoritmik önyargıların
önlenmesi, şeffaflık ve hesap verilebilirlik gibi etik ve hukuki boyutlar da
kritik öneme sahiptir. Avrupa Birliği Yapay Zekâ Yasası (2024) ve ABD’deki
düzenlemeler, bu teknolojilerin güvenli ve sorumlu kullanımını sağlamak için
önemli çerçeveler sunmaktadır. Sonuç olarak, yapay zekâ ve makine
öğrenmesi tabanlı yaklaşımlar; sağlık hizmetlerinde daha hızlı, güvenilir,
maliyet etkin ve kişiselleştirilmiş çözümler sunarak geleceğin klinik
uygulamalarına yön verecek stratejik bir potansiyele sahiptir.
Bu kitabın bölümleri bulunmamaktadır.
Atıf Sayısı :
