Yapay zeka, sağlık araştırmalarını yeniden şekillendiriyor ve ilaçların keşfini ve hastalık araştırmalarını hızlandırıyor.
Sağlık sektörüne sağladığı yardımla birlikte veri yanlılığı ve şeffaflık ihtiyacı gibi zorlukları da beraberinde getiriyor.
Ayrıca okuyun: Yapay Zeka ve Sağlık Hizmetleri
Araştırmacılar Karmaşık Sağlık Verilerini Analiz Etmek İçin Yapay Zekadan Yararlanıyor.
Yapay zeka, karmaşık sağlık verilerinin işlenmesinde araştırmacıları destekler. Hastalığı dönüştürmeyi, anlamayı, önlemeyi ve tedavi etmeyi vaat ediyor. Ancak Wellcome Biyoetik Lideri Dr. Carleigh Krubiner, önyargıların güçlendirilmesini önlemek için bunun sorumlu bir şekilde uygulanması gerektiğine dikkat çekiyor.
Yapay zeka, potansiyel yeni ilaçları belirlemek için büyük miktarda veriyi sıralayarak ilaç keşif sürecini büyük ölçüde kısaltır, maliyetleri ve zamanı azaltır. Özellikle nadir hastalıklarda ve düşük ve orta gelirli ülkeleri etkileyen durumlarda faydalıdır.
Ayrıca okuyun: Yapay Zeka Odaklı İlaç Keşfinde Çığır Açan Gelişmeler
Yapay Zeka İnsan Genetik Verilerinin Analizine Yardımcı Olur
Yapay zeka ayrıca Chan Zuckerberg Girişimi'nden Priscilla Chan'ın belirttiği gibi, genomik verilerin benzeri görülmemiş hızlarda işlenmesine olanak tanıyarak terapötik hedeflerin daha hızlı tanımlanmasına olanak tanıyor.
Yapay zekanın İnsan Hücre Atlası'ndaki rolü, tüm hücre türlerini hızlı ve doğru bir şekilde haritalayarak bu yeteneği göstermektedir; Yapay zeka insan biyolojisine yeni bakış açıları sunuyor. Ada Lovelace Enstitüsü'nün kıdemli araştırmacısı Anna Studman'ın açıkladığı gibi, Yapay Zekanın veri işleme gücü olmasaydı İnsan Hücresi Atlası mümkün olmazdı.
Yapay Zeka Kullanımında Önyargıyı Ele Alma
Yapay zekanın pek çok faydası olsa da mevcut önyargıları güçlendirmemesini sağlamak için çok şey yapılması gerekiyor. Böyle bir durumda, birçok veri kümesinin çeşitlilik göstermediği göz önüne alındığında, sağlık araştırmaları ve uygulama sonuçları taraflı olacaktır.
Wellcome'da yaşanmış deneyim danışmanı Shuranjeet Singh'in açıkladığı gibi yapay zeka, sağlık hizmeti verilerinde mevcut önyargıları yeniden üretme ve dolayısıyla sağlık eşitsizliklerini artırma potansiyeline sahip.
Anna Studman, bu önyargıları çözmek ve yapay zekanın veri kümelerinde daha iyi temsil edilmesi ve farklı türdeki insanların daha yaşanmış deneyimleriyle herkese eşit şekilde fayda sağlamasını sağlamak için, özellikle marjinalleştirilmiş topluluklarda güven oluşturmaya yardımcı olmak için verilerin nasıl ve neden kullanıldığını açıklıyor.
Carleigh Krubiner, araştırmacıların yapay zekanın belirli bir iş için kullanılabilecek en iyi uygulama olup olmadığını ve uygun daha basit çözümlerin daha uygun maliyetli olup olmadığını kontrol etmesi gerektiğini söyledi.
Emman'dan Cryptopolitan Haberciliği
