Gelişen Teknoloji,Yapay Zeka ve Tıp

2050’de iş piyasasının neye benzeyeceği hakkında hiçbir  fikrimiz yok.Makine öğrenmesi ve robot teknolojisinin yoğurt yapımından yoga eğitmenliğine hemen her iş alanını etkileyeceği yaygın bir kanı.Sadece değişimin doğası ve ne zaman gerçekleşeceği hususlarında karşıt görüşler var.Kimilerine göre on ile yirmi sene gibi kısa bir sürede milyarlarca insan ekonomik düzenin sürdürülmesi için işlevsiz hale gelecek.Kimileri de uzun vadede bile otomasyonun yeni iş kolları yaratmaya  devam edeceği ve herkes için refah sağlayacağı görüşünde.

Peki dehşet verici bir dönüşümün mü kıyısındayız,yoksa bu tarz tahminler asılsız temellere dayanan Luddite Hareketi benzeri histerilere bir başka örnek mi?Söylemesi zor.Otomasyonun kitlesel işsizliğe yol açacağına dair korkular 19.yüzyıla kadar uzanıyor ve şimdiye kadar bu korkuların gerçeğe dönüştüğü görülmedi.Sanayi Devrimin’nin başından itibaren makinelere kaptırılan her iş koluna karşılık en azından bir iş kolu yaratıldı ve ortalama hayat standartı çarpıcı bir biçimde arttı.Yine de bu defa meselenin farklı olduğunu ve makine öğrenmesinin oyunun kurallarını değiştirdiğini düşünmek için geçerli sebepler var.

Birer birey olduklarında insanları birbirine bağlamak ve hepsinin güncelliğini sağlamak  zordur.Bilgisayarlarsa tam aksine birer birey olmadığı gibi onları tek bir değişken ağın bünyesine dahil etmek çok kolay.Dolayısıyla mevzubahis olan milyonlarca tekil şahıs işçinin yerine milyonlarca tekil robot ve bilgisayarın geçmesi değil mümkün görünen insan bireylerin yerine bütünleşik bir ağın doldurulması.

McKinsey Global Institute tarafından yayımlanan rapora göre, robotlar ve otomasyon önümüzdeki 11 yıl içinde 400 ila 800 milyon kadar insanı işsiz bırakacak.

McKinsey Global Institute tarafından yayımlanan rapora göre, robotlar ve otomasyon önümüzdeki 11 yıl içinde büyük bir ekonomik değişime sebep olarak 400 ila 800 milyon kadar insanı işsiz bırakacak.

2030 yılında dünya nüfusunun 8,5 milyara ulaşacağını tahmin eden Birleşmiş Milletler’in tahmini de göz önünde bulundurulunca, robotların gelecekteki insan nüfusunun yaklaşık yüzde 10’unun işlerini devralacağı söylenebilir.

46 ülke ve 800 iş dahil edilen araştırma, yaşanacak durumdan etkilenme ihtimalinizin yaşadığınız yerle bağlantılı olduğunu ortaya koydu. Japonya, Güney Kore, ABD ve Birleşik Krallık gibi nispeten zengin ülkelerin otomasyona ayıracak daha fazla parası olduğundan bu ülkelerde yaşayan vatandaşlar  otomasyondan daha fazla etkilenecek.

Mesela

Pek çok sürücü,değişen trafik kurallarından haberdar değil ve sık sık kuralları ihlal ediyor.Ayrıca her araba otonom bir birim olduğundan iki araç bir kavşağa aynı anda yaklaştığında,sürücülerin niyetlerini birbirlerine doğru şekilde iletememesi ve çarpışması mümkün.Otonom arabalarsa topluca birbirine bağlanabiliyor.Bu tarz iki araç aynı kavşağa yaklaştığında,esasında sözkonusu iki ayrı birim değil aynı algoritmanın parçalarıdır.Bu yüzden yanlış anlaşıp çarpışmaları çok düşük ihtimaldir.Ulaştırma Bakanlığı birtakım trafik kurallarını değiştirmeye karar verirse, otonom arabaların tamamı aynı anda güncellenebilir ve programda bir aksaklık çıkmadığı sürece hepsi aynı kuralları harfi harfine uygulayabilir.

Peki ya Tıp

Buna benzer şekilde,Dünya Sağlık Örgütü’nün tespit ettiği bir hastalık ya da bir laboratuvarda üretilen yeni bir ilaç gibi gelişmeler hakkında dünyanın dört bir yanından tüm doktorların bilgilerini güncellemek neredeyse imkansız.Oysa dünya üzerinde her biri tek bir insanın sağlık durumunu gözetim altında tutan yapay zeka ürünü on milyar doktor bile olsa,hepsini güncelleyebilirsiniz ve hepsi bu yeni hastalık ya da ilaçla ilgili geri bildirimleri birbiriyle paylaşabilir.Bağlanabilir ve güncellenebilir olmanın avantajları öyle çok ki münferit olarak kimi insanlar makinelerden daha iyi iş çıkarıyor olsa bile,kimi iş dallarında tüm insanların yerine bilgisayarları geçirmek daha mantıklı olabilir.

Yeni Nesil Doktor:IBM  Watson Health

Watson Health bilişsel sağlık (cognitive health) dediğimiz yeni bir alan. Yapay zekâ 60 yıllık bir teknoloji,ilk başta kuralları bilinen ve değişmeyen dama, satranç gibi oyunları çözümlemede kullanıldı ancak kuralları bilinmeyen sağlık, iklim değişikliği gibi konular her an değiştiği için bunları yapay zekâ ile çözmek oldukça zor.Ancak  günümüzde kronik hastalık yönetimi, yeni ilaç geliştirme, genetik araştırmalar gibi pek çok sağlık sorununu çözmek için yapay zekâ kullanılıyor. Watson hekimlere bir tavsiyede bulunuyor ve nihai kararı gene hekim veriyor.

Buradaki en büyük avantaj, her türlü yeni gelişmeleri mesela bir ilacın onaydan geçerek insan kullanımına açılması, tanıya dayalı tedavilerde yayınlanmış yeni makaleleri anında sisteme yansıtıyor. Vakti dar hekimler yapay zekâ sayesinde hastalarına kişiselleşmiş, daha güncel ve etkin çözümler götürebiliyorlar. Mesela Türkiye’de yarım milyon kanser hastası var ve buna her sene yüz yetmiş bin yeni vaka ekleniyor ve maalesef yüz elli bin kadar hasta da yaşama vaktinden önce veda ediyor. Bu kadar büyük bir hastalık yükünü ise ülkemizde beş yüz elli kadar tıbbi onkolog göğüslemeye çalışıyor. Kanser bu çağın en büyük sorunlarından ve bunda insan hayatının uzamasının da etkisi var.

Onkolojik rahatsızlıklarda doktor sekiz dakika içerisinde Watson’dan talep ettiği bilgilere ulaşabiliyor. Örneğin Watson’a hastasının yaşam süresini uzatmayı hedefleyen bir tedavi öngördüğünü bildiren doktora, yirmi yıllık bir eylem planı tavsiyesi sunmak mümkündür.

160 Saat vs 10 Dakika

Çalışmada, baş ağrısı ve yürümede zorluk şikayetleriyle doktora giden 76 yaşındaki bir erkek hasta inceleniyor. Beyin taramalarının glioblastomaya sahip olduğunu ortaya koyan hasta, tümörün cerrahlar tarafından hızla temizlenmesine ve radyoterapi ve kemoterapi tedavilerine rağmen bir yıl içinde yaşamını yitiriyor. Hem Watson hem de doktorlar hastanın genomunu inceleyip bir tedavi planı ortaya koydularsa da doku örneklerinin alındığı zaman hasta kurtarılamaz noktaya çoktan varmıştı.

Çalışma, 76 yaşındaki adamın durumunu ele alarak iki soruyu cevaplamayı amaçlamakta. Araştırmacılar ilk olarak, genom taramalarında kullanılan iki yöntemi karşılaştırmak istiyorlar: panel testler ve tüm genom tarama. Panel testler, yalnızca kanserde rol oynadığı bilinen gen kümelerinin incelendiği testlere verilen genel isim. Tüm genom taramaysa yaklaşık 3 milyar DNA baz çiftinin tamamının tarandığı, panel teste göre daha pahalı olan ve daha fazla zaman gerektiren bir yöntem. IBM Watson for Genomics ekibinin lideri Laxmi Parida tüm genom tarama yönteminin doktorların tedavi planı hazırlamalarında gerçekten yardımcı olup olmadığı sorusunu, biraz da yapay öğrenme jargonundan faydalanarak, şöyle ifade ediyor: “Daha fazla veri, gerçekten daha fazla bilgi mi?”. Yanıt ise oldukça net: Hem NYGC’deki araştırmacılar hem de Watson, panel testlerde incelenmeyen genlerde yeni ilaç ve klinik araştırmalara yol gösterebilecek mutasyonlar tespit etti.

Araştırmacıların ikinci amacı, IBM Watson’ın ve NYGC’deki klinisyenlerin gerçekleştirdikleri genom analizlerini kıyaslamak – NYGC’deki uzmanlar arasında tedaviyi gerçekleştiren onkolog, bir nöroonkolog ve biyoenformatik teknisyenleri de var. Hem Watson hem de insan uzmanlar hastanın genom bilgisi yardımıyla mutasyona sahip genleri tespit etti, literatürü tarayarak bu mutasyonların başka kanser vakalarında bulunup bulunmadığını araştırdı, başarıyla sonuçlanan ilaçlı tedavi raporlarını inceledi ve hastaya uygun gelebilecek klinik çalışmaları kontrol etti. Bu süreç insan uzmanlar için 160 adam-saatgerektirirken Watson 10 dakikada sonuçları üretmişti.

IBM Watson’ın bu başarısında en önemli etkenlerden biri doğal dil işleme yeteneği. Başka bir deyişle IBM Watson for Genomics, tıp literatüründeki (günümüz itibarıyla) 23 milyon dergi makalesini, devlet kayıtlarındaki klinik çalışmaları ve başka birçok veri kaynağını, birilerinin bilgisayarın anlayabileceği bir forma getirmesine ihtiyaç duymadan işleyebiliyor.

Son Olarak

IBM Watson sadece örneklerden birisi gelecekte bizi neyin beklediğini bilmiyoruz.

İnsan toplumu adına böyle bir şeyin muazzam faydaları var.Yapay zeka ürünü doktorlar milyonlarca insana,özellikle de mevcut durumda hiçbir sağlık hizmeti alamayanlara çok daha iyi ve ucuz bir sağlık hizmeti sağlayabilir.Az gelişmiş ülkelerin ücra yerlerindeki insanlar akıllı telefonları aracılığıyla öğrenim algoritmaları ve biyometrik sensörler sayesinde günümüzde en zengin insanların en gelişmiş şehir hastanelerinde aldığından çok daha iyi bir sağlık hizmetine ulaşabilir.

Damar içinde çalışacak uzaktan yönetilen nanorobotlar, akıllı ilaçlar, kemik zamkları, hareket eden ameliyathaneler, ön büro robotları önümüzdeki birkaç dekatta hayal olmaktan çıkacaktır.Belki de doktorlar ile hastaların birbirini görmelerine bile gerek kalmayacak,doktorlara ihtiyaç duymadan yapay zeka hatasız bir şekilde ameliyatlar dahi yapabilecek.Bir ihtimal tedavi için doktorlara ihtiyaç duyulmayacak.Peki doktorlar ne yapacak?İşsiz mi kalacaklar?Bu da başka bir yazımızın konusu olsun.

Sağlıklı geleceklere…

Kaynaklar ve İleri Okumalar:

1. https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages
2. https://www.thepercept.com/ibm-watson-ile-8-dakikada-kanser-teshisi-afsar-akal-ibm/?lang=tr
3. https://www.dunyahalleri.com/otomasyon-cagi-en-cok-zengin-ulkeleri-vuracak/
4. https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/diagnostics/ibm-watson-makes-treatment-plan-for-brain-cancer-patient-in-10-minutes-doctors-take-160-hours
5. https://www.igeme.com.tr/gelecegin-saglik-dunyasinda-bizi-neler-bekliyor/
6. http://www.telegraph.co.uk/news/o/mexico-border-wall-donald-trump-planning-much-will-cost-will/