Pek çoğumuz güne kahve ile başlarız. Gün içerisinde çok sayıda kahve içeriz. Gün sonunda da genellikle bir yorgunluk kahvesini hak ederiz. Kişisel gözlemlerime dayanarak söylüyorum ki bilişim sektörü çalışanları genel olarak kahvesever bir kitledir. Kahve bizler için adeta aracın gidebilmesi için alınan benzin gibidir.
Geçtiğimiz günlerde yapılan bir araştırma ile sağlığımızı bozmadan içilebilecek optimum kahve miktarı belirlenmiş. Buna göre gün içerisinde içilen 6 adete kadar olan kahveler sağlığımızı olumsuz etkilemiyormuş. Sonrasında ise riskler başlıyormuş.
Yaşları 37 -73 arasında değişen 347.077 katılımcı ile yapılan araştırma sonunda günde 6 ve daha fazla sayıda kahve tüketilmesi ile kardiyovasküler hastalık risklerinde artış olacağı belirlenmiştir. Bu da demek oluyor ki ilk 5 kahvemizi gönül rahatlığıyla tüketebileceğiz. (1)
Sağlıktan konu açılmışken yıllar önce Tıbbi Görüntü Saklama ve İletişim Sistemleri, PACS (4) hayatımıza girdi. Teknolojinin gelişmesine bağlı olarak radyoloji sistemlerin hekimlerin hayatlarını kolaylaştırdı. Çekilen görüntüler sayısal olarak ülkenin bir ucundan ötekine yollanabilir hale gelmişti.
Katıldığım bir tıp bilişimi kongresinde bir hekimimiz bu gibi sistemlerle tanı koyarken çok dikkatli olunması gerektiğini belirtmişti. Küçük bir uygulama hatasının ya da dikkatsizliğin malpraktis’e (bilgisizlik, deneyimsizlik ya da ilgisizlik nedeni ile bir hastanın zarar görmesi, hekimliğin kötü uygulanması) yol açacağı konusunda katılımcıları uyarmıştı. Dayanak olarak da çekime bağlı yaşanabilecek aksaklıklar, dijital görüntülere ekranda bakma açısı gibi çok sayıda sebep sıralamıştı. (2)
Bu sunumu hatırlamama sebep olan ise okuduğumuz bir “sağlıkta yapay zeka kullanımına ilişkin haber” oldu.
MIT ve MGH’ nin birlikte yürüttüğü çalışmada 60.000 kadar hastanın radyoloji görüntüleri üzerinde yapılan yapay zeka ve derin öğrenme çalışmaları ile meme kanserinin 5 sene kadar öncesinden kestirilebileceği görülmüştür.(3) Kendisi de meme kanserinden kurtulmuş, MIT Profesörü Regina Barzilay gelecekte bunun gibi sistemler sayesinde kanser teşhisinde geç kalınmasının önlenebileceğini belirtmiş.
Massachusetts General Hospital sağladığı 90.000 adet mamogramdan gelen görüntüyü derin öğrenme yöntemleri ile analiz ederek insan gözü ile görülemeyecek kadar ince kalıpları ayrıt etmeyi başardılar. Bunun sonucu olarak da gelecekte kansere dönüşecek yapılar çok daha erken evrelerde tespit edilebilir oldu.
Sonuç olarak katıldığım sunumda doktorumuzun kaygı duyduğunu belirttiği insan gözüne bağlı yanılma olasılıkları yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri ile sorun teşkil etmekten çıkacak gibi görünüyor.
- Study finds six or more coffees a day can be bad for your health
- Radyoloji Pratiğinde Yanılgı Nedenleri ve Bunlardan Kaçınma Yolları
- Using AI to predict breast cancer and personalize care
- PACS Nedir?
Kaynak : 