Return to Video

Nöbetleri tespit eden bir yapay zekâlı akıllı saat

  • 0:00 - 0:03
    Bu Henry,
  • 0:03 - 0:05
    sevimli bir erkek çocuğu,
  • 0:05 - 0:07
    Henry üç yaşındayken
  • 0:07 - 0:12
    annesi onu febril nöbet geçirirken buldu.
  • 0:13 - 0:18
    Febril nöbet, aynı zamanda
    ateşiniz varken geçirdiğiniz nöbetlerdir.
  • 0:18 - 0:20
    Doktoru şöyle dedi:
  • 0:20 - 0:23
    "Çok endişelenmeyin.
    Çocuklar genellikle bunları geçirir."
  • 0:24 - 0:28
    Dört yaşına geldiğinde
    konvülsif bir nöbet geçirdi,
  • 0:28 - 0:31
    bilincinizin kaybolduğu
    ve titrediğiniz türden --
  • 0:31 - 0:34
    bir jeneralize tonik klonik nöbet --
  • 0:34 - 0:41
    ve epilepsi teşhisi yolda iken
  • 0:42 - 0:45
    Henry'nin annesi bir sabah
    onu yataktan kaldırmak için
  • 0:45 - 0:47
    odasına girdi
  • 0:49 - 0:53
    ve çocuğun soğuk, cansız vücudunu buldu.
  • 0:56 - 0:58
    Henry, SUDEP nedeniyle ölmüştü,
  • 0:58 - 1:00
    epilepside ani beklenmeyen ölüm.
  • 1:02 - 1:05
    Kaçınızın SUDEP kelimesini
    duymuş olduğunu merak ediyorum.
  • 1:06 - 1:10
    Bu iyi eğitimli bir seyirci topluluğu
    ve sadece birkaç el görüyorum.
  • 1:10 - 1:14
    SUDEP diğer bakımlardan sağlıklı
    olan epilepsili bir kişinin ölmesi
  • 1:14 - 1:18
    ve bunun otopside bulunabilen
    herhangi bir şeye dayandırılamamasıdır.
  • 1:20 - 1:24
    Her yedi ile dokuz dakikada
    bir SUDEP meydana gelmektedir.
  • 1:24 - 1:27
    Yani, her TED konuşması
    başına ortalama iki adet.
  • 1:31 - 1:35
    Normal bir beynin
    elektriksel aktivitesi vardır.
  • 1:35 - 1:37
    Burada bazı elektriksel dalgaların
  • 1:37 - 1:40
    bu beyin görselinden
    dışarı doğru çıktığını görebilirsiniz.
  • 1:40 - 1:44
    Bunlar, yüzeyde EEG'nin okuyabileceği
  • 1:44 - 1:46
    tipik elektriksel aktivite gibi
    görünmelidir.
  • 1:46 - 1:51
    Bir nöbet geçirdiğinizde, bu biraz
    olağan dışı bir elektriksel aktivitedir
  • 1:51 - 1:52
    ve fokal olabilir.
  • 1:52 - 1:55
    Beyninizin sadece küçük bir kısmında
    gerçekleşebilir.
  • 1:55 - 1:58
    Bu gerçekleştiğinde,
    tuhaf bir his duyabilirsiniz.
  • 1:58 - 2:02
    Şu anda burada seyircilerde
    gerçekleşiyor olabilir
  • 2:02 - 2:04
    ve yanınızdaki kişinin
    bundan haberi bile olmayabilir.
  • 2:04 - 2:08
    Ancak bir nöbet geçirdiğinizde,
    beyindeki bir çalılık yangını
  • 2:08 - 2:10
    bir orman yangını gibi yayılır
  • 2:10 - 2:12
    ve sonra genelleşir,
  • 2:12 - 2:16
    genelleşmiş nöbet
    bilincinizin kaybolmasına yol açar
  • 2:16 - 2:18
    ve havale geçirmenize neden olur.
  • 2:19 - 2:23
    Amerika Birleşik Devletleri'nde
    her yıl meydana gelen SUDEP sayısı
  • 2:23 - 2:26
    ani bebek ölümü sendromundan
    daha fazladır.
  • 2:26 - 2:29
    İçinizden kaçı ani bebek
    ölümü sendromunu duydu?
  • 2:29 - 2:31
    Evet? Oldukça fazla el kalkıyor.
  • 2:31 - 2:33
    Peki, burada neler oluyor?
  • 2:33 - 2:38
    Neden SUDEP, bu kadar yaygınken
    insanlar bundan habersiz?
  • 2:38 - 2:41
    Bunu önlemek için ne yapabilirsiniz?
  • 2:41 - 2:43
    Bilimsel olarak gösterilen iki yol var,
  • 2:43 - 2:46
    SUDEP'i önlemeye veya
    riskini azaltmaya yarayan.
  • 2:47 - 2:50
    İlki: "Doktorunuzun talimatlarna uyun,
  • 2:50 - 2:51
    ilaçlarınızı alın."
  • 2:51 - 2:53
    Epilepsili bireylerin üçte ikisi
  • 2:53 - 2:56
    bu rahatsızlığı ilaçlarla
    kontrol altında tutabiliyor.
  • 2:56 - 3:00
    SUDEP riskini azaltan ikinci şey refakat.
  • 3:00 - 3:05
    Nöbet geçirdiğiniz esnada
    orada bir kişinin bulunmasıdır.
  • 3:05 - 3:09
    SUDEP, çoğunuz haberdar olmasanız da
  • 3:09 - 3:14
    aslında tüm nörolojik rahatsızlıklar
    arasında ikinci sıradaki
  • 3:14 - 3:17
    potansiyel yaşam yılı kaybı sebebidir.
  • 3:17 - 3:22
    Dikey eksen ölüm sayısı
  • 3:22 - 3:25
    çarpı kalan yaşam süresidir;
  • 3:25 - 3:28
    yani ne kadar yüksek
    olursa o kadar kötü etkisi olur.
  • 3:29 - 3:32
    Bununla birlikte, SUDEP
    diğer rahatsızlıkların aksine
  • 3:32 - 3:37
    şu anda buradaki insanların bu rakamları
    aşağıya çekebileceği bir şeydir.
  • 3:38 - 3:45
    Roz Picard, bir Yapay Zekâ araştırmacısı,
    burada size SUDEP'i anlatarak ne yapıyor?
  • 3:45 - 3:47
    Ben bir nörolog değilim.
  • 3:47 - 3:52
    Media Lab'da duyguların
    ölçülmesi hakkında çalışırken,
  • 3:52 - 3:55
    makinelerimizi duygularımız
    konusunda daha zeki yapmayı denerken
  • 3:55 - 3:57
    stresi ölçen birçok iş yapmaya başladık.
  • 3:59 - 4:01
    Bunu birçok farklı yolla ölçebilen
  • 4:01 - 4:04
    çok sayıda sensör oluşturduk.
  • 4:04 - 4:06
    Fakat özellikle bunlardan biri
  • 4:06 - 4:10
    çok eski bir yolla, terli avuç içlerini
    bir elektrik sinyali ile
  • 4:10 - 4:12
    ölçerek ortaya çıktı.
  • 4:12 - 4:14
    Bu bir cilt iletkenlik sinyalidir,
  • 4:14 - 4:16
    sinirlendiğinizde yükseldiği bilinir;
  • 4:16 - 4:19
    ancak başka pek çok ilginç
    durumda da yükseldiği ortaya çıktı.
  • 4:19 - 4:23
    Fakat bunun ellerinizin üzerinde kablolar
    ile ölçülmesi gerçekten rahatsız edici.
  • 4:23 - 4:26
    Bu nedenle MIT Media Lab'da bunu
    yapmanın bir dizi başka yolunu icat ettik.
  • 4:26 - 4:28
    Bu giyilebilir ürünlerle,
  • 4:28 - 4:33
    şimdiye dek ilk kez 7/24 klinik
    kalitede veri toplamaya başladık.
  • 4:34 - 4:36
    İşte bunun neye
    benzediğine dair bir görsel,
  • 4:36 - 4:43
    ilk kez bir MIT öğrencisi 7-24 boyunca
    bilekten cilt iletkenliğini topladı.
  • 4:43 - 4:46
    Gelin buna biraz daha yakından bakalım.
  • 4:46 - 4:49
    Gördüğünüz şey soldan sağa 24 saat
  • 4:49 - 4:51
    ve işte verilerin iki günü.
  • 4:51 - 4:53
    İlk önce, bizi şaşırtan şey
  • 4:53 - 4:57
    günün en büyük pikinin uykuda olmasıydı.
  • 4:57 - 4:58
    Şimdi bu bozuk görünüyor, değil mi?
  • 4:58 - 5:03
    Uykudayken sakinsinizdir,
    peki burada neler oluyor?
  • 5:03 - 5:05
    Uyku esnasındaki fizyolojimizin
  • 5:05 - 5:08
    uyanıkken olan fizyolojimizden
    çok farklı olduğu ortaya çıkıyor
  • 5:08 - 5:10
    ve hâlâ bu piklerin neden
    genellikle uykudayken
  • 5:10 - 5:14
    günün en büyük değeri olduğu
    hakkında bir parça gizem olsa da
  • 5:14 - 5:17
    bunların uyku esnasında
    hafızanın pekişmesi
  • 5:17 - 5:19
    ve oluşması ile ilişkili
    olduğuna inanıyoruz.
  • 5:20 - 5:23
    Ayrıca tam olarak beklediğimiz
    şeylerin gerçekleştiğini gördük.
  • 5:23 - 5:26
    Bir MIT öğrencisi laboratuvarda
  • 5:26 - 5:28
    veya ev ödevleri için
    yoğun şekilde çalışırken
  • 5:28 - 5:32
    sadece duygusal stres yoktur,
    ayrıca bilişsel yük de bulunur
  • 5:32 - 5:37
    ve bilişsel yük, bilişsel efor,
    zihinsel bağlılık,
  • 5:37 - 5:39
    bir şeyler öğrenmeye dair
    duyulan heyecan --
  • 5:39 - 5:41
    bunlar da sinyali yükselten şeylerdir.
  • 5:43 - 5:47
    Maalesef biz MIT profesörlerine
    bir utanç kaynağı olarak
  • 5:47 - 5:48
    (Kahkahalar)
  • 5:48 - 5:52
    her gün elde edilen en düşük
    nokta sınıf içi aktiviteydi.
  • 5:53 - 5:55
    Size sadece bir kişinin verilerini
    gösteriyorum
  • 5:55 - 5:58
    ancak bu, maalesef genelde de doğrudur.
  • 6:00 - 6:05
    Bu bilek bandının içinde bir ev yapımı
    cilt iletkenlik sensörü bulunmaktadır.
  • 6:05 - 6:10
    Bir gün öğrencilerimizden biri
    kapımı çaldı.
  • 6:10 - 6:13
    Tam olarak Aralık sömestir sonuydu
  • 6:13 - 6:15
    ve bana, "Profesör Picard,
  • 6:15 - 6:18
    bilek bandı sensörlerinizden birini
    ödünç alabilir miyim?
  • 6:18 - 6:21
    Küçük erkek kardeşim otizmli,
    konuşamıyor
  • 6:21 - 6:24
    ve ben onu neyin strese soktuğunu
    anlamak istiyorum" dedi.
  • 6:24 - 6:27
    Ben de "Tabii ki olur, aslında
    bir değil iki tane al" dedim
  • 6:27 - 6:30
    çünkü kolayca bozulabiliyorlar.
  • 6:30 - 6:33
    Böylece sensörleri eve götürdü,
    küçük kardeşine taktı.
  • 6:33 - 6:36
    Ben yine MIT'ye döndüm ve
    bilgisayarımdaki verilere bakıyordum.
  • 6:36 - 6:39
    İlk gün şöyle düşündüm;
    "Hmm bu sıra dışı, birinin bozulmasını
  • 6:39 - 6:42
    beklemeden, onları
    kardeşinin iki bileğine de taktı.
  • 6:42 - 6:44
    Pekâlâ, tamam, benim
    talimatlarıma uyma bakalım"
  • 6:44 - 6:46
    İyi ki de uymadı.
  • 6:46 - 6:50
    İkinci gün -- soğuk.
    Sınıf içi aktiviteye benziyordu.
  • 6:50 - 6:51
    (Kahkahalar)
  • 6:51 - 6:53
    Birkaç gün daha geçti.
  • 6:53 - 6:58
    Sonraki gün, bir bilekteki sinyal düzdü
  • 6:58 - 7:02
    ve diğer bilekte şimdiye dek
    gördüğüm en büyük pik vardı.
  • 7:02 - 7:05
    "Neler oluyor?
  • 7:05 - 7:08
    MIT'de insanları akla gelebilecek
    her yolla strese soktuk.
  • 7:09 - 7:11
    Böyle büyük bir pik görmedim" dedim.
  • 7:12 - 7:14
    Ayrıca bu sadece tek taraftaydı.
  • 7:14 - 7:18
    Nasıl olup da vücudunuzun bir yanı
    stresliyken diğer yanı olmaz?
  • 7:18 - 7:20
    Sensörlerden biri ya da ikisi
    bozulmuş olmalı diye düşündüm.
  • 7:21 - 7:23
    Ben, elektromühendislik eğitimi aldım.
  • 7:23 - 7:26
    Bu nedenle bu hatayı çözmek
    için bir dizi işe başladım
  • 7:26 - 7:28
    ve uzun lafın kısası, bunu çözemedim.
  • 7:29 - 7:32
    Bu yüzden eski moda
    problem çözümüne başvurdum.
  • 7:32 - 7:35
    O öğrenciyi tatilde evindeyken aradım.
  • 7:35 - 7:40
    "Merhaba, küçük kardeşin nasıl?
    Noel nasıl geçiyor?
  • 7:40 - 7:43
    Hey, ona ne olduğu hakkında
    bir fikrin var mı?"
  • 7:43 - 7:45
    Ona bu belirli tarihi, saati
  • 7:45 - 7:46
    ve verileri verdim.
  • 7:46 - 7:50
    Bana "Bilmiyorum,
    günlüğe bir bakayım" dedi.
  • 7:51 - 7:54
    Günlük mü? Bir MIT
    öğrencisi günlük mü tutuyor?
  • 7:54 - 7:56
    Bekledim ve geri döndü.
  • 7:56 - 7:57
    Tam tarihi ve saati belirtti
  • 7:57 - 8:01
    ve "Bu, tam olarak kardeşim bir grand mal
    nöbeti geçirmeden hemen öncesi" dedi.
  • 8:03 - 8:06
    O sırada epilepsi hakkında
    hiçbir şey bilmiyordum.
  • 8:06 - 8:08
    Bir parça araştırma yaptım,
  • 8:08 - 8:12
    bir başka öğrencinin babasının
    Children's Hospital, Boston'da
  • 8:12 - 8:14
    nörocerrahinin başında olduğunu gördüm.
  • 8:14 - 8:16
    Cesaretimi topladım
    ve Dr. Joe Madsen'i aradım.
  • 8:16 - 8:18
    "Merhaba, Dr. Madsen,
    benim adım Rosalind Picard.
  • 8:18 - 8:22
    Bir kişinin bir nöbetten 20 dakika önce
  • 8:22 - 8:27
    dev bir sempatik sinir sistemi
    dalgalanması geçirmesi"
  • 8:27 - 8:29
    -- cilt iletkenliğini harekete
    geçiren şey budur --
  • 8:29 - 8:31
    mümkün müdür?"
  • 8:32 - 8:34
    Doktor, "Muhtemelen mümkün değil" dedi.
  • 8:36 - 8:37
    "Bu ilginç" dedi.
  • 8:37 - 8:40
    ''Nöbetten 20 dakika önce
    yalnızca bir kolunda
  • 8:40 - 8:42
    tüyleri diken diken olan kişiler oldu."
  • 8:43 - 8:44
    "Yalnızca bir kol mu?"
  • 8:44 - 8:47
    Başlangıçta ona bunu anlatmak istemedim
  • 8:47 - 8:49
    çünkü bunun çok saçma
    olduğunu düşünmüştüm.
  • 8:49 - 8:52
    Bunun beyinde nasıl olabileceğini
    açıkladı ve ilgi gösterdi.
  • 8:52 - 8:54
    Ona verileri gösterdim.
  • 8:54 - 8:56
    Bir dizi araç daha yaptık
    ve güvenlik sertifikalarını aldık.
  • 8:56 - 8:59
    90 aile çalışmaya katılmaktaydı;
  • 8:59 - 9:02
    hepsinin çocukları
    7 gün 24 saat izlenecekti.
  • 9:02 - 9:05
    Bunun için kafalarının üzerinde
    altın standartta bir EEG kullandık,
  • 9:05 - 9:07
    beyin aktivitelerini ölçtük
  • 9:07 - 9:09
    ve davranışlarını videoya aldık,
  • 9:09 - 9:12
    elektrokardiyogram --EKG --
    ve EDA, elektrodermal aktiviteye baktık.
  • 9:12 - 9:14
    Amacımız bu alanda nöbetlerle ilgili
  • 9:14 - 9:17
    kolayca bulabileceğimiz bir şey
    olup olmadığını görmekti.
  • 9:18 - 9:25
    İlk grand mal nöbetleri
    serisinde yüzde 100 olarak
  • 9:25 - 9:28
    cilt iletkenliğinde
    bu kocaman yanıtları bulduk.
  • 9:28 - 9:30
    Ortada yer alan mavi,
    yani çocuğun uykusu,
  • 9:30 - 9:32
    genellikle günün en büyük pikidir.
  • 9:32 - 9:36
    Burada gördüğünüz üç nöbet
    ormandaki ulu çamlar gibi
  • 9:36 - 9:38
    yukarı doğru uzanmaktadır.
  • 9:39 - 9:43
    Üstelik, üstteki cilt iletkenliğini
  • 9:43 - 9:46
    bilekten elde edilen
    hareketlerle eşleştirdiğinizde
  • 9:46 - 9:51
    ve çokça veri elde edip makine öğrenmesi
    ve yapay zekâyı bu konuda eğittiğinizde
  • 9:51 - 9:56
    bu kalıpları sadece
    bir titreme dedektöründen
  • 9:56 - 10:00
    daha iyi tespit edebilen otomatik
    bir yapay zekâ inşa edebilirsiniz.
  • 10:00 - 10:04
    Bunu açığa çıkarmamız
    gerektiğini fark ettik
  • 10:04 - 10:07
    ve Ming-Zher Poh'un doktora çalışması
  • 10:07 - 10:10
    ve Empatica tarafından daha sonra
    elde edilen büyük gelişmelerle
  • 10:10 - 10:14
    ilerleme sağlandı ve nöbet tespiti
    artık çok daha doğru biçimde yapılıyor.
  • 10:14 - 10:17
    Ayrıca, bu arada SUDEP hakkında
    başka şeyler öğrendik.
  • 10:17 - 10:19
    Öğrendiğimize göre, SUDEP
  • 10:19 - 10:23
    jeneralize tonik-klonik nöbetten
    sonra nadiren gerçekleşiyor olsa da
  • 10:23 - 10:26
    gerçekleşmesinin en muhtemel olduğu zaman
    -- bu tür bir nöbetin sonrasıdır.
  • 10:26 - 10:29
    Gerçekleştiğinde,
    nöbet esnasında gerçekleşmez
  • 10:29 - 10:32
    ve genellikle hemen ardından gerçekleşmez
  • 10:32 - 10:34
    fakat hemen ardından
  • 10:34 - 10:37
    kişi sadece çok sakin ve sessiz görünürken
  • 10:37 - 10:42
    farklı bir faza girebilir
    ve nefes alıp verme durur.
  • 10:42 - 10:45
    Nefes alıp verme durduktan
    sonra ardından kalp de durur.
  • 10:45 - 10:47
    Yani oraya birinin ulaşması için
    vakit bulunur.
  • 10:48 - 10:53
    Ayrıca beynin derinliklerinde amigdala
    denilen bir bölge olduğunu da öğrendik.
  • 10:53 - 10:56
    Kendi duygu araştırmamızda
    bunun üzerinde çokça çalışmıştık.
  • 10:56 - 10:58
    İki adet amigdalamız var,
  • 10:58 - 10:59
    sağ taraftakini uyarırsanız
  • 10:59 - 11:02
    sağda büyük bir cilt iletkenliği
    yanıtı alırsınız.
  • 11:02 - 11:06
    Bunu yapabilmek için şimdi
    bir kraniotomi için kaydolmanız gerekir.
  • 11:06 - 11:09
    Pek de yapmaya gönüllü
    olmayacağımız bir şey
  • 11:09 - 11:12
    ancak bu sağda büyük
    bir cilt iletkenlik yanıtına yol açar.
  • 11:12 - 11:16
    Soldakini uyarın, solda avuç içinde
    büyük bir cilt iletkenlik yanıtı oluşur.
  • 11:16 - 11:20
    Üstelik biri amigdalanızı uyardığında
  • 11:20 - 11:23
    siz hâlâ orada oturup
    çalışıyor olabilirsiniz,
  • 11:23 - 11:25
    hiçbir stres işareti göstermezsiniz
  • 11:26 - 11:27
    ancak nefes almazsınız
  • 11:28 - 11:32
    ve tekrar nefes almaya başlamazsınız
    ta ki biri sizi uyarana dek.
  • 11:33 - 11:34
    "Hey Roz, orada mısın?"
  • 11:34 - 11:36
    Konuşmak için ağzınızı açarsınız.
  • 11:37 - 11:39
    Konuşmak için nefes alırsınız
  • 11:39 - 11:41
    ve tekrar nefes almaya başlarsınız.
  • 11:43 - 11:46
    Böylece stres üzerinde çalışmaya başladık.
  • 11:46 - 11:49
    Bu da birçok sensör inşa etmemizi sağladı,
  • 11:49 - 11:51
    yüksek kalitede yeterli veriyi topladılar
  • 11:51 - 11:54
    ve laboratuvarı terk edip
    yerinde çalışmamızı sağladılar.
  • 11:54 - 11:57
    Kazara nöbete dair
    kocaman bir yanıtı bulduk,
  • 11:57 - 12:00
    geleneksel stres etkenlerine göre
    daha büyük bir yanıt veren
  • 12:00 - 12:01
    nörolojik aktivasyonu.
  • 12:01 - 12:04
    Hastanelerle ve bir epilepsi
    izleme ünitesiyle,
  • 12:04 - 12:06
    özellikle Children's Hospital Boston
  • 12:06 - 12:07
    ve Brigham ile ortaklıklar kurduk
  • 12:07 - 12:10
    ve en önemlisi makine
    öğrenmesi ve yapay zekâ,
  • 12:10 - 12:13
    daha fazla veri alma ve toplama ile
  • 12:13 - 12:15
    bu olayları ve SUDEP'i
    önleyip önleyemeyeceğimizi
  • 12:15 - 12:17
    anlama çabamıza yardımcı oldu.
  • 12:18 - 12:22
    Bu şimdi Empatica ile ticarileştirildi.
  • 12:22 - 12:25
    Kurucularından biri olma
    ayrıcalığını taşıdığım bu girişim
  • 12:25 - 12:29
    ve buradaki ekip teknolojiyi
    geliştirmede harika bir iş çıkardı
  • 12:29 - 12:31
    ve çok güzel bir sensör üretti.
  • 12:31 - 12:34
    Sensör sadece saati söylemiyor ve adım
    sayma, uyuma ve diğer işleri yapmıyor.
  • 12:34 - 12:38
    Eğer bir nöbet geçirirsem
    ve bilincimi kaybedersem,
  • 12:38 - 12:40
    bu gerçek zamanlı yapay zekâ
    ve makine öğrenmesi
  • 12:40 - 12:42
    jeneralize tonik-klonik
    nöbetleri tespit edip
  • 12:42 - 12:46
    yardım için bir alarm gönderiyor.
  • 12:46 - 12:48
    Bu saat şimdi FDA tarafından da
  • 12:48 - 12:53
    nörolojide onay alan
    ilk akıllı saat olarak onaylandı.
  • 12:54 - 13:01
    (Alkışlar)
  • 13:03 - 13:06
    Sonraki slayt benim cilt iletkenliğimi
    neyin yükselttiğini gösteriyor.
  • 13:07 - 13:09
    Bir sabah, e-postalarıma bakıyordum
  • 13:09 - 13:11
    ve bir anneden gelen bir hikâyeyi gördüm.
  • 13:11 - 13:13
    Söylediğine göre duştayken
  • 13:13 - 13:15
    ve telefonu duşun yanında
    tezgahın üzerindeyken
  • 13:15 - 13:18
    kızının yardıma ihtiyacı
    olabileceğini haber verdi.
  • 13:18 - 13:22
    O da duştan çıktı ve koşarak
    kızının yatak odasına gitti,
  • 13:22 - 13:25
    kızını yatağında yüzüstü konumda,
    morarmış ve nefes almıyorken buldu.
  • 13:25 - 13:29
    Onu ters çevirdi -- insan uyarısı--
  • 13:29 - 13:32
    ve kızı nefes aldı ve bir nefes daha aldı.
  • 13:32 - 13:36
    Kızının rengi pembeye döndü
    ve artık iyiydi.
  • 13:38 - 13:41
    Sanırım bu e-postayı okurken
    benim rengim de beyaza döndü.
  • 13:41 - 13:43
    İlk tepkim," Yo hayır, bu mükemmel değil.
  • 13:43 - 13:45
    Bluetooth bozulabilirdi, pil bitebilirdi.
  • 13:45 - 13:48
    Bütün bunlar yanlış gidebilirdi.
    Buna güvenmeyin." idi.
  • 13:48 - 13:52
    Ve o anne dedi ki: " Tamam. Hiçbir
    teknoloji mükemmel değil, biliyorum.
  • 13:52 - 13:54
    Hiçbirimiz daima orada olamayız.
  • 13:55 - 13:59
    Ama bu, bu cihaz artı yapay zekâ
  • 13:59 - 14:02
    oraya zamanında gitmemi
    ve kızımın hayatını kurtarmamı sağladı."
  • 14:06 - 14:08
    Burada çocuklardan bahsettim;
  • 14:08 - 14:14
    ancak SUDEP gerçekte 20, 30 ve 40'lı
    yaşlardaki insanlarda daha çok görülür
  • 14:14 - 14:15
    ve şimdi açıklayacağım şey ile
  • 14:15 - 14:18
    bazıları rahatsız hissedebilir
    ama bu hepimiz için
  • 14:18 - 14:20
    bu listenin tanıdıklarımıza
    uzanması hâline göre
  • 14:20 - 14:23
    daha az rahatsızlık verici olacaktır.
  • 14:24 - 14:27
    Bu tanıdığınız birinin
    başına gelebilir miydi?
  • 14:27 - 14:30
    Bu rahatsız edici soruyu sormamın sebebi
  • 14:30 - 14:35
    içinizden 26 kişiden birinde
    bir noktada epilepsi olacağı gerçeğidir.
  • 14:35 - 14:37
    Öğrendiğim kadarıyla
  • 14:37 - 14:41
    epilepsili kimseler
    arkadaşlarına ve komşularına
  • 14:41 - 14:42
    bundan bahsetmezler.
  • 14:42 - 14:47
    Bir yapay zekâ veya
    her neyse onu kullanarak
  • 14:47 - 14:51
    olası bir ihtiyaç durumunda
    size ulaşmalarını sağlamada
  • 14:51 - 14:53
    istekli olup bunu bildirirseniz
  • 14:53 - 14:55
    onların hayatında bir fark yarabilirsiniz.
  • 14:56 - 14:59
    Yapay zekâları inşa etmek
    için neden bu zorlu çalışmayı yapalım?
  • 15:00 - 15:02
    Birkaç yanıt işte burada:
  • 15:02 - 15:04
    Biri Natasha, hayatta kalan kız çocuğu,
  • 15:04 - 15:06
    ailesi size adını söylememi istedi.
  • 15:07 - 15:09
    Diğeri de onun ailesi
  • 15:09 - 15:10
    ve dışarıdaki harika insanlar,
  • 15:10 - 15:14
    geçmişte başkalarına bahsetmekten
    rahatsızlık duydukları durumları olan
  • 15:14 - 15:17
    insanları desteklemek için
    orada olmak isteyen insanlar.
  • 15:18 - 15:20
    Diğer neden ise sizlersiniz,
  • 15:20 - 15:25
    çünkü biz yapay zekânın geleceğini
    şekillendirme fırsatına sahibiz.
  • 15:25 - 15:28
    Bunu gerçekten değiştirebiliriz,
  • 15:28 - 15:30
    çünkü onu inşa edenler biziz.
  • 15:30 - 15:32
    O hâlde gelin yapay zekâyı
  • 15:32 - 15:35
    herkesin hayatını daha
    iyi hâle getirecek şekilde inşa edelim.
  • 15:36 - 15:37
    Teşekkürler.
  • 15:37 - 15:42
    (Alkışlar)
Title:
Nöbetleri tespit eden bir yapay zekâlı akıllı saat
Speaker:
Rosalind Picard
Description:

Her yıl dünyada diğer bakımlardan sağlıklı ancak epilepsili 50.000'den fazla kişi aniden ölmektedir -- bu duruma SUDEP adı verilir. Bir Yapay Zekâ araştırmacısı olan Rosalind Picard bu ölümlerin çoğunlukla önlenebilir olabileceğini söylüyor. Picard'ın gerçekleşmeden önce epileptik nöbetleri tespit edebilen ve hastanın yakınlarını zamanında yardım etmeleri için uyaran son teknoloji bir akıllı saati geliştirmeye nasıl katkıda bulunduğunu öğrenin.

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:54

Turkish subtitles

Revisions