Günümüzde bilgisayar algoritmaları insansı zekâları kullanarak
Büyük ölçülerde, büyük ölçeklerde harika işler yapabilmektedirler.
Ve bilgisayarların bu zekâlarına çoğunlukla YZ
ya da "yapay zekâ" deniyor.
YZ gelecekte hayatımıza muazzam bir etki oluşturmaya hazır.
Fakat günümüzde hâlâ bazı bulaşıcı hastalıklar ve kanserin
farkına varma ve teşhis koyma aşamalarında
büyük zorluklar ile karşılaşıyoruz.
Her yıl binlerce hasta,
ağız ve karaciğer kanserinden hayatını kaybediyor.
Onlara yardımı en iyi şekilde
erken tanı ve teşhisle yapabiliriz.
Peki günümüzde bu hastalıkları nasıl teşhis ediyoruz?
Ve teşhiste yapay zekâ bize yardımcı olabilir mi?
Hasta olduğundan şüphelenilen kişiler için
uzman bir doktor öncelikle
MR ve tomografi gibi yüksek maliyetli teknolojik sistemlerden
görüntüleme testleri istemektedir.
Sonuçlar alındıktan sonra
başka bir uzman görüntüleri inceler ve teşhisi hastaya bildirir.
Gördüğünüz gibi bu süreç günümüz dünyasına uymayan bir şekilde
uzman hekimler, pahalı tıbbi görüntüleme teknolojileri
gibi kaynaklara fazlaca bağımlı bir süreçtir.
Maalesef ki sanayileşmiş ülkelerde de durum aynı.
Peki bu problemi yapay zekâ kullanarak çözebilecek miyiz?
Bugün bu sorunu geleneksel yapay zekâ mimarileriyle
çözmek istersem eğer,
10.000 adet
evet tekrar ediyorum, 10.000 adet görüntüyü bu pahalı sistemlerden
elde etmemiz gerekli.
Sonra uzman bir hekime gitmem ve onun bu görüntüleri
benim için analiz etmesi gerekli.
Ve elde edilen bu iki bilgiyi kullanarak
standart bir derin yapay sinir ağını veya bir derin öğrenme ağını
hastanın tanısı için eğitebilirim.
İlk yaklaşıma benzer şekilde,
geleneksel yapay zekâ yaklaşımları
aynı sorundan muzdariptir.
Büyük miktarda veri, uzman hekimler ve ileri tıbbi görüntüleme teknolojileri.
Peki şu anda karşılaştığımız bu önemli sorunları çözmek adına
daha etkili, daha ölçeklenebilir ve daha değerli
yapay zekâ mimarileri geliştirebilir miyiz?
İşte grubumla MIT Medya Laboratuvarı'nda yaptığımız şey tam olarak bu.
Günümüzde klinik deneylerde karşılaşılan
bu bazı önemli sorunların çözümü için
alışılmışın dışında çeşitli YZ mimarileri oluşturduk.
Bugün sizinle paylaştığım örnekte, iki hedefimiz vardı.
Birinci hedefimiz, yapay zekâ algoritmalarını eğitmek için
gereken görüntü sayısını azaltmaktı.
İkinci hedefimiz ise daha iddialıydı:
Hastaları incelemek için gerekli maliyeti yüksek görüntüleme sistemlerinin
kullanımını azaltmak.
Peki bunu nasıl başardık ?
İlk hedefimiz için öncelikle
geleneksel yapay zekâda gerektiği gibi
yüzlerce pahalı test yapmak yerine
sadece bir tıbbi görüntü kullandık.
Tek bir görüntüden, milyarlarca veri paketi elde etmek için
ekibimle akıllı bir yöntem keşfettik.
Bu bilgi paketlerinde, renkler, pikseller, şekiller
ve hastalığın tıbbi görüntüsü bulunuyordu.
Başka bir deyişle, bir resmi milyarlarca
eğitim materyali hâline getirip gereken veriyi büyük ölçüde azalttık.
İkinci hedefe gelince,
hastaları görüntülemek için kullanılan pahalı testler yerine,
cep telefonu veya DSLR kamera ile
beyaz ışıkta çekilmiş standart bir fotoğraf ile başladık.
Milyarlarca bilgi paketini hatırladınız mı?
Bu fotoğrafı, tıbbi testlerden elde edilen görüntülerle
üst üste birleştirerek, "kompozit görüntü"yü elde ettik.
Asıl sürpriz, yalnızca 50 kompozit görüntü
tekrar ediyorum, 50 adet ile
algoritmalarımızı yüksek verimlilikte eğitmemiz mümkün oldu.
Yaklaşımımızı özetleyecek olursak;
10.000 yüksek maliyetli tıbbi görüntü kullanmak yerine,
cep telefonu veya DSLR kamerayla elde edilmiş
yalnızca 50 adet yüksek çözünürlükte görüntü ile YZ algoritmalarını
hastalıklara teşhis koymak üzere
yenilikçi bir yöntemle eğitebiliyoruz.
Daha da önemlisi,
bu algoritmayı kullanmak için, gelecekte ve hatta şu anda,
yüksek maliyetli tıbbi görüntüleme sistemleri yerine
hastaların sağlayacağı basit fotoğraflar yeterli olacak.
Yapay zekânın geleceğimiz üzerinde
müthiş etkiler yaratacağı
bir çağa girmeye hazır olduğumuza inanıyorum.
Bence, zengin veri isteyen ve uygulamada zayıf kalan
geleneksel yapay zekâ yerine,
az miktarda veriyle iş yapabilen
ve günümüzde karşılaştığımız zorlu sorunların bazılarını çözebilen
yenilikçi yapay zekâ mimarilerini konuşmalıyız.
Özellikle de sağlık alanında.
Çok teşekkür ederim.
(Alkışlar)