Yapay zekâ nefesinizden hastalık koklayacak
Yapay zekâ, enfeksiyon, mikrop ve bakterileri algılayabildiği zaman, hasta olup olmadığımızı da tespit edebilir.
Bu alan çok ciddi bir potansiyele sahip ama aksi iddialar da söz konusu olabilir. Biz, temelde, yapay zekânın havada bulunan maddeleri tespit etmek hususunda bir araç olarak kullanılabileceğini düşünüyoruz.
Yapay zekâ, şu âna kadar görme (örneğin Tesla’nın şoförsüz araçlarında) ve duymayla ilgili (Siri ve Alexa gibi) bazı yardımlar sağlıyordu. Artık, nefesimizi koklamaya da başlayacak. Ben ve arkadaşlarımdan oluşan ekip, insan nefesindeki maddeleri analiz ederek, hangi tür hastalıklara sahip olunduğunu anlayabilecek bir yapay zekâ geliştiriyoruz.
Koku duyusu, hayvanlar ve bazı bitkiler tarafından, havadaki belirli maddeleri tespit etmek amacıyla kullanılır. Diğer hayvanlara kıyasla, insan burnu hiç gelişmemiş sayılabilir; bu nedenle de havadan alacağımız bilginin değerinin farkında olmayışımız çok normal. Koku, sadece kendine has bir analiz makinesiyle incelenebiliyor; ancak yapay zekâ bu durumu değiştirmek üzere olabilir.
Son yıllarda bilim insanları, makinelerin yardımıyla havadaki en küçük maddelere dek analiz yapabiliyorlar. Bu makinelere “Gaz Kromatografi Kütle Spektrometreleri” veya “GC-MS” deniyor, havadaki binlerce uçucu organik maddeyi analiz etme özelliğine sahipler.
Bir GC-MS makinesinde, havadaki maddeler önce teker teker ayrıştırılır, sonra da parçalara bölünürler. Bu işlem, karşımıza, hava örneğine özgü bir parmak izi çıkarır. Aşağıdaki grafik bir insan nefesi analizinin tablosudur.
Her tepecik bir molekülü temsil ediyor. Belirli tepecik düzenleri vücuttaki maddeleri bize gösterebilir. Kimi zaman en küçük tepeciğin bile bir anlamı olabilir. İnsan nefesindeki binlerce molekülün arasında ancak sayılı molekül kanser gibi hastalıkların varlığını bize gösterir, bu moleküllerin analizi ile erken teşhis bile sağlanabilir. Dünya genelindeki birçok laboratuvar, oldukça yavaş bir süreç olmasına karşın, GC-MS makineleri ile hastalık tanımlama çalışmaları yapıyor.
Büyük miktarda bilginin uzmanlar tarafından manuel olarak incelenmesi gerektiği için bu süreç oldukça fazla zaman yiyor. Bilginin büyüklüğü ve karışıklığı sebebiyle, bir örneğin bile incelenmesi çok ciddi zaman alabiliyor. Bütün bunlara ek olarak insan hatası da ciddi bir risk faktörü.
YAPAY ZEKÂ NASIL YARDIM EDECEK?
Loughborough Üniversitesi’nin veri inceleme bölümü olarak, ben ve arkadaşlarım, son teknolojiyi kullanarak kokuyu analiz edebilecek bir yapay zekâ üretmeye çalışıyoruz. İnsan beyninin çalışma biçiminden esinlenerek üretilen derin öğrenme kodları vasıtasıyla, koku analizini hızlı ve hatasız yapabilecek bir program yazacağız.
Edinburgh Kanser Merkezi’nde doktorlardan, hemşirelerden ve röntgen uzmanlarından oluşan bir çalışma ekibi, kemoterapi sürecinden geçen hastalardan nefes örnekleri topladılar. Örnekler yazılımcılardan ve kimyacılardan oluşan iki takım tarafından incelendi.
Ekipler incelemelerini tamamladıktan sonra, araştırma sonuçları derin öğrenme ağıyla öğrenmesi için yapay zekâya da aktarıldı. Veriler, birden fazla bilgiyi aynı anda analiz edebilen son derece özgün bir donanımla incelendi. Yapay zekâ her nefes örneği ile daha fazla bilgi edindi ve şu anda belirli molekül gruplarından hastalık tanımlayabiliyor.
İlk araştırmada amaç, “aldehitler” adı verilen bir grup insandaki stres ve hastalık durumlarında ortaya çıkan kimyasalları incelemekti.
Bu teknolojiye sahip bilgisayarlar, örnekleri birkaç dakika gibi kısa sürelerde inceleyebiliyorlar. Yapay zekâ, süreci hem daha ucuz hem de daha güvenilir hale getiriyor. Sistemin en güzel tarafı ise çalıştıkça daha da gelişmesi. Sistemin bu şekilde gelişiyor olması, yapay zekâyı çok amaçlı kılıyor; yeterli eğitimi aldığında ilaç, çevre bilimi, adli tıp gibi alanlarda da kullanılabilir.
Yapay zekâ, enfeksiyon, mikrop ve bakterileri algılayabildiği zaman, hasta olup olmadığımızı da tespit edebilir. Bu alan çok ciddi bir potansiyele sahip ama aksi iddialar da söz konusu olabilir. Biz, temelde, yapay zekânın havada bulunan maddeleri tespit etmek hususunda bir araç olarak kullanılabileceğini düşünüyoruz. Teşhis koyması ya da karar vermesi gerekmiyor. Sonuca ilişkin yorumlar ve kararlar bize kalıyor.
*Andrea Soltoggio, Loughborough Üniversitesi’nde öğretim görevlisidir.
Yazının aslı The Conversation‘da yayınlanmıştır. (Çeviren: Bulut Zencir/ Duvar)
