Yapay Zekâ
Eski Acil Protokoller, Makine Öğrenimi ile Modernize Edilmeye Hazır
Securities.io sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Osaka Üniversitesinden yeni veri, makine öğreniminin hızla gelişen yeteneklerinin artık acil durumları da kapsayabileceğini gösterdi. Bir araştırma ekibi, teknolojinin traneksamik asit tedavisine uygun hastaları belirlemeye yardımcı olabileceğini ve travma hastalarında ölüm oranlarını azaltabileceğini gösterdi.
Traneksamik Asit (TXA) Nedir?
İlaçların çoğu belirli hastalıkların tedavisinde kullanılır. Ancak bazıları gerçekten hayat kurtarabilir. Bunlardan biri traneksamik asit, kısaca TXA’dır. TXA, genellikle travmadan kaynaklanan yoğun kanamayı durdurmak için hastalara uygulanır.
Daha ayrıntılı bakıldığında TXA, vücuttaki pıhtıların korunmasına yardımcı olarak kanamanın sürmesini azaltır ve önler. Bunu, pıhtının temel proteinlerinden fibrini parçalayan plazmin adlı enzimin oluşumunu engelleyerek yapar.
Normalde plazminin bulunması yararlıdır; aşırı pıhtılaşmayı ve bunun yol açabileceği inme, akciğer embolisi, derin ven trombozu ve kalp krizi gibi sorunları önlemeye yardımcı olur. Ancak kanamanın kontrol edilmesi gereken acil durumlarda TXA’nın plazmin oluşumunu engellemesi önem kazanır.
Makine Öğrenimi ile Acil Durumlarda Hayat Kurtarmak
Hareket hâlindeki ambulansın arkasında hastayı stabilize etmeye çalışan bir paramedik veya acil serviste sağlık ekibiyle birlikte çalışan bir hemşire için TXA, travmadan kaynaklanan kontrolsüz kanamayı yönetmede önemli bir araçtır. Bununla birlikte, ciddi yan etkileri olabildiğinden her hasta için uygun değildir; bu da ilacın uygulanıp uygulanmayacağına karar vermeyi zorlaştırır.
TXA’nın potansiyel yan etkileri nedeniyle evrensel olarak faydalı olmadığını kabul ederek, yukarıda bahsedilen çalışma, TXA tedavisinden en fazla yararlanabilecek travma hastası alt gruplarını belirlemeye odaklandı. Gelecekte bu hastaların saptanabilmesi, ilacın uygulanmasına uygunluğu değerlendiren mevcut protokollerin modernleştirilmesinde önemli rol oynayabilir.
Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, araştırmacılar Japonya Travma Veri Bankası’ndan 50.000’den fazla hastanın verilerini analiz etti ve sekiz ayrı travma fenotipi (gözlemlenebilir özelliklere dayalı gruplamalar) belirledi. Daha sonra bu fenotiplerde TXA’nın hastane içi mortalite üzerindeki etkisini incelediler. Bulgular, belirli alt grupların TXA ile tedavi edildiğinde mortalitede anlamlı bir azalma gösterdiğini, diğerlerinin ise fayda görmediğini ortaya koydu.
Çalışma, travma hastalarının yaralanma türü ve şiddeti bakımından büyük farklılıklar gösterdiğini vurguluyor. Bu durum, tedavinin bireysel hasta üzerindeki etkisini öngörmeyi zorlaştırıyor. Araştırmanın amacı, travma hastalarına kişiselleştirilmiş bakım sunarak bu yüksek riskli grupta bakım kalitesini ve hayatta kalma oranlarını artırmak. Hastaya özgü bu yaklaşım, TXA’nın travma bakımında daha etkili kullanılmasını, gereksiz yan etkilerin azaltılmasını ve sonuçların iyileştirilmesini sağlayabilir.
Makine Öğrenimi: Dönüştürücü Teknolojilerin Temel İtici Gücü
Bu çalışma, makine öğrenimi gibi yapay zekâ alt alanlarının hemen her sektörde temel bir itici güç veya “çekirdek teknoloji” olabileceğini gösteren örneklere bir yenisini ekliyor. Ark Invest’in “Büyük Fikirler 2024” raporu da bu noktayı vurgulamıştı.
Bunun temelinde, yapay zekânın çok büyük veri kümelerini işleyip bunların içindeki örüntüleri tanıma yeteneği bulunuyor. Yapay zekâ bunu insanlardan daha verimli yapabiliyor ve gelişimi giderek hızlanıyor.
Makine Öğrenimi Uzmanları
Makine öğreniminin hastaya TXA uygulanıp uygulanmayacağını belirlemek için klinik uygulamada kullanılması zaman alabilir. Bununla birlikte, birçok şirket bu teknolojiyi geliştirmek için çalışıyor. Hatta bazıları onu sağlık hizmetlerinin aynı derecede önemli başka alanlarında kullanmaya başladı.
*Aşağıda verilen rakamlar yazı anında doğruydu ve değişiklik gösterebilir. Potansiyel yatırımcılar metrikleri doğrulamalıdır*
1. NVIDIA
NVDA Fiyat Grafiği
NVDA Fiyat Grafiği
| Piyasa Değeri | Önümüzdeki 1 Yıl için F/K | Hisse Başına Kazanç (EPS) |
| 2,179,359,750,000 | 38.31 | $11.94 |
NVIDIA (NVDA ), güçlü GPU teknolojisini sağlık hizmetleri dâhil çeşitli sektörleri ilerletmek için kullanarak yapay zekâ geliştirmede öncü oldu. Sağlık alanındaki yapay zekâ platformları ilaç keşfini, tıbbi görüntülemeyi ve genetik analizleri hızlandırmak için kullanılıyor. Örneğin GPU’ları, görüntüleme tanısı gibi görevlerde büyük veri kümelerinin daha hızlı işlenmesini sağlayarak röntgen ve MR görüntülerinden hastalıkların daha doğru ve hızlı saptanmasına yardımcı oluyor.
NVIDIA, hastalıkları öngören, hasta sonuçlarını iyileştiren ve sağlık maliyetlerini düşüren yapay zekâ araçları geliştirmek için araştırma kurumları ve sağlık kuruluşlarıyla iş birliği yapıyor. Bu girişimler mevcut sağlık uygulamalarını geliştirirken yapay zekâyla yeni tanı ve tedavi yöntemlerinin de önünü açıyor.
Yazının hazırlandığı sırada analistlerin çoğunun NVDA için önerisi “Güçlü Alım” idi.
2. Powerful Medical
Powerful Medical’ın başlıca ürünü PMcardio’dur. Bu platform, sağlık uzmanlarına kardiyak olayları analiz etme, yorumlama, teşhis etme ve tedavi etme süreçlerinde yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Platform, EKG’leri analiz edip geniş bir hasta kayıtları veri tabanıyla karşılaştırmak için makine öğrenimini kullanır. Böylece miyokart enfarktüsünü, yani kalp krizini, ve diğer anormallikleri doğru ve hızlı biçimde saptayabilir.
Platformun ilk hasta temasında doğru tanıya yardımcı olabilmesi, kardiyovasküler acil durumlara zamanında müdahale açısından önemlidir. PMcardio, geleneksel tanı yöntemleriyle belirgin olmayabilecek kalp rahatsızlıklarının saptanmasındaki önemli açığın giderilmesine katkıda bulunur.
PMcardio, yapay zekâyı kullanarak sağlık uzmanlarına bakım koordinasyonunu iyileştiren, triyaj sürecini kolaylaştıran ve yaşamı tehdit edebilecek kardiyak olayların erken ve doğru saptanmasına yardımcı olan bir araç sunar. Bu gelişme, yapay zekânın kalp hastalıklarını öngörme ve etkili tedavi etme becerisini artırarak kardiyovasküler tanıyı dönüştürme potansiyelini gösterir.
PMcardio, 1 Mart 2024’te Avrupa İnovasyon Konseyinden 7,5 milyon avro finansman sağlamayı başardı. Bu finansman, yapay zekâ tabanlı tanı araçlarının geliştirilmesine devam edilmesini sağlayarak dünyanın önde gelen ölüm nedenlerinden birinin etkisini azaltma potansiyelini ortaya koyuyor.
