Oxford Üniversitesi / Profesör Moritz Kraemer:

Yapay zeka dünyayı bir sonraki pandemiye hazırlamaya yardımcı olabilecek

Nature dergisinde yayınlanan yeni bir çalışma, yapay zekadaki ilerlemelerin bulaşıcı hastalık araştırmaları ve salgınlara müdahaledeki atılımları nasıl hızlandırabileceğini ilk kez özetliyor.

Paris'te 10-11 Şubat'ta düzenlenen Yapay Zeka Eylem Zirvesi'nin ardından ve yapay zeka yatırımları ve düzenlemelerine ilişkin küresel tartışmaların arttığı bir dönemde yayınlanan çalışma, bulaşıcı hastalık araştırmalarında yapay zekanın kullanılması ve yaygınlaştırılmasında güvenlik, hesap verebilirlik ve etik konularına özellikle vurgu yapıyor.

Hem veri setleri hem de yapay zeka modelleri açısından işbirlikçi ve şeffaf bir ortam çağrısında bulunan çalışma, Oxford Üniversitesi'nden bilim insanları ile Afrika, Amerika, Asya, Avustralya ve Avrupa'daki akademi, endüstri ve politika kuruluşlarından meslektaşlar arasında bir ortaklıktır.

Şimdiye kadar, yapay zekanın tıbbi uygulamaları ağırlıklı olarak bireysel hasta bakımına, klinik teşhisin geliştirilmesine, hassas tıbba veya klinik tedavi kararlarının desteklenmesine odaklanmıştır.

Bunun yerine, bu inceleme yapay zekanın nüfus sağlığında kullanımını ele almaktadır. Çalışma, yapay zeka metodolojilerindeki son gelişmelerin, büyük bir darboğaz olan sınırlı verilerle bile giderek daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Gürültülü ve sınırlı verilerde daha iyi performans, yüksek gelirli ve düşük gelirli ülkelerde sağlığı iyileştirmek için yapay zeka araçlarına yeni alanlar açıyor.

Oxford Üniversitesi Pandemi Bilimleri Enstitüsü'nden Makale Başyazarı Profesör Moritz Kraemer şunları söyledi:

“Önümüzdeki beş yıl içinde yapay zeka, pandemiye hazırlığı dönüştürebilir. Rutin olarak toplanan terabaytlarca iklimsel ve sosyo-ekonomik veriyi kullanarak salgınların nerede başlayacağını daha iyi tahmin etmemize ve gidişatlarını öngörmemize yardımcı olacaktır. Ayrıca bağışıklık sistemi ile ortaya çıkan patojenler arasındaki etkileşimleri inceleyerek hastalık salgınlarının bireysel hastalar üzerindeki etkisini tahmin etmeye de yardımcı olabilir.

“Birlikte ele alındığında ve ülkelerin pandemi müdahale sistemlerine entegre edildiğinde, bu gelişmeler hayat kurtarma ve dünyanın gelecekteki pandemi tehditlerine karşı daha hazırlıklı olmasını sağlama potansiyeline sahip olacaktır.”

Araştırmada tanımlanan yapay zeka ve pandemiye hazırlık fırsatları şunlar:

- Modellemeyi daha sağlam, doğru ve gerçekçi hale getirmeyi amaçlayan mevcut hastalık yayılma modellerinin iyileştirilmesinde umut verici ilerlemeler.

- Yüksek bulaşma potansiyeline sahip alanların belirlenmesinde ilerleme kaydedilmesi ve böylece sınırlı sağlık kaynaklarının verimli bir şekilde tahsis edilebilmesinin sağlanması.

- Hastalık gözetiminde genetik verileri iyileştirme potansiyeli, sonuçta aşı geliştirmeyi ve yeni varyantların tanımlanmasını hızlandırma.

- Yeni patojenlerin özelliklerini belirlemeye, özelliklerini tahmin etmeye ve türler arası sıçramaların olası olup olmadığını belirlemeye yardımcı olma potansiyeli.

- SARS-CoV-2 ve influenza virüsleri gibi halihazırda dolaşımda olan patojenlerin hangi yeni varyantlarının ortaya çıkabileceğini ve etkilerini azaltmak için hangi tedavi ve aşıların en iyisi olduğunu tahmin etmek.

- Salgınları daha iyi tespit etmek ve izlemek için nüfus düzeyindeki verilerin, kalp atış hızı ve adım sayıları gibi giyilebilir teknolojiler de dahil olmak üzere bireysel düzeydeki kaynaklardan gelen verilerle olası yapay zeka destekli entegrasyonu.

- Yapay zeka, son derece teknik bilim ile sınırlı eğitime sahip sağlık çalışanları arasında yeni bir arayüz oluşturabilir ve bu araçlara en çok ihtiyaç duyan ortamlarda kapasiteyi artırabilir.

Bununla birlikte, yapay zekadaki ilerlemeler pandemiye hazırlık ve müdahalenin tüm alanlarını eşit derecede etkilemeyecektir. Örneğin, protein dili modelleri, virüs mutasyonlarının hastalığın yayılmasını ve şiddetini nasıl etkileyebileceğinin anlaşılmasını hızlandırmak için büyük umut vaat ederken, temel modellerdeki ilerlemeler, bir patojenin yayılma hızını modellemeye yönelik mevcut yaklaşımlara göre yalnızca mütevazı iyileştirmeler sağlayabilir.

Bilim insanları, yapay zekanın tek başına bulaşıcı hastalık sorunlarını çözeceğini öne sürerken dikkatli olunması gerektiğini, ancak insan geri bildiriminin yapay zeka modelleme iş akışlarına entegre edilmesinin mevcut sınırlamaların üstesinden gelmeye yardımcı olabileceğini öne sürüyorlar.

Yazarlar temel olarak eğitim verilerinin kalitesi ve temsil gücü, yapay zeka modellerinin daha geniş bir topluluğa sınırlı erişilebilirliği ve karar verme için kara kutu modellerinin kullanılmasıyla ilgili potansiyel risklerle ilgileniyor.

Scripps Research Translational Institute'ün Kurucusu ve Direktörü, çalışmanın Yazarı Profesör Eric Topol şunları söyledi: “Yapay zeka, pandeminin azaltılması için dikkate değer bir dönüştürücü potansiyele sahip olsa da, dünya çapında kapsamlı işbirliğine ve kapsamlı, sürekli gözetim veri girdilerine bağlıdır.”

Kopenhag Üniversitesi ve Imperial College London'dan çalışmanın Başyazarı Samir Bhatt ise şunları söyledi: “Bulaşıcı hastalık salgınları sürekli bir tehdit olmaya devam ediyor, ancak yapay zeka politika yapıcılara ne zaman ve nasıl müdahale edileceği konusunda bilinçli kararlara rehberlik edecek güçlü ve yeni bir dizi araç sunuyor.”

Makale yazarları, yapay zeka modellerini değerlendirmek için titiz ölçütler önermekte ve insan sağlığını iyileştirmeye yönelik sürdürülebilir ve pratik modeller geliştirmek için hükümet, toplum, endüstri ve akademi arasında güçlü işbirliklerini savunuyorlar.