top of page
  • Can Duru

AI Ne Zaman Öleceğimizi Bilebilir mi?

Makine öğrenimi teknolojisi ile hayat kurtarmak mümkün olabilirMakine öğrenimi, birçok durumda yapay zeka ile birlikte çalışıyor ve girilen verilerin incelenmesi sonucunda elde edilen ortalama bilgilerden oluşuyor. Sistem, girilen her veriyi analiz ediyor. Daha sonra bunlardan çıkardığı sonuçlar ile kendi bilgi hazinesini oluşturuyor. Örneğin, kalp krizi geçiren kişilerin sağlık durumları ve ne zaman geçirdikleri hakkında veri girildiğinde sistem hangi saatlerde olasılığın arttığını söyleyebiliyor. Geniş bir veri tabanındaki kalp krizi geçiren hastaların bilgileriyle oluşturulan makine öğrenimi sistemi, hastane dışında kalp krizi geçirme riskinin en yüksek Pazar, Pazartesi, sıcaklıktaki keskin düşüşlerin yaşandığı günler ve resmi tatillerde olduğunu gösteriyor. Araştırmacılara göre, bu sistemden elde edilen yeni bulgular hastanelerin kalp krizi geçirme riskinin arttığı günlerde daha hazırlıklı olmasını sağlayabilir. Bunun yanı sıra, riskli insanlar için ölüm ile sonuçlanabilecek kadar ciddi olan atak riskini azaltan ve hayatta kalma olasılıklarını artıran bir erken uyarı sistemi olarak görev yapabilir. Bu durum oldukça önemli çünkü insanlar genellikle hastane dışında bir ortamda kalp krizi geçiriyor ve etrafındaki kişiler de bu durum karşısında hem bilgi sahibi olmadıkları hem de hazırlıksız yakalandıkları için kalp krizleri genelde ölümle sonuçlanabiliyor. İnsanların kalp krizi risklerinden daha önceden haberdar olabilme ayrıcalığı beraberinde birçok önlemi getireceği için hastane dışında kalp krizi geçiren hastaların ölüm oranları oldukça düşebilir. 

Hava Durumunun Risk Üzerindeki EtkisiYazının başında bahsettiğimiz üzere geliştirilen sistem hava durumu verilerini de analizine katıyor. Hava durumunun kalp krizi geçirmek ile nasıl bir alakası olduğunu düşünebilirsiniz. Ancak, aslında hava durumu vücudumuzun tepkilerini ve stres seviyesini büyük miktarda etkiliyor. Bunlar da risk ile doğrudan bağlantılı olduğu için hava durumu önemli bir etken olabiliyor. Hava koşullarının siteme entegre edilmesiyle birlikte sistem daha da karmaşıklaşıyor. Sistemi geliştiren Japon araştırmacılar, meteorolojik verilerin oldukça karmaşık olduğunu, ancak makine öğreniminin bu verilerin de analiz edilmesi ve diğer veriler ile bağlantı kurulması sonucu geleneksel veya tek boyutlu istatistiksel yaklaşımların bulamadığı ilişkileri bulabileceğini belirtiyor. Çalışmayı derinleştirmek için araştırmacılar; makine öğreniminin yıl, mevsim, haftanın günleri, günün saatleri, resmi tatil günleri ve günlük hava durumu (nem, kar yağışı, yağış, sıcaklık, rüzgar hızı, bulut örtüsü ve atmosferik basınç okumaları gibi veriler) gibi zamanlama yoluyla hastane dışı günlük kalp durmalarını tahmin edebilme kapasitesini değerlendirdi. 2005 ile 2013 yılları arasında 1.299.784 kalp krizi vakası gerçekleşti. Yapay zekâ sisteminin iyi bir şekilde eğitimini tamamlayabilmesi için 2005 ile 2013 yılları arasında yaşanan 525.374 kalp krizi vakası incelendi. Eğitim sırasında zaman, hava durumu veya her iki veri de kullanılarak sistemin analiz yapmasını ve tahminler üretmesini sağladı. Daha sonra sistemin riskin ne zaman arttığını tahmin etme konusundaki doğruluk oranını anlayabilmek için elde edilen bilgiler 2014 ve 2015 yılları arasında meydana gelen 135.678 kalp krizi vakasında kullanıldı ve sistemin büyük oranda doğru tahminler yaptığı anlaşıldı.

"Bu öngörücü sistem, gelecekte yüksek riskli günlerde vatandaşlar ve acil tıbbi hizmetler için bir uyarı sistemi aracılığıyla hastane dışı kalp durmasını önlemek ve hastaları iyileştirmek için yararlı olabilir."Geliştirilen sistem henüz insanların kalp durmasından gerçekten ne zaman öleceğini tahmin edemiyor, sadece veri tabanındaki bilgilere göre bizlere bir ihtimal veriyor. Sadece bir ihtimal vermesine rağmen bu sistem ile birçok kişinin hayatı kurtarılabilir. Belki de gelecekte vücudumuzun içine entegre edilen sistemler ile öleceğimizi önceden anlayabiliriz. Aynı insanların öldükleri zamanı bilmesini konu alan “Countdown” filmi gibi… Fakat şimdilik kalp krizi riskimizi öngören yapay zeka ile yetineceğiz. Kaynak: Interesting Engineering
bottom of page