Büyük veri devrimi, ucuz veri depolama hizmetleriyle hız kazandı. Şu an dev şrketlerin ellerinde çok fazla veriye erişim imkanı bulunuyor.
Bu veriler ya göz ardı ediliyor ya da ihitaca göre bazen inceleniyor. Ancak veriler o kadar büyük ki insanların bu bilgi kirliliğinin üstesinden gelebilmesi oldukça zor.
Olaya tıp alanından bakacak olursak, doktorlar hastalarıyla ilgili yeni bilgileri görmezden gelemezler. Bir kere bir tanı seçeneği erişilebilir olduğunda, bunu hayatları kurtarmak için kullanırlar. Bu alanda hastalarla ilgili veri toplama teknolojileri oldukça önemli Yapılan son araştırmalardan birine göre, 1999 yılında yapılan bilgisayarlı tomografilerde (CT) bir hastadan 82 görsel alınabiliyordu, 2010’da ise bu sayı 679’a yükseldi. Bu, yüzde 739’luk bir artış anlamına geliyor.
Doğru tanı konulacak olan hastalar için oldukça güzel bir gelişme olsa da radyologların, omuzlarına oldukça büyük bir yük bindiriyor. Ancak medikal cihazlardaki dijitalleşme sayesinde, radyoloji alanındaki profesyoneller, çok fazla veriyi eleyebiliyorlar.
Peki yapay zekâ tıp sektöründe ne yapıyorlar?
Yapay zekâ, radyologların ya da büyük verilerle uğraşan diğer profesyonellerin yerini almaya çalışmıyor. Bunun yerine, yapay zekâyı, radyologlara yardımcı olan bir verimlilik aracı olarak görmek gerekiyor. Radyologlar, uzun çalışma saatleri içerisinde, içinde yüzlerce görüntü bulunan yüzden fazla çalışmayı analiz ediyor ve yapay zekâlar, ağır iş yüküne rağmen burada doğruluk payını artırabiliyor.
Yapay zekâlar doktorlara, bu veri tufanı içerisinde yardımcı olabilecek tek seçeneğimiz. Böylece doktorlar hastalarına daha fazla zaman harcayabilecekler.
Yapay zekâlar, günümüzün veri analistlerini de işinden etmeyecek gibi görünüyor. En nihayetinde verilerin betimsel olarak yorumlanması insan dışında bir yapının yetenekleri arasında değil.
Yapay zekâ, bizleri devasa verilerden kurtarıyor. Sonsuz büyüklüklerdeki veri okyanuslarında boğulmak yerine, yapay zekâ bize burada can kurtaran görevi görüyor. Bazı durumlarda işletmelerin daha iyi işlemesine ya da yazılım uygulamalarının daha hızlı olmasına yarıyor. Tıp alanında ise hayatları kurtarmaları için doktorlara yardımcı oluyor.
