Yapay zeka (YZ), bilgisayar bilimi içerisinde geniş uygulamalara sahip ve tıbbi teknolojileri dönüştüren bir alandır. Genellikle karmaşık problemleri minimal teori ve birçok uygulamayla çözebilen bilgisayar bilimi dalı olarak kabul edilir. YZ, araştırmacılara büyük veri setlerinin analizinde yardımcı olmak, hassas tıbbı mümkün kılmak ve hekimlerin hasta sonuçlarını anlamlandırmada yardımcı olmak için kullanılmaktadır. YZ'deki yeni teknikler, multiomik veri kümelerinden elde edilen yeni bilgileri anlamlandırmak için çeşitli veri türlerini bir araya getirebilir. Yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimi ile birlikte yüksek kaliteli verilerin analiz edilmesi, hastaların sağlıksız davranışlarını değiştirmeye, cerrahi ve küratif bir tedaviden sonra kronik hastalıkların riskini veya nüksünü tahmin etmeye, kronik hastalıkları olan hastaların ilerleme ve hayatta kalma oranlarını tahmin etmeye, terapötik ihtiyaca, gelişmiş klinik çalışma yorumlarının oluşturulmasına ve yeni hedeflerin belirlenmesine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, hassas tıbbın sağlık hizmetlerinde etkin bir şekilde uygulanabilmesi için daha kullanıcı dostu bir arayüze ihtiyaç duyulacaktır. Yapay zeka teknolojileri, insan zekasıyla yakın işbirliği içinde doğru, adil ve sağlam bir şekilde uygulanırsa, dünya çapında etkili ve kişiselleştirilmiş sağlık hizmetleri için yeni olanaklar yaratması beklenmektedir. Bu derlemede, yapay zeka teknolojisinin genel hatları, sağlık hizmetlerinde uygulama alanları ve geleceği gözden geçirilmektedir.
Artificial intelligence (AI) is a field within computer science that has vast applications and has transformed medical technologies. It is often regarded to be the branch of computer science that can handle complicated problems with minimal theory and many applications. AI is utilized to assist researchers in the analysis of large data sets, enabling precision medicine and assisting physicians in improving patient outcomes. New techniques in AI can bring together various types of data to make sense of new information obtained from multiomics datasets. Analyzing high-quality data combined with machine learning, a subset of AI, can help modify patients' unhealthy behaviors, predict risk or recurrence of chronic diseases after a surgical and curative treatment, prediction of progression and survival rates of patients with chronic diseases, therapeutic need, generation of improved clinical trial interpretations and identification of new targets. Howeveri, to effectively implement precision medicine in healthcare, a more user-friendly interface would be required. If AI technologies are applied correctly, fairly and robustly, in close cooperation with human intelligence, it is expected to open up new possibilities for effective and personalised healthcare services worldwide. In this review, the general outlines of AI technology, its application areas in healthcare and its future are overviewed.
Artificial Intelligence Explainable Artificial Intelligence Machine Learning Medicine Drug Discovery
-
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Physiopathology, Histology and Embryology |
Journal Section | Review |
Authors | |
Early Pub Date | July 4, 2024 |
Publication Date | |
Submission Date | April 25, 2024 |
Acceptance Date | May 27, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 5 Issue: 2 |