Klinik Araştırmalarda Geliştirilen Yapay Zekâ Modelleri için Yol Haritası

Year 2021, Volume: 11 Issue: 22, 7 - 14, 30.12.2021

Alican Aşan Duygu Sinanç Terzi

Abstract

Yapay zekânın sağlık hizmetlerinin şeklini değiştirmeye başlamasıyla beraber gündeme gelen ve klinik araştırmalarda geliştirilen uygulamaların hayata geçirilmesinin önünde duran çeşitli zorluklar vardır. Bu zorluklar; veri seti hazırlamaktan önişleme tekniklerine, model eğitiminden modelin çıktılarının yorumlanmasına kadar model geliştirme sürecinin neredeyse her fazında problem yaratmakta hatta hatalı ve yanlı modellerin geliştirilmesine sebep olmaktadır. Bu çalışmada, yapay zekânın potansiyelinin ortaya koyulmasını engelleyen zorlukların, yapay zekâ uzmanları ve sağlık çalışanları arasındaki iş birliği ile yani veri ve deneyimin birleştirilmesiyle mümkün olacağını vurgulayan bir yol haritası sunulmuştur. Bu yol haritasındaki her adımda karşılaşılan zorluklar ve önerilen çözümler, çeşitli sağlık uygulamaları ile örneklendirilmiştir. Bu yol haritasının, uygulayıcılara farklı bakış açıları sunması, geliştirilecek modellerin performansını iyileştirmesi ve gerçek dünya uygulamalarının artışında rol oynaması beklenmektedir.

Keywords

yapay zekâ, klinik araştırma, yol haritası

References

• Salazar-Reyna, R., Gonzalez-Aleu, F., Granda-Gutierrez, E. M., Diaz-Ramirez, J., Garza-Reyes, J. A., Kumar, A. (2020). A systematic literature review of data science, data analytics and machine learning applied to healthcare engineering systems. Management Decision, 25, 1-20.
• Abedjan, Z., Boujemaa, N., Campbell, S., Casla, P., Chatterjea, S., Consoli, S., Costa-Soria, C., Czech, P., Despenic, M., Garattini, C. (2019). Data Science in Healthcare: Benefits, Challenges and Opportunities. In: Consoli S., Reforgiato Recupero D., Petković M. Data Science for Healthcare. Springer, 3-38.
• Noorbakhsh-Sabet, N., Zand, R., Zhang, Y., Abedi, V. (2019). Artificial intelligence transforms the future of health care. The American journal of medicine, 132(7), 795-801.
• Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.W., Santos, L.B., Bourne, P. E. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific data, 3(1), 1-9.
• Ghassemi, M., Naumann, T., Schulam, P., Beam, A. L., Chen, I. Y., Ranganath, R. (2019). Practical guidance on artificial intelligence for health-care data. The Lancet Digital Health, 1(4), e157-e159.
• Maddox, T. M., Rumsfeld, J. S., Payne, P. R. (2019). Questions for artificial intelligence in health care. Jama, 321(1), 31-32.
• Menze, B. H., Jakab, A., Bauer, S., Kalpathy-Cramer, J., Farahani, K., Kirby, Burren, Y., Porz, N., Slotboom, J., Wiest, R., Lanczi, L. (2014). The multimodal brain tumor image segmentation benchmark (BRATS). IEEE transactions on medical imaging, 34(10), 1993-2024.
• Parikh, R. B., Teeple, S., Navathe, A. S. (2019). Addressing bias in artificial intelligence in health care. Jama, 322(24), 2377-2378.
• Althubaiti, A. (2016). Information bias in health research: definition, pitfalls, and adjustment methods. Journal of multidisciplinary healthcare, 9, 211.
• Engel, J., Gerretzen, J., Szymańska, E., Jansen, J. J., Downey, G., Blanchet, L., Buydens, L. M. (2013). Breaking with trends in pre-processing?. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 50, 96-106.
• Panch, T., Szolovits, P., Atun, R. (2018). Artificial intelligence, machine learning and health systems. Journal of global health, 8(2), 1-8.
• Beam, A. L., Kohane, I. S. (2018). Big data and machine learning in health care. Jama, 319(13), 1317-1318.
• Hacohen, G., & Weinshall, D. (2019). On the power of curriculum learning in training deep networks. arXiv preprint arXiv:1904.03626.
• Hernández-Orallo, J. (2017). Evaluation in artificial intelligence: from task-oriented to ability-oriented measurement. Artificial Intelligence Review, 48(3), 397-447.
• Adadi, A., Berrada, M. (2018). Peeking inside the black-box: A survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI). IEEE Access, 6, 52138-52160.
• Racine, E., Boehlen, W., & Sample, M. (2019). Healthcare uses of artificial intelligence: Challenges and opportunities for growth. Healthcare Management Forum, 32(5), 272-275.