Esra ÖZ
Yapay zeka ve robotlarla ilgili olarak çok fazla bilgi kirliliği var. Ülkemizde yapay zeka ve robotların mekanizmasını bilmeyenler, sanki uzman gibi konuşmalar yapıp eğitimler veriyorlar. İşin gerçek uzmanları ise, yoğun iş tempolarında kayboluyorlar. Robotik cerrahi ve yapay zeka konusunda işin uzmanına sordum. Medyada sık sık karşımıza çıkan, inanılması güç olaylar gerçekten de doğru mu?
California’da Auris Health firmasında cerrahi navigasyon ve sanal gerçeklik ile ilgili algoritmalar geliştiren Dr. Elif Ayvalı ile bu alandaki gelişmeler ve medyada yer alan abartılı haberlerin arka planlarını da konuştuk.
Yapay zeka nedir?
Yapay zekânın ne olduğunu tanımlayabilmemiz için öncelikle zekânın ne olduğunu tanımlamamız gerekir. Bu soruya bir filozofun, psikoloğun, nörobilimcinin ya da data mühendisinin vereceği cevaplar çok farklı olabilir. Otonom robotlar ve sistemler kapsamında zeka, yapılan gözlemler ve deneyimlerden çıkarım yapabilme, değişimlere adapte olabilme ve yeni bilgi edinmek için çevre ile etkileşim içine girebilme kapasitesi diyebilirim. Günümüzde belirli uygulamalar için bir çok veriden öğrenen yapay zekalar başarıyla geliştirilmiş olsa da, bu zekânın farklı durumlara adapte olabilmesi ya da öğrenilen bilginin başka bir uygulamaya aktarılabilmesi konusunda yolun çok başındayız.
Sağlık alanında nasıl kullanılıyor?
Sağlık sektöründe yapay zeka uygulamaları çoğunlukla hâlâ geliştirme aşamasında. Hastaların yaşam bulgularını ve semptomlarını monitörize eden, değerlerde anormallik görüldüğünde uyarı veren ve sağlık durumları hakkında tahminlerde bulunan cihazlarda artış olacak. Hastanelere yerleştirilen görüntülü takip sistemleri hem hastaları hem de çalışanları takip edip, sıra dışı olayları haber verebilecek. Örneğin, California’daki iki hastanede, enfeksiyonları önlemek için hastaneye yerleştirilen kameralar ve yapay zeka algoritmaları aracılığıyla çalışanların el hijyeni kurallarını uyup uymadığını takip ediliyor.
Tıbbi alanda ise yapay zekânın ilk uygulamalarından biri medikal görüntülemede olacak. Daha önceden gördüğünüz bir objeyi tanıyabilmek için her seferinde her açıdan görmeniz gerekmez. Aynı şekilde, binlerce tomografi verisine erişimi olan bir algoritma, az sayıda kesitten yüksek çözünürlükte tomografi elde edebilir. Böylece hastanın aldığı radyasyon miktarı azaltılabilir. Haberlerde çıkan medikal resimlere bakıp hastalık teşhis edilmesi gibi uygulamalar belirli alanlarda gelecek vaat etse de bunların diğer uygulamalar kıyasla hastanelerde yer almasının çok daha ileri gelecekte olduğunu düşünüyorum.
Tıbbi alandaki uygulamalar neden gecikecek?
Bu tarz uygulamaların gelişmesinin önündeki en büyük engellerden biri veri gizliliği. Öncelikle, veri tabanları çok kısıtlı. Tıbbi verilerin kişilerin demografik bilgilerini ifşa etmesine dair endişeler de var. Örneğin, Google Brain grubu retina resimlerinden kalp riskini tahmin etmeye çalışırken, hastaların yaşları ve cinsiyetlerini de tahmin edilebildiğini buldu. Yapay zekânın uygulamaya geçebilmesi için sağlık bilgilerinin nasıl kaydedildiği ve paylaşıldığı konusunda yeni düzenlemelerin yapılması gerekiyor.
Tıbbi alandaki ikinci engel ise, yeni sistemlerin ve algoritmaların kapsamlı bir denetleme sürecinden geçmelerinin gerekmesi. Medikal bir cihaz ve teknolojinin piyasaya sürülebilmesi için klinik araştırmalardan geçmesi gerekiyor. Örneğin, Amerika’da Food and Drug Administration’dan (FDA) onay almak gerekiyor. Avrupa’da ise CE (Conformité Européene) onayı almak gerekiyor. Günümüzde hala yapay zeka algoritmalarının neden iyi performans verdiği ve ne durumlarda hatalı tahmin yaptıkları anlaşılmaya çalışılıyor. Doğal olarak, bu organizasyonlar tıbbi görüntülere bakıp bir insanın kanser olup olmama ihtimalini hesaplayan bir algoritmaya hala şüpheyle bakılıyorlar.
Yapay zeka ve robotlar cerrahide nasıl kullanılıyor?
Önce robotlardan başlayalım. Günümüzde genel cerrahiden ürolojiye, ortopedik cerrahiden göz ameliyatlarına kadar birçok alanda kullanılıyorlar. Robotlar, cerrahların fiziksel ve zihinsel yorgunluklarını azaltmak için geliştirilen asistanlar. Robotların cerrahide yaygınlaşmalarının nedeni minimum hasarla ufak deliklerden yüksek hassasiyetle ameliyatlar yapmayı sağlamaları. Enstrümanların hassas kontrolünü ve cerrahların oturdukları yerden ameliyat alanını yüksek çözünürlükte görüntüleyebilmesini sağlıyorlar. Altını çizmek isterim ki, ameliyatı yürüten kişi cerrahin kendisi; robotlar kendi kendilerine ameliyat yapmıyorlar. Bazı çıkan haberler çok yanıltıcı olabiliyor.
Aynı şekilde robotik cerrahi için geliştirilen navigasyon algoritmaları, cerrahların zihinsel yorgunluklarını azaltmak amaçlı. Örneğin, yakın zamanda bronkoskopi için cerrahi bir sistem geliştirdik. Doktor oturduğu yerden joystick kullanarak akciğerde operasyon öncesi hedeflediği yerlere robot aracılığıyla ucunda kamera olan bronkoskop isimli aleti sürebiliyor. Dakikalar içinde hedefine ulaşıp, hassas pozisyonlama sistemi ile doku örnekleri toplayabiliyor. GPS kullanarak arabayla istediğiniz adrese yönlendirilmeniz gibi uygulanabiliyor.
Yapay zekaya gelince, robotik cerrahide dikiş dikme gibi rutin kabul edilen işlemlerin otomatikleştirilmesi için çalışmalar var. Fakat, bu çalışmalar hâlâ laboratuvar ortamında ve birçok varsayım altında çalışıyor. Objeleri manipüle etmek robotiğin en zorlu konularından biridir. Bunlara ilave olarak, cerrahide ameliyat sırasında dokular deforme oluyor, organlar hareket ediyor. Otonom arabaların kullandığı gibi nerede olduğunuzu belirten trafik işaretleri yok. İnsan vücudunun içinde saatlerce gezip veri toplayıp, farklı planları, robotun hareketlerini test etme durumunuzda yok. O yüzden günümüzde yapay zeka uygulamaları robotların otonom ameliyat yapmasından ziyade, cerraha yardımcı olabilmek ve farkındalığını arttırmak konusuna odaklanıyor.
Sözlü komut alabilen, geçmişteki ameliyatlardaki verileri kullanıp tavsiyelerde bulunan, birden çok sensörden alınan bilgileri sanal gerçeklik ortamında gösterip farkındalığı arttırabilen, kullanıcıların hareketlerini takip edip performans değerlendirmesi yapabilen zeki robotik asistanlar ise yakında.
Peki Elon Musk, “Yapay zeka uzun vadede, başımıza bela olacak.” derken, Mark Zuckerberg ise, “Yapay zeka uzun vadede, insanlığın gelişimini uçuracak.” diyor. Hangisi gerçeği yansıtıyor?
Ben daha çok Andrew Ng ile aynı fikirdeyim. Bu soru, ileride Mars’a taşınınca kalabalık olur muyuz sorusu gibi, der kendisi. Asil soru kendimize nasıl bir gelecek hayal ediyoruz? İnsanların sonunu teknolojiden çok yine insanlar getiriyor çünkü. Tarihten ders alırsak, bu teknolojiyi iyi kullananlar da kotu kullananlar da olacak. Ben bilimin ve teknolojik gelişmenin zarardan çok yarar getireceğine inananlardanım. Bilim adamlarına ve araştırmacılara düsen görev, insanların fiziksel ve zihinsel zarar almalarına yol açacaklarını tahmin ettikleri projelere dahil olmamak. Konferanslarda ve panellerde yapay zekânın etiği ve nasıl denetleneceği sürekli gündeme geliyor. Gündemde tutmak da bizim görevimiz. Bugün endişelenilmesi gereken konu iş göçleri konusunda ne yapacağız? Yapay zeka bir çok işi insanların elinden alacak. Bunun durduruluşu yok. Teknolojiyle birlikte yaşamayı ve gelişmeyi öğrenmek zorundayız.
Türkiye’de bunlar gelişebilir mi?
Yapay zeka, evet. İnternet cağında yaşıyoruz. Veriye ve gerekli işletim gücüne sahip olan herkes yapay zeka üzerine çalışabilir. Günümüzdeki gençler çok şanslılar. İnternet üzerinden dersler alıp, veri tabanlarına erişip, bulut servislerini kullanıp, birçok örnek proje bulabilirler. Otonom araçların ve robotik cerrahların ise Türkiye’de geliştirilip, çok uzun yıllar önce bu konularda çalışmaya başlamış dünya devleriyle kafa tutacak seviyeye gelebilmesinin yakın zamanda olabileceğine ihtimal vermiyorum. Büyük yatırımlar gerektiren ve maddi geri dönüşü çok uzun süre sonra olan ürünler bunlar.
