.: CHAPTERS
GİRİŞ: TIP VE YAPAY ZEKÂ: GENEL BAKIŞ
INTRODUCTION: MEDICINE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE: OVERVIEW
Altıkardeş ZA. Tıp ve yapay zekâ: Genel bakış. Mülazımoğlu Durmuşoğlu L, Altıkardeş ZA, editörler. Tıpta ve Enfeksiyon Hastalıklarında Yapay Zekâ. 1. Baskı. Ankara: Türkiye Klinikleri; 2022. p.1-6.
Article Language: TR
ÖZET
İkinci Dünya Savaşı sırasında Enigma şifresini çözmesiyle tanınan Alan Turing, bilgisayar bilimlerinin babası olarak ilk elektronik bilgisayar yapan ekibin de üyesi olmuştur. 1950'de 'Computing Machinery and Intelligence' makalesini yayınlamasıyla, 'Makineler Düşünebilir mi?'sorusu gündeme girmiş ve o yıllardan itibaren evreni, kendimizi keşfetmeye giden yolda hızla ilerlemekteyiz.1
Özellikle fizik, biyoloji gibi temel bilimlerde keşifler yapıldıkça tıp, bilgisayar bilimleri, mühendislik (malzeme, elektronik, mekatronik, genetik vb.) gibi birçok alan da beslenmeye devam etmektedir. Felsefi olarak yapay zekânın;
-İnsanın matematiksel modellenmesi mi?
-Evrenin yetileri doğrultusunda bizlerin de organik zekâ olarak ortaya çıkması gibi, yapay zekânın da doğal bir parça (üçüncü tür) olduğu mu?
tartışıla dursun;
Her iki durumda da yapay zekâyı; düşünebilen, hissedebilen, aldığı girdileri işleyerek kendi kararlarını verebilen, kendi kendine öğrenme ve tecrübe edinmesiyle gelişim gösterebilen otonom sistem olarak tanımlayabiliriz.
İnsanoğlunun dünya üzerinde var olduğu süreye bakınca özellikle, yapay zekânın gelişiminin henüz bebeklik döneminde olduğunu söylemenin hatalı olmayacağı kanısındayım.
Bizler her ne kadar yapay zekâ başlığına giderek daha çok aşina olsak da uzman sistemler, bulanık mantık, genetik algoritmalar, veri madenciliği gibi birçok teknik, bu kapsam altında yer almaktadır.2
Bilgisayar verilen girdileri bir algoritmaya göre işleyen ve sonuca ulaşan makinelerdir. Ancak verinin çeşitlilik, hız, hacim, doğruluk ve güvenirlik gibi özellikler kazandığı bir ortamda, çözümlenmesi gereken her şeye karşılık gelen bir algoritma olmamasına rağmen buralardaki örüntüleri, ilişkileri, benzerlikleri tespit edebilecek algoritmaları oluşturmak mümkün olmaktadır.3 Bilgisayara bu algoritmaları gözetimli ya da gözetimsiz şekilde aktarabildiğimizde makinenin verimli bir veri yığını içinden kendi yapay öğrenmesini gerçekleştirmesini sağladığımız makine öğrenmesi (ML) gerçekleşir.4
Pnömoni üzerine 2022 yılında yayınlanan sistematik gözden geçirme makalesindeki dikkat çekici sonuçlardan birisi, özellik çıkarımında klinisyenlerle birlikte özellik çıkarım algoritmalarıyla oluşturulan ML model performansları ile tamamen özellik çıkarım algoritmaları ile elde edilen otomatik ML modellerini karşılaştırdıklarında, büyük veriseti üzerinde her iki durumda da 40 öznitelik seçilmiş ve bunların büyük çoğunluğunun benzer olduğu ortaya konmuştur.5 Veri mühendisinin verisetine ve algoritmalara hakimliği ML'de yapay sinir ağları modeli performansında da büyük ölçüde etkilidir. Ancak daha çok katman içeren derin öğrenme algoritmaları ile oluşturulan sisteme temizlenmiş veriler verildikten sonra başarılı modeli oluştururken kendisi özellik seçme işlemlerini de içinde çözümlemiş olmaktadır.
Bu bağlamda, Büyük Veri, bütün cihazların, sensörlerin sisteme dâhil olarak veri üretmesiyle Nesnelerin İnterneti (IoT) ve 5G ile haberleşme teknolojilerinde yaşanan gelişmeler (Shannon'ı burada anmadan olmaz!) veri iletim kapasitesinin artması, bağlanma süresinin hızlanması ve tepki sürelerinin düşmesi de yapay zekânın hayatımızda hızla ilerleme kaydetmesinin nedenlerindendir. Küresel boyutta kapsama alanı sağlama çalışmalarına yönelik Starlink gibi projelerin, 5G'nin kapsama alanı konusundaki eksikliklerini kapayacağı ön görülmektedir.6
2018 yılının Ekim ayında ICBEB Konferansına katılmış ve yapay zekâ tekniklerinden olan bulanık mantık ile LABVIEW' de hazırladığımız metabolik sendrom ve kardiyovasküler risk hesaplayarak kişiye özel öneri sunan bir karar destek sistemi konulu çalışmayı sunmuştum.7 Organizasyon kapsamında Çin'in Nanjing kentindeki medikal alanda en büyük olan veri merkezi ve süper bilgisayarı görme ve yapay zekâyla gerçekleştirilen projeler hakkında bilgi alma şansım olmuştu. Bu makineye gerçek zamanlı olarak bağlanan hastanelerden 80 milyon kişinin verisi akmaktaydı. Dakikada 30 hastanın gen haritasını çıkarabildiklerini belirttikleri makinelerin ise sayısı oldukça fazlaydı. Hastalık teşhis ve tedavisi ile ilgilendikleri gibi ''Süper İnsan'' yaratma gibi büyük bir amaca hizmet ettiklerini ise söylemekte hiçbir sakınca görmemişlerdi.8
Yapay zekâ teknikleri kullanılarak Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) ile hastane yönetimlerinin iyileştirilmesi, teşhis ve tedavide insansı hataların en aza indirilmesine yardımcı, arttırılmış gerçeklik vb. teknolojilerle destelenecek şekilde tıp eğitimini destekleyecek, koruyucu hekimlikte, sağlık sigorta sistemini daha efektif ve bireyi koruyucu şekilde yapılandırılmasına katkı sağlayacak karar destek ve öneri sistemleri geliştirme süreci, Mayıs 2020'de OpenAI'nin metin üretebilen GPT-3'ü tanıtması ve yapay zekânın kendini "Turing testini geçen..." olarak tanımlaması bu alanın çok farklı boyutlara taşınacağının sinyallerini verdi.9
Bu bağlamda, kuantum bilgisayarlar, akıllı telefonlar, dijital sağlık teknolojileri, robotik sistemler, otonom sistemler gibi alanlarda teknolojik gelişmelerle birlikte yapay zekâ hayatlarımızda zamanla daha da önemli bir yer kaplamaya başlayacağı için veri mahremiyeti ve kişisel güvenlik, hak dağıtımı ve hesap verebilirlik yönetimi, hukuki itilaflar, regülasyonlar gibi konuların ivedilikle üzerinde çalışılmasını gerekli kılmaktadır.10
Ülkemizde özellikle sağlık alanında artan maliyetlerin düşürülmesi, prevalansı yüksek hastalıkların teşhis ve tedavi sürecinin iyileştirilmesi, bireylerin uzun ve kaliteli yaşam sürmesine hizmet eden sağlık uzmanlarının problemlerinin azaltılması gibi faydaları gözeten çalışmaların yapay zekâ teknikleri kullanılarak yapıldığını görmek sevindirici olmakla birlikte, ortaya çıkan ürünlerin (model, yazılım, cihaz vb.) klinik hayata geçirilmesinde hız kazanılması gerektiği düşüncesindeyim. Bu bağlamda, mühendisler, veri bilimciler, yazılımcılar, hukukçular tıp uzmanları arasında ortak dilin oluşturulması ve değer üreten çalışmaların hız kazanmasına katkı sağlayacağına inandığım bu kitap için desteğini veren ''Türkiye Klinikleri'' yayın grubuna, bilimsel bilgi ve görüşlerini paylaşarak katkı sağlayan yazarlarımıza teşekkür ederim.
Dr. Öğr. Üyesi Zehra Aysun ALTIKARDEŞ
Editör
KAYNAKLAR
1. Turing A. Computing machinery and intelligence. Mind. 1950;59(236):433-60. doi: 10.1093/mind/LIX.236.433.
2. Allahverdi N. Uzman Sistemler: Bir Yapay Zekâ Uygulaması. 1. Baskı. Ankara: Atlas Yayın Dağıtım; 2002.
3. Aktan E. Büyük veri: uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi. 2018;1(1):1-22. doi: 10.33721/by.403010.
4. Alpaydın E. Yapay Öğrenme. 4. Baskı. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi; 2018.
5. Stokes K, Castaldo R, Federici C, Pagliara S, Maccaro A, Cappuccio F, et al. The use of artificial intelligence systems in diagnosis of pneumonia via signs and symptoms: A systematic review. Biomedical Signal Processing and Control. 2022;72:103325. doi: 10.1016/j.bspc.2021.103325.
6. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.386-10.
7. Korkmaz H, Canayaz E, Birtane Akar S, Altikardes ZA. Fuzzy logic based risk assessment system giving individualized advice for metabolic syndrome and fatal cardiovascular diseases. Technol Health Care. 2019;27(S1):59-66. doi: 10.3233/THC-199007. Erratum in: Technol Health Care. 2019;27(6):681.
8. CGTN [Internet]. Copyright ©2017 CGTN. [Cited: October 22, 2022]. China to create gigantic DNA database. 2017. Available from: https://news.cgtn.com/news/79497a4d33597a6333566d54/share_p.html
9. Hükümdar E. GPT-3. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.31-6.
10. Coughlin S, Roberts D, O'Neill K, Brooks P. Looking to tomorrow's healthcare today: a participatory health perspective. Intern Med J. 2018;48(1):92-6. doi: 10.1111/imj.13661.
İkinci Dünya Savaşı sırasında Enigma şifresini çözmesiyle tanınan Alan Turing, bilgisayar bilimlerinin babası olarak ilk elektronik bilgisayar yapan ekibin de üyesi olmuştur. 1950'de 'Computing Machinery and Intelligence' makalesini yayınlamasıyla, 'Makineler Düşünebilir mi?'sorusu gündeme girmiş ve o yıllardan itibaren evreni, kendimizi keşfetmeye giden yolda hızla ilerlemekteyiz.1
Özellikle fizik, biyoloji gibi temel bilimlerde keşifler yapıldıkça tıp, bilgisayar bilimleri, mühendislik (malzeme, elektronik, mekatronik, genetik vb.) gibi birçok alan da beslenmeye devam etmektedir. Felsefi olarak yapay zekânın;
-İnsanın matematiksel modellenmesi mi?
-Evrenin yetileri doğrultusunda bizlerin de organik zekâ olarak ortaya çıkması gibi, yapay zekânın da doğal bir parça (üçüncü tür) olduğu mu?
tartışıla dursun;
Her iki durumda da yapay zekâyı; düşünebilen, hissedebilen, aldığı girdileri işleyerek kendi kararlarını verebilen, kendi kendine öğrenme ve tecrübe edinmesiyle gelişim gösterebilen otonom sistem olarak tanımlayabiliriz.
İnsanoğlunun dünya üzerinde var olduğu süreye bakınca özellikle, yapay zekânın gelişiminin henüz bebeklik döneminde olduğunu söylemenin hatalı olmayacağı kanısındayım.
Bizler her ne kadar yapay zekâ başlığına giderek daha çok aşina olsak da uzman sistemler, bulanık mantık, genetik algoritmalar, veri madenciliği gibi birçok teknik, bu kapsam altında yer almaktadır.2
Bilgisayar verilen girdileri bir algoritmaya göre işleyen ve sonuca ulaşan makinelerdir. Ancak verinin çeşitlilik, hız, hacim, doğruluk ve güvenirlik gibi özellikler kazandığı bir ortamda, çözümlenmesi gereken her şeye karşılık gelen bir algoritma olmamasına rağmen buralardaki örüntüleri, ilişkileri, benzerlikleri tespit edebilecek algoritmaları oluşturmak mümkün olmaktadır.3 Bilgisayara bu algoritmaları gözetimli ya da gözetimsiz şekilde aktarabildiğimizde makinenin verimli bir veri yığını içinden kendi yapay öğrenmesini gerçekleştirmesini sağladığımız makine öğrenmesi (ML) gerçekleşir.4
Pnömoni üzerine 2022 yılında yayınlanan sistematik gözden geçirme makalesindeki dikkat çekici sonuçlardan birisi, özellik çıkarımında klinisyenlerle birlikte özellik çıkarım algoritmalarıyla oluşturulan ML model performansları ile tamamen özellik çıkarım algoritmaları ile elde edilen otomatik ML modellerini karşılaştırdıklarında, büyük veriseti üzerinde her iki durumda da 40 öznitelik seçilmiş ve bunların büyük çoğunluğunun benzer olduğu ortaya konmuştur.5 Veri mühendisinin verisetine ve algoritmalara hakimliği ML'de yapay sinir ağları modeli performansında da büyük ölçüde etkilidir. Ancak daha çok katman içeren derin öğrenme algoritmaları ile oluşturulan sisteme temizlenmiş veriler verildikten sonra başarılı modeli oluştururken kendisi özellik seçme işlemlerini de içinde çözümlemiş olmaktadır.
Bu bağlamda, Büyük Veri, bütün cihazların, sensörlerin sisteme dâhil olarak veri üretmesiyle Nesnelerin İnterneti (IoT) ve 5G ile haberleşme teknolojilerinde yaşanan gelişmeler (Shannon'ı burada anmadan olmaz!) veri iletim kapasitesinin artması, bağlanma süresinin hızlanması ve tepki sürelerinin düşmesi de yapay zekânın hayatımızda hızla ilerleme kaydetmesinin nedenlerindendir. Küresel boyutta kapsama alanı sağlama çalışmalarına yönelik Starlink gibi projelerin, 5G'nin kapsama alanı konusundaki eksikliklerini kapayacağı ön görülmektedir.6
2018 yılının Ekim ayında ICBEB Konferansına katılmış ve yapay zekâ tekniklerinden olan bulanık mantık ile LABVIEW' de hazırladığımız metabolik sendrom ve kardiyovasküler risk hesaplayarak kişiye özel öneri sunan bir karar destek sistemi konulu çalışmayı sunmuştum.7 Organizasyon kapsamında Çin'in Nanjing kentindeki medikal alanda en büyük olan veri merkezi ve süper bilgisayarı görme ve yapay zekâyla gerçekleştirilen projeler hakkında bilgi alma şansım olmuştu. Bu makineye gerçek zamanlı olarak bağlanan hastanelerden 80 milyon kişinin verisi akmaktaydı. Dakikada 30 hastanın gen haritasını çıkarabildiklerini belirttikleri makinelerin ise sayısı oldukça fazlaydı. Hastalık teşhis ve tedavisi ile ilgilendikleri gibi ''Süper İnsan'' yaratma gibi büyük bir amaca hizmet ettiklerini ise söylemekte hiçbir sakınca görmemişlerdi.8
Yapay zekâ teknikleri kullanılarak Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) ile hastane yönetimlerinin iyileştirilmesi, teşhis ve tedavide insansı hataların en aza indirilmesine yardımcı, arttırılmış gerçeklik vb. teknolojilerle destelenecek şekilde tıp eğitimini destekleyecek, koruyucu hekimlikte, sağlık sigorta sistemini daha efektif ve bireyi koruyucu şekilde yapılandırılmasına katkı sağlayacak karar destek ve öneri sistemleri geliştirme süreci, Mayıs 2020'de OpenAI'nin metin üretebilen GPT-3'ü tanıtması ve yapay zekânın kendini "Turing testini geçen..." olarak tanımlaması bu alanın çok farklı boyutlara taşınacağının sinyallerini verdi.9
Bu bağlamda, kuantum bilgisayarlar, akıllı telefonlar, dijital sağlık teknolojileri, robotik sistemler, otonom sistemler gibi alanlarda teknolojik gelişmelerle birlikte yapay zekâ hayatlarımızda zamanla daha da önemli bir yer kaplamaya başlayacağı için veri mahremiyeti ve kişisel güvenlik, hak dağıtımı ve hesap verebilirlik yönetimi, hukuki itilaflar, regülasyonlar gibi konuların ivedilikle üzerinde çalışılmasını gerekli kılmaktadır.10
Ülkemizde özellikle sağlık alanında artan maliyetlerin düşürülmesi, prevalansı yüksek hastalıkların teşhis ve tedavi sürecinin iyileştirilmesi, bireylerin uzun ve kaliteli yaşam sürmesine hizmet eden sağlık uzmanlarının problemlerinin azaltılması gibi faydaları gözeten çalışmaların yapay zekâ teknikleri kullanılarak yapıldığını görmek sevindirici olmakla birlikte, ortaya çıkan ürünlerin (model, yazılım, cihaz vb.) klinik hayata geçirilmesinde hız kazanılması gerektiği düşüncesindeyim. Bu bağlamda, mühendisler, veri bilimciler, yazılımcılar, hukukçular tıp uzmanları arasında ortak dilin oluşturulması ve değer üreten çalışmaların hız kazanmasına katkı sağlayacağına inandığım bu kitap için desteğini veren ''Türkiye Klinikleri'' yayın grubuna, bilimsel bilgi ve görüşlerini paylaşarak katkı sağlayan yazarlarımıza teşekkür ederim.
Dr. Öğr. Üyesi Zehra Aysun ALTIKARDEŞ
Editör
KAYNAKLAR
1. Turing A. Computing machinery and intelligence. Mind. 1950;59(236):433-60. doi: 10.1093/mind/LIX.236.433.
2. Allahverdi N. Uzman Sistemler: Bir Yapay Zekâ Uygulaması. 1. Baskı. Ankara: Atlas Yayın Dağıtım; 2002.
3. Aktan E. Büyük veri: uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi. 2018;1(1):1-22. doi: 10.33721/by.403010.
4. Alpaydın E. Yapay Öğrenme. 4. Baskı. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi; 2018.
5. Stokes K, Castaldo R, Federici C, Pagliara S, Maccaro A, Cappuccio F, et al. The use of artificial intelligence systems in diagnosis of pneumonia via signs and symptoms: A systematic review. Biomedical Signal Processing and Control. 2022;72:103325. doi: 10.1016/j.bspc.2021.103325.
6. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.386-10.
7. Korkmaz H, Canayaz E, Birtane Akar S, Altikardes ZA. Fuzzy logic based risk assessment system giving individualized advice for metabolic syndrome and fatal cardiovascular diseases. Technol Health Care. 2019;27(S1):59-66. doi: 10.3233/THC-199007. Erratum in: Technol Health Care. 2019;27(6):681.
8. CGTN [Internet]. Copyright ©2017 CGTN. [Cited: October 22, 2022]. China to create gigantic DNA database. 2017. Available from: https://news.cgtn.com/news/79497a4d33597a6333566d54/share_p.html
9. Hükümdar E. GPT-3. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.31-6.
10. Coughlin S, Roberts D, O'Neill K, Brooks P. Looking to tomorrow's healthcare today: a participatory health perspective. Intern Med J. 2018;48(1):92-6. doi: 10.1111/imj.13661.
ABSTRACT
Known for cracking the Enigma code during World War II, Alan Turing was the father of computer science and was a member of the team that built the first electronic computer. He published his article "Computing Machinery and Intelligence" in 1950, "Can Machines Think?" The question came to the fore, and since those years we have been progressing rapidly on the path to discovering the universe and ourselves.1 As discoveries are made especially in basic sciences such as physics and biology, many fields continue to feed. Philosophically, artificial intelligence;
Philosophically, artificial intelligence;
-Mathematical modeling of a Human?
-Is artificial intelligence a natural part of the universe (the third kind)?
Let's leave the discussion aside.
In both cases, we can define artificial intelligence as an autonomous system that can think, feel, make its own decisions by processing the inputs it receives, and can develop through self-learning and experience
Considering the period that human beings have existed on earth, I think it would not be wrong to say that the development of artificial intelligence is still in its infancy.
Although we are becoming more and more familiar with the topic of artificial intelligence, many techniques such as expert systems, fuzzy logic, genetic algorithms, and data mining are included in this scope.2
Computers are machines that process the given inputs according to an algorithm and reach the result. However, in an environment where data gains characteristics such as diversity, speed, volume, accuracy, and reliability, no algorithm corresponds to everything that needs to be analyzed, but it is possible to create algorithms that can detect patterns, relationships, and similarities.3 When we can transfer these algorithms to the computer in a supervised or unsupervised manner, machine learning takes place where we enable self-learning from an efficient data stack.4
One of the remarkable results in the systematic review article published in 2022 on pneumonia; in feature extraction, when the clinicians compared the performance of ML models created with feature extraction algorithms and automatic ML models obtained entirely with feature extraction algorithms, 40 features were selected on the large dataset in both cases, and it was revealed that the majority of them were similar.5 Data engineer's command of the dataset and algorithms algorithms is also highly effective in artificial neural network model performance in ML. However, after the cleaned data is given to the system created with deep learning algorithms containing more layers, it also analyzes the feature selection processes while creating a successful model.
In this context, Big Data, the Internet of Things (IoT), with 5G developments in communication technologies increase the data transmission capacity speed up the connection time and decrease the response times. It is one of the reasons why intelligence makes rapid progress in our lives. It is predicted that projects such as Starlink, aimed at providing global coverage, will cover the shortcomings of 5G coverage.6
I attended the ICBEB Conference in October 2018 and presented a study on a decision support system that offers personalized advice by calculating metabolic syndrome and cardiovascular risk, which we prepared in LABVIEW with fuzzy logic, which is one of the artificial intelligence techniques.7 I had the chance to see the data center and the supercomputer and to learn about the projects realized with artificial intelligence. Data from 80 million people flowed from hospitals connected to this machine in real-time. The number of machines they stated that they could produce the gene map of 30 patients per minute was quite high. They did not see any harm in saying that they were interested in the diagnosis and treatment of diseases and that they served the great purpose of creating a "Super Human".8
In May 2020, OpenAI's introduction of GPT-3, which can generate text, and the self-definition of artificial intelligence as "Passing the Turing test ..." signaled that this field will move to very different dimensions.9
In this context, data privacy and personal security, rights distribution and accountability management, and legal disputes, as artificial intelligence will begin to occupy an even more important place in our lives with technological developments in areas such as quantum computers, smartphones, digital health technologies, robotic systems, autonomous systems. For this reason, it makes it necessary to work on issues such as regulations immediately.10
In our country, it is pleasing to see studies that consider benefits such as reducing the increasing costs in the field of health, improving the diagnosis and treatment process of diseases with high prevalence, and reducing the problems of health professionals. I think that it is necessary to accelerate clinical implementation for the resulting products (model, software, device, etc.).
In this context, I would like to thank the "Türkiye Klinikleri" publishing group for their support for this book, which I believe will contribute to the creation of a common language among engineers, data scientists, software developers, lawyers, medical experts, and to our authors who contributed by sharing their scientific knowledge and opinions.
Dr. Zehra Aysun ALTIKARDEŞ
Editor
REFERENCES
1. Turing A. Computing machinery and intelligence. Mind. 1950;59(236):433-60. doi: 10.1093/mind/LIX.236.433.
2. Allahverdi N. Uzman Sistemler: Bir Yapay Zekâ Uygulaması. 1. Baskı. Ankara: Atlas Yayın Dağıtım; 2002.
3. Aktan E. Büyük veri: uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi. 2018;1(1):1-22. doi: 10.33721/by.403010.
4. Alpaydın E. Yapay Öğrenme. 4. Baskı. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi; 2018.
5. Stokes K, Castaldo R, Federici C, Pagliara S, Maccaro A, Cappuccio F, et al. The use of artificial intelligence systems in diagnosis of pneumonia via signs and symptoms: A systematic review. Biomedical Signal Processing and Control. 2022;72:103325. doi: 10.1016/j.bspc.2021.103325.
6. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.386-10.
7. Korkmaz H, Canayaz E, Birtane Akar S, Altikardes ZA. Fuzzy logic based risk assessment system giving individualized advice for metabolic syndrome and fatal cardiovascular diseases. Technol Health Care. 2019;27(S1):59-66. doi: 10.3233/THC-199007. Erratum in: Technol Health Care. 2019;27(6):681.
8. CGTN [Internet]. Copyright ©2017 CGTN. [Cited: October 22, 2022]. China to create gigantic DNA database. 2017. Available from: https://news.cgtn.com/news/79497a4d33597a6333566d54/share_p.html
9. Hükümdar E. GPT-3. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.31-6.
10. Coughlin S, Roberts D, O'Neill K, Brooks P. Looking to tomorrow's healthcare today: a participatory health perspective. Intern Med J. 2018;48(1):92-6. doi: 10.1111/imj.13661.
Known for cracking the Enigma code during World War II, Alan Turing was the father of computer science and was a member of the team that built the first electronic computer. He published his article "Computing Machinery and Intelligence" in 1950, "Can Machines Think?" The question came to the fore, and since those years we have been progressing rapidly on the path to discovering the universe and ourselves.1 As discoveries are made especially in basic sciences such as physics and biology, many fields continue to feed. Philosophically, artificial intelligence;
Philosophically, artificial intelligence;
-Mathematical modeling of a Human?
-Is artificial intelligence a natural part of the universe (the third kind)?
Let's leave the discussion aside.
In both cases, we can define artificial intelligence as an autonomous system that can think, feel, make its own decisions by processing the inputs it receives, and can develop through self-learning and experience
Considering the period that human beings have existed on earth, I think it would not be wrong to say that the development of artificial intelligence is still in its infancy.
Although we are becoming more and more familiar with the topic of artificial intelligence, many techniques such as expert systems, fuzzy logic, genetic algorithms, and data mining are included in this scope.2
Computers are machines that process the given inputs according to an algorithm and reach the result. However, in an environment where data gains characteristics such as diversity, speed, volume, accuracy, and reliability, no algorithm corresponds to everything that needs to be analyzed, but it is possible to create algorithms that can detect patterns, relationships, and similarities.3 When we can transfer these algorithms to the computer in a supervised or unsupervised manner, machine learning takes place where we enable self-learning from an efficient data stack.4
One of the remarkable results in the systematic review article published in 2022 on pneumonia; in feature extraction, when the clinicians compared the performance of ML models created with feature extraction algorithms and automatic ML models obtained entirely with feature extraction algorithms, 40 features were selected on the large dataset in both cases, and it was revealed that the majority of them were similar.5 Data engineer's command of the dataset and algorithms algorithms is also highly effective in artificial neural network model performance in ML. However, after the cleaned data is given to the system created with deep learning algorithms containing more layers, it also analyzes the feature selection processes while creating a successful model.
In this context, Big Data, the Internet of Things (IoT), with 5G developments in communication technologies increase the data transmission capacity speed up the connection time and decrease the response times. It is one of the reasons why intelligence makes rapid progress in our lives. It is predicted that projects such as Starlink, aimed at providing global coverage, will cover the shortcomings of 5G coverage.6
I attended the ICBEB Conference in October 2018 and presented a study on a decision support system that offers personalized advice by calculating metabolic syndrome and cardiovascular risk, which we prepared in LABVIEW with fuzzy logic, which is one of the artificial intelligence techniques.7 I had the chance to see the data center and the supercomputer and to learn about the projects realized with artificial intelligence. Data from 80 million people flowed from hospitals connected to this machine in real-time. The number of machines they stated that they could produce the gene map of 30 patients per minute was quite high. They did not see any harm in saying that they were interested in the diagnosis and treatment of diseases and that they served the great purpose of creating a "Super Human".8
In May 2020, OpenAI's introduction of GPT-3, which can generate text, and the self-definition of artificial intelligence as "Passing the Turing test ..." signaled that this field will move to very different dimensions.9
In this context, data privacy and personal security, rights distribution and accountability management, and legal disputes, as artificial intelligence will begin to occupy an even more important place in our lives with technological developments in areas such as quantum computers, smartphones, digital health technologies, robotic systems, autonomous systems. For this reason, it makes it necessary to work on issues such as regulations immediately.10
In our country, it is pleasing to see studies that consider benefits such as reducing the increasing costs in the field of health, improving the diagnosis and treatment process of diseases with high prevalence, and reducing the problems of health professionals. I think that it is necessary to accelerate clinical implementation for the resulting products (model, software, device, etc.).
In this context, I would like to thank the "Türkiye Klinikleri" publishing group for their support for this book, which I believe will contribute to the creation of a common language among engineers, data scientists, software developers, lawyers, medical experts, and to our authors who contributed by sharing their scientific knowledge and opinions.
Dr. Zehra Aysun ALTIKARDEŞ
Editor
REFERENCES
1. Turing A. Computing machinery and intelligence. Mind. 1950;59(236):433-60. doi: 10.1093/mind/LIX.236.433.
2. Allahverdi N. Uzman Sistemler: Bir Yapay Zekâ Uygulaması. 1. Baskı. Ankara: Atlas Yayın Dağıtım; 2002.
3. Aktan E. Büyük veri: uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi. 2018;1(1):1-22. doi: 10.33721/by.403010.
4. Alpaydın E. Yapay Öğrenme. 4. Baskı. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi; 2018.
5. Stokes K, Castaldo R, Federici C, Pagliara S, Maccaro A, Cappuccio F, et al. The use of artificial intelligence systems in diagnosis of pneumonia via signs and symptoms: A systematic review. Biomedical Signal Processing and Control. 2022;72:103325. doi: 10.1016/j.bspc.2021.103325.
6. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.386-10.
7. Korkmaz H, Canayaz E, Birtane Akar S, Altikardes ZA. Fuzzy logic based risk assessment system giving individualized advice for metabolic syndrome and fatal cardiovascular diseases. Technol Health Care. 2019;27(S1):59-66. doi: 10.3233/THC-199007. Erratum in: Technol Health Care. 2019;27(6):681.
8. CGTN [Internet]. Copyright ©2017 CGTN. [Cited: October 22, 2022]. China to create gigantic DNA database. 2017. Available from: https://news.cgtn.com/news/79497a4d33597a6333566d54/share_p.html
9. Hükümdar E. GPT-3. Öztürk A, Günaydın F, Sevindik S, Esen U, editörler. Softtech Teknoloji Raporu-2021. İstanbul: İş Bankası; 2021. p.31-6.
10. Coughlin S, Roberts D, O'Neill K, Brooks P. Looking to tomorrow's healthcare today: a participatory health perspective. Intern Med J. 2018;48(1):92-6. doi: 10.1111/imj.13661.
.: Process List