Dünya COVID-19 ile uğraş ederken, pandemiyle savaşmaya yönelik bir gram teknolojik inovasyon ve maharet bile bizi bu krizi yenmeye bir adım daha yaklaştırıyor. Yapay Zeka (AI) ve Makine Tahsili (ML), COVID-19 krizinin anlaşılmasında ve krizle uğraşta kıymetli rol oynuyor. Makine tahsili teknolojisi bilgisayarların insan zekasını taklit etmelerini ve büyük bilgiyi tahlil ederek süratlice modeller ve içgörüler sunmalarını sağlıyor.
COVID-19’la gayret sürecinde tertipler çeşitli alanlara makine tahsili uzmanlıklarını süratlice uyguladılar. Kelam konusu alanlar ortasında müşteri irtibatını ölçeklendirmek, COVID-19’un nasıl yayıldığını anlamak, araştırma ve tedaviyi hızlandırmak yer alıyor.
Organizasyonunuzun ölçeklenmesini ve ahenk göstermesini sağlamak
Toplumsal ara ve karantina tedbirleri devam ederken küçük yahut büyük, özel yahut kamu olsun tüm tertipler müşteri ve çalışanlarının gereksinimlerini en tesirli biçimde karşılayabilmenin yeni yollarını arıyorlar. Makine Tahsili teknolojisi uzaktan bağlantı takviyesi, teletıp ve besin güvenliği muhafazası için gerekli araçları sunarak bu geçişin yapılmasını mümkün kılıyor.
Sıhhat ve devlet kurulumlarına yönelik araçlar ortasında ise COVID-19 belirtilerinin temassız bir formda tespit edilmesini ve halkın sorularının yanıtlanmasını sağlayan, makine tahsiliyle uyumlu chatbot’lar yer alıyor. AWS altyapısını kullanan Fransız start-up Clevy.io, bunun örneklerinden biri. Clevy.io, insanların COVID-19 ile ilgili hükümet açıklamalarını kolay kolay bulabilmesi için bir chatbot’u kullanıma sundu. Fransız hükümetinin ve Dünya Sıhhat Örgütü’nün sağladığı gerçek vakitli bilgileri kullanan chatbot, bilinen belirtileri kıymetlendiriyor ve hükümet poliçeleri hakkındaki soruları yanıtlıyor. Bugüne kadar 3 milyon ileti alan chatbot, sıhhat kurumlarının ve hükümetin kaynaklarını zorlamadan COVID-19’la ilgili risklerin değerlendirilmesinden hangi antrenmanların yapılabileceğine kadar her türlü soruyu yanıtlayabiliyor. Strasbourg, Orléans ve Nanterre üzere kentler bu chatbot’u yanlışsız, onaylanmış bilginin dağıtımı için kullanıyor.
COVID-19’un nasıl yayıldığını anlamak
Makine tahsili birebir vakitte araştırmacılara ve hekimlere COVID-19’un yayıldığını anlayabilmeye yönelik büyük ölçülerde bilginin tahlil edilmesi konusunda yardımcı oluyor. Bu sayede gelecekteki pandemi riskleri için bir erken ikaz sistemi oluşturulması ve savunmasız toplulukların belirlenebilmesi hedefleniyor. California’daki Chan Zuckerberg Biohub, tespit edilemeyen COVID-19 enfeksiyonlarının sayısının varsayım edilebilmesi ve bunun toplum sıhhatine tesirinin değerlendirilebilmesi için bir model oluşturdu ve küresel çapta 19 bölgeyi tahlil etti. Makine tahsilini kullanarak ve AWS Diagnostic Development Initiative ile iş birliği yaparak tespit edilemeyen enfeksiyonların ölçüsünü belirlemek için yeni prosedürler geliştirdiler. Kaç adet bulaşmanın kaçırıldığını tespit etmek doğrultusunda toplum içinde yayılırken virüsün nasıl mutasyona uğradığını tahlil ettiler.
Pandeminin birinci günlerinde AWS platformu üzerinde salgınların başlayışını tespit etmek için yapay zekayı kullanan Kanadalı start-up BlueDot, Çin’in Wuhan kentinde teneffüsle ilgili bir hastalığın yayılmaya başladığını tespit eden ve bunu bildiren birinci kuruluşlardan biriydi. BlueDot, bu salgınları tespit etmek için yapay zeka kullanıyor. BlueDot, salgınları tespit edebilmek ve nasıl yayılabilecekleri konusunda varsayım yürütebilmek için makine tahsili algoritmalarını kullanarak 65 lisandaki haberlerin yanı sıra havayolları datalarını ve hayvansal hastalıklarla ilgili ağları tarıyor. Daha sonrasında epidemiyolojistler sonuçları kıymetlendirerek varılan sonuçların bilimsel açıdan manalı olup olmadığını onaylıyor. BlueDot, riskleri kestirim edebilmeleri ve daha düzgün yönetebilmeleri için bu içgörüleri kamu sıhhati yetkililerine, havayollarına ve hastanelere sunuyor.
Araştırma ve tedaviyi hızlandırmak
Sıhhat hizmeti sağlayıcıları ve araştırmacılar COVID-19 ile ilgili olarak her geçen gün artan ölçüde bilgiye maruz kalıyor ve bu da tedaviye yönelik içgörülerin çıkarılmasını zorlaştırıyor. AWS, buna karşılık olarak CORD-19 Search’ü kullanıma sundu. Bu yeni arama web sitesi gücünü makine tahsilinden alıyor ve araştırmacıların süratli ve kolay bir halde araştırma yazılarına ve dokümanlarına ulaşmasına, “COVID-19’da salyadaki virüs yükünün en yüksek olduğu devir hangisidir?” üzere soruların yanıtlanmasına yardımcı oluyor. Allen Institute for AI’nın (Allen Yapay Zeka Enstitüsü) 128 binden fazla araştırma yazısı ve gibisi gereçleri barındıran CORD-19 açık araştırma data seti üzerinde kurulan bu makine tahsili tahlili yapılandırılmamış metinlerden tıbbi bilgileri çıkarabiliyor ve doğal lisan sorgulama yetenekleri sunarak keşif sürecinin hızlandırılmasını sağlıyor.
Öteki yandan medikal görüntüleme alanında ise araştırmacılar makine tahsilini fotoğraflardaki modelleri tespit etmek, radyologların hastalık ihtimalini tespit edebilmelerini ve erken teşhis koymalarını sağlamak için kullanıyor.
UC San Diego Health, ileri derecede COVID-19 ile bağdaştırılan zatürrenin teşhisinin konması için yeni bir sistem geliştirdi. Bu erken teşhis, COVID-19 teşhisi onaylanmadan evvel tabiplerin süratli bir halde hastaları hakikat düzeyde sınıflandırmasına yardımcı oluyor. İnsan radyologların oluşturduğu 22 bin kayıt ile eğitilen makine tahsili algoritması röntgenleri renk kodlu haritalarla birleştirerek zatürre ihtimalinin tespit edilmesini sağlıyor. AWS Diagnostic Development Initiative’in bağışları ile bu formüller artık UC San Diego Health’in klinik araştırmaları için çekilen tüm akciğer röntgenlerine ve tomografilerine uygulanıyor.
