Dünya çapında Koronavirüs salgını devam ederken, hastalıkla savaşta maskeler kadar önemli bir başka araç da teknolojik yaklaşımlar oldu. Bu gelişmelerin arasında belki de en az bilinenleri yapay zeka (AI) ve makine öğrenme (ML) çözümleri. Krizle mücadelede büyük rol oynayan bu teknolojiler COVID-19’un nasıl yayıldığını anlamak, araştırma ve tedaviyi hızlandırmak amaçlı projelerde kullanılıyorlar. Konuyla ilgili bir rapor paylaşan AWS, bu iki teknolojinin salgında ne şekillerde kullanıldığına dair örnekler vermiş:
Biohub
Kaliforniya merkezli Chan Zuckerberg Biohub, tespit edilemeyen COVID-19 enfeksiyonlarının sayısının tahmin edilebilmesi ve bunun toplum sağlığına etkisinin değerlendirilebilmesi için çalışmakta. Makine öğrenme teknikleri kullanılarak bir model oluşturmuşlar ve küresel olarak 19 bölgeyi analiz etmişler. Koronavirüsün toplumlar içinde yayılırken ne gibi mutasyonlara uğradığı incelenerek, gözden kaçırılmış bulaşma miktarlarının tespit edilebilmesi mümkün olacak.
BlueDot
Salgınların başlamasını tespit etmek için yapay zeka kullanan Kanadalı startup BlueDot, makine öğrenme algoritmaları ile 65 dildeki haberleri, havayolları verilerini ve hayvansal hastalıklarla ilgili ağları tarıyor. Epidemiyolojistler de bu bulguları inceleyerek, varılan sonuçların bilimsel açıdan anlamlı olup olmadığını onaylamakta. BlueDot hazırlanan içgörüleri kamu sağlığı yetkililerine, havayollarına ve hastanelere sunmakta. Bu sayede risk tahmini ve yönetiminde verim arttırılmakta.
Allen Institute for AI
Allen Yapay Zeka Enstitüsü’nün makine öğrenme çözümü yapılandırılmamış metinlerden tıbbi bilgileri çıkarabilmekte. NLP (doğal dil işleme) yetenekleri ile salgın tedavisine yönelik gözden kaçan bilgilerin keşfedilmesi sürecinin hızlandırılması söz konusu. Bu sistem, AWS’nin 128 binden fazla araştırma yazısı ve benzeri materyalleri barındıran CORD-19 açık araştırma veri seti üzerine kurulmuş durumda. Meydana getirilen arama sitesi, kullanıcıların araştırma belgelerine, hastalık dokümanlarına ve yayımlanmış bilimsel makalelere hızlı ve kolay bir şekilde ulaşmasına yardımcı oluyor.
UC San Diego Health
Sağlık kurumunun geliştirdiği yöntem, ileri derecede COVID-19 ile bağdaştırılan zatürrenin teşhisinin konmasını kolaylaştırmakta. Doğru erken teşhis sayesinde, doktorlar hastaları daha başarılı biçimde sınıflandırıyor ve ardından COVID-19 teşhisi yapılıyor. Oluşturulan makine öğrenme algoritması, insan radyologların oluşturduğu 22 bin röntgen kaydını renk kodlu haritalarla birleştirmekte. Bu da zatürre ihtimalinin tespit edilmesini sağlamakta.
