Sağlıkta Yapay Zekânın Yükselişi ve Geleceğe Dair Umutlar

Son yıllarda sağlık alanında sıkça duyduğumuz bir kavram var: Makine Öğrenmesi (Machine Learning). Peki, bu teknolojik gelişme sadece kanser veya kalp hastalıklarını mı ilgilendiriyor? Hayır. Artık bulaşıcı hastalıkların tahmininde, önlenmesinde ve yönetiminde de büyük bir rol oynamaya başladı.

Bu yazımda sizlere kendi yürüttüğüm ve yayımlanmış olan bir çalışmadan bahsedeceğim:
“Makine Öğrenmesi Enfeksiyonu Önleyebilir mi?”
Bu projede, sağlık hizmetleri meslek yüksekokulu öğrencilerinin enfeksiyon hastalıklarına yatkınlığı analiz edildi. Amaç ise sadece bugünü anlamak değil, gelecekte enfeksiyonlara karşı nasıl daha dirençli bir sağlık ordusu yetiştirebileceğimizi de öngörmekti.

📊 Nasıl Bir Yöntem İzledik?

• 873 öğrenciden yaş, cinsiyet, enfeksiyon geçmişi ve bilgi seviyesi gibi veriler toplandı.
• Veriler Python programlama dili ile analiz edildi.
• Logistic Regression, Random Forest, Decision Tree ve XGBoost gibi makine öğrenmesi modelleri denendi.
• En başarılı sonuç %74.7 doğruluk oranı ile Logistic Regression modelinde elde edildi.

Bu model sayesinde, bir bireyin enfeksiyona yatkınlığı yüksek doğrulukla tahmin edilebildi. Bu ne demek?
Geleceğin sağlık personelinin hangi konularda daha fazla eğitime ihtiyaç duyduğunu erken dönemde belirleyebiliriz!

🦠 Enfeksiyonlar ve Makine Öğrenmesinin Gücü

COVID-19 pandemisi bize gösterdi ki, enfeksiyonlar sadece kişisel değil, toplumsal bir tehdit. Bu tehdit karşısında bireylerin bilgi seviyesi, hastalık geçmişi ve risk faktörleri gibi detayları analiz ederek, proaktif bir yaklaşım geliştirmek artık mümkün.

Makine öğrenmesi burada devreye giriyor:

• Kimlerin enfeksiyon kapma riski daha yüksek?
• Kimlerin eğitim veya bilgilendirme ihtiyacı var?
• Hangi yaş grupları veya demografiler öncelikli olmalı?

🧠 Sadece Teknoloji Değil, Strateji Meselesi

Makine öğrenmesi sihirli bir değnek değil. Kaliteli veri, doğru modelleme ve sürekli güncellenen algoritmalarla etkili hale geliyor. Ancak bir kez doğru çalışmaya başladığında;
🔹 Eğitim içeriklerini kişiselleştirebilir,
🔹 Aşı ve bilgilendirme önceliklerini belirleyebilir,
🔹 Enfeksiyon zincirini kıracak stratejiler geliştirebiliriz.

📌 Makine Öğrenmesi ile Daha Sağlıklı Bir Gelecek Mümkün

Sağlık hizmetleri sadece hastalıkları tedavi etmekle değil, önlem almakla da ilgilidir. Bu projemde gösterdiğim gibi, makine öğrenmesi ile enfeksiyon riski olan bireyleri önceden belirlemek, bu bireyleri eğitmek ve korumak mümkün. Özellikle genç sağlık personelinin bilgi seviyesini artırarak, toplumu daha dirençli hale getirmek elimizde.

Makine öğrenmesi sağlıkta bir araçtır. Ama doğru şekilde kullanılırsa, hayat kurtaracak bir yardımcıya dönüşebilir.

Proje hakkında detaylı bilgi için: https://dergipark.org.tr/tr/pub/jedihes/issue/81768/1391042