Sabancı Üniversitesi'nin Akbank ve Eczacıbaşı Holding iş birliğiyle kamu ve özel sektör yöneticilerini bilim ve teknolojiyle buluşturmak amacıyla düzenlediği 'Teknolojinin Gücüyle Geleceğe' webinar serisinin dördüncüsü 'Sağlık ve Biyoloji İçin Yapay Öğrenme' başlığıyla yapıldı.
Sabancı Üniversitesi açıklamasında görüşlerine yer verilen Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Öznur Taştan büyük veri ve yapay öğrenmenin pek çok alanda dönüştürücü etkisinin biyoloji alanında da görüldüğünü belirterek, yüksek başarılı dizileme teknikleriyle hücre seviyesinde pek çok farklı verinin çok uygun maliyetlerle toplanabildiğini ifade etti.
Hücrelerin moleküler aktörlerinin DNA, RNA, proteinlerin dizileri, bunların farklı hücrelerdeki seviyelerinin artık kataloglanabiliyor olduğunu aktaran Taştan, 'Çok büyük ölçekteki verilerin anlamlandırılması için hesaplamalı yöntemlere ihtiyaç duyuluyor. Bu hesaplamalı yöntemler arasında da yapay öğrenme büyük veriden anlam çıkarma konusunda en önde gelen faktörlerden biri. Hücre seviyesinde bugüne kadar bilmediğimiz mekanizmaları çözmede yapay öğrenme çok önemli olacak.' ifadelerini kullandı.
'Kişiselleştirilmiş reçeteler ile veri mahremiyetinin önemi de artacak'
Öznur Taştan, sağlık sektöründe kayıtların doğru tutulabilmesi için yapay öğrenmenin büyük kolaylıklar sunduğunu vurgulayarak, şunları kaydetti:
'Elektronik kayıtlar yardımı ile karar verme sistemlerinde ve karar destekleyici teknolojiler geliştirmede de yapay öğrenmen önemli roller üstleniyor. Biyoloji alanında yapay zeka ve büyük veri ile ilgili gelişmeler, günlük hayatın en önemli noktası olan sağlık konusunda toplumdaki herkese dokunacak. Temel bilimdeki her gelişme aslında devamında da büyük gelişmelere sebep oluyor. Çünkü hücredeki bir mekanizmayı çözdüğümüz zaman bu mekanizmanın bozulmasından dolayı oluşan hastalıklara dair de bilgi ediniyoruz. Biyoloji alanlardaki veri çeşitlendiğinde ve ölçek büyüdüğünde yapay öğrenme algoritmaları da bunlardan yararlanarak çok farklı soruyu cevaplayabilir duruma gelecek. Biyolojide gelişmeler oldukça sağlık alanına yansıyacak. Sağlık alanındaki bu yansımayı hastaneye gittiğimizde gelişmiş tedavi yöntemleri, teşhis yöntemleri ile deneyimleyeceğiz.
Bir ilaç tasarımı, 12 ila 16 yıl gibi uzun süren ve yüksek maliyetli çalışmalar. Yapılacak çalışmalarda kullanılacak yapay öğrenme birçok faydalar sunacak. Hedef genlerin tespiti, yan etkilerin tanımlanması ve hangi iki ilacın eş zamanlı maksimum fayda sağlayacağı gibi konular yapay öğrenme ile belirlenebilecek. Genom bilimi ile kişiselleştirilmiş tıpa doğru ilerliyoruz. Kişiselleştirilmiş reçeteler ile veri mahremiyetinin önemi de artacak. Genom verisini kullanan yapay zekanın güvenli olması gerekiyor.'
'Teknolojinin Gücüyle Geleceğe' webinar serisinin beşincisi 30 Mart'ta Sabancı Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Serhat Yeşilyurt'un katılımıyla 'Yenilenebilir ve Sürdürülebilir Enerji Sistemleri' başlığıyla gerçekleştirilecek.
