Merhaba, Yusuf Bey bize biraz kendinizden bahseder misiniz?
Merhabalar, öncelikle teşekkür ederim davetiniz için. Ben Doktor Yusuf Yeşil, İstanbul Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbı Biyokimya Anabilim Dalı asistanıyım. Yine İstanbul Tıp Fakültesi mezunuyum.
Öğrenciliğim yıllarında kurduğum bir girişim var. Sonra baktım bu iş gerçekten boşlukta kalan bir iş. Teknoloji ve sanatın bilimle birleştiği yerde bir boşluk var. İnsanları bu konuları bir araya getirmekte zorlanıyor. Kendi başına çalışmalar yapmaya çalışıyor. Burada profesyonel bir sistem kurayım bir ekip kurayım dedim ve bu ağları birleştiren ürünler geliştirmek amacıyla 2015 yılında Yeşil Science’i kurdum. Sonrasında teknolojilerimiz gelişti, ürünlerimiz de değişti ve gelişti. Ve şu an artırılmış gerçeklik ve yapay zekâ alanında ürünler geliştiren Yeşil Science’in kurucusu ve yönetici olarak devam ediyorum. Ama ilgi alanlarım özellikle en spesifik olarak mobil sağlık. Yani insanların uzaktan sağlıklarını iyileştirebilecek, sağlıklarını yönetebilecek sistemler oluşturmak. Bu sistemlerde özellikle yapay zekayı yoğun bir şekilde kullanma ve bu mobil sağlık hizmetleriyle birlikte insanların hastaneye gitmeden bazı problemlerini çözebilmesi. Zaten çözebileceği problemler aslında, ama fikir sahibi değiller. Ve burada sağlık harcamalarını azaltma, insanların hayatını kolaylaştırma. Bu amaçlarla yaptık işte.
Peki çoğu zaman diğer otomasyon yöntemleriyle karışan yapay zekâ tam olarak nedir? Bir de sizden dinleyebilir miyiz?
-Şöyle ki, otomasyon sistemleri aslında uzun süredir olan bir kavram. Otomasyonda amaç belirli bir süreci otomatikleştirme. Bu otomatikleştirmede algoritmalardan yardım alınıyor ve yazılım sistemleri kullanılıyor. Ama otomasyon dediğimiz kavramda illaki yapay zekâ olmasına gerek yok. Yapay zekâ insan gibi düşünebilmeyi aslında temsil ediyor. Ve insan gibi düşünebilmede de bir varyasyon, bir esneklik var. Ama otomasyon sistemlerinde bu varyasyon sistemleri yok.
Daha çok kural tabanlı giden işlemler. Şu şöyle olursa böyle yap, böyle olursa şöyle yap siz bu kuralları daha önceden otomasyon sistemine veriyorsunuz o da ona göre çalışıyor. Ama yapay zekâ sistemleri biraz daha düşünebilme yani tam düşünebilme denemez buna ama bizim düşüncemizi klonlayabilme imkanına sahip. Örneğin ben dışarıya baktığımda gözümle görüp tanıdığım tüm objeleri yapay zekâ da tanıyabiliyor. Ben araba deyince arabanın tüm sınırlarını tüm renklerini vermiyorum. Ben diyorum ki bu araba bak sana bunun gibi 1000 araba daha göstereceğim sen de bundan sonra artık arabayı tanıyabileceksin, öğreneceksin. Herhangi bir çocuğa öğretir gibi burada yapay zekaya bir eğitim yapılıyor. Bu da otomasyon sistemlerinden daha farklı, daha esnek kapasitesi daha yüksek sistemler bunlar. Kural tabanlı değil, biraz daha esnek.
Bunun tıpta kullanım alanları nelerdir?
-Tıpta özellikle görüntüleme sistemlerinde şu an kullanılan çalışmalar var. Özellikle radyoloji alanında BT, MR, XRayde incelemede ve patolojik lezyon bölgelerinin tespitinde gerek tanısal olarak gerek ileriye yönelik prognoz olarak yapılan çalışmalar var. Yani ana yapılan çalışmalar genellikle radyoloji üzerine ama örneğin diyabetik retinopati açısından göz alanında da çok fazla çalışma yapıldı. Onun dışında endoskopik görüntülemeyle ilgili yapılan çalışmalar var. Kardiyolojide EKOyla ilgili yapılan çalışmalar var, bunlar görüntü tabanlı çalışmalar, keza dermatolojide de. Onun dışında data analizi kısmında yapay zekayla yapılan klinik çalışmalar var. Onun dışında bu büyük verilerin işlenmesinde ve hastanelerin süreç optimizasyonunda veya halk sağlığı uygulamalarında, sürveyans çalışmalarında veya hastalıkların yaygınlığı konusunda yapılan çalışmalarda. Bunların hepsinde yine yapay zekâ kullanılan çalışmalar var. Geniş bir alanı var ama özellikle görüntü tabanlı diyebilirim.
Bu riskli hastalıkların taranmasında ya da cerrahi alanda kullanım alanı var mıdır?
-Riskli hastalıklar derken?
Taranması gereken kanserler gibi
-Tabi ki. Diyabetik retinopati örneğini vereyim. Diyabetik retinopatide bunun tespiti için bir göz doktorunun göz dibi muayenesi yapması gerekir. Göz dibi muayenesi aslında hızlı ve basit bir muayenedir ama mutlaka bir göz doktorunun yapması gerekir. Tüm toplumun bir göz doktorundan tarama amaçlı geçmesi çok zor bir durum. Bu yüzden bu konuda makinelerden yardım alınmaya çalışılıyor artık. Bir makine olsun bir teknisyen ya da bir aile hekimi tarafından görüntü alınsın. Görüntü alındıktan sonra görüntünün işlenmesi uzmana gerek kalmadan bir yapay zekâ tarafından yapılsın, patolojik bir şey varsa o zaman göz doktoruna yönlendirilsin. Bu sistemle birlikte tarama sistemleri çok daha hızlı ve kolay bir şekilde ve uzman hekim portfoyunu de sayısını da çok daha verimli bir şekilde kullanabilmeyi sağlamak amacıyla yapılmaya çalışılıyor. Veya radyolojiden örnek verecek olursak BT’de akut inme kliniğinde; kanama odaklı mı yoksa tromboz odaklı mı onun tespitinde yapay zekâ çalışmaları var. Oradaki görüntü üzerinden ikisini ayırt edebilecek yapay zekalar var bu da doktora hızlı feedback veriyor. Tarama sayılmaz ama bu da baştaki o karar verme sürecini hızlandırıyor. Tarama olarak kolon kanserlerinde polipleri her 5 yılda bir taramak gerekir, polipleri canlı olarak tarayabilecek yapay zekâ sistemleri var.
Yapay zekâ hasta hekim ilişkisini bitirir mi? Önünü mü açar ne dersiniz?
-Bitirmez ama formunu değiştirir. Şu an mesela görüntüleme sistemlerinin gelmesiyle, laboratuvar sistemlerinin gelişmesiyle ne oldu? Hekimler biraz daha anamneze kaymaya başladı, fizik muayene arka plana atılmaya başladı. Yavaş yavaş yapay zekâ daha aktif rol oynamaya başladıkça hekim anamnez kısmını da azaltacak, yapay zekanın verdiği bilgilerle yorum yapacak, daha detaylı anamnez alabilecek. Bunlar oluştuğunda biraz daha formu değişecek ama sonuçta bu hasta hekim ilişkisindeki maddi taraf. Maddi taraf değişmiş olacak sadece. Sonuçta burada güven var, empati tarafı var, duygusal bir boyut var. Bu duygusal boyutu hiçbir yapay zekâ değiştiremez. Aslında bu duygusal boyutunda kullanılacağı vaktin de artacağı düşünülüyor yapay zekâ ile birlikte. Çünkü daha optimize ve verimli sonuçlar geçirdiğinde kişiye doktor daha fazla vakit ayırabilecektir.
Yapay zekada duygusal zekâ olabilir mi? Empati yapabilmeleri gibi
-Evet olur, yapay zekaya ne öğretirsen aslında onu öğrenir. İnsanlar olarak biz ona empatiyi öğretirsek empatiyi de öğrenebilir. Sadece şu an ki sistemlerde biraz yapay olabilir. Biz ona hangi durumda nasıl davranması gerektiğini söylersek ona göre davranır. Orda biraz kendisinin karar vermesi, kendisinin: ‘’ Aa ben bunu öğrendim ama ben bunu uygulamıyorum, ben şunu uyguluyorum.’’ demesi şu an beklenemez. O biraz daha ileride yapılabilecek bir şey ve onun olması da aslında tehlikeli. Şu an bizim kurallarımızın içinde yani ne öğretirsek onu yapıyor. Bu konuda Twitterın bir botu vardı; yapay zekaydı, ona ne tweet atarlarsa onun üzerinden öğrenip ona göre cevap veriyordu. Sonra bir baktılar insanlar sürekli küfür öğretmiş yapay zekâ da onu öğrenmeye başladı. Yani empati dediğimiz kavramı da o şekilde öğrenecek.
Yapay zekâ kötü amaçla kullanılabilir mi?
-Evet her teknolojide olduğu gibi bunda da aslında çok kötü şeyler var. Endişeler var. Ama biz yapay zekanın daha çok iyi tarafını kullanıyoruz.
Buna karşı ne gibi kötü amaçlı kullanım olabilir ve buna karşı nasıl korunabiliriz?
-Burada özellikle yapay zekada bir seçilim olduğu için, bir sınıflandırma bir karar veren mekanizma olduğu için özellikle şundan korkuyorlar , daha doğrusu şöyle diyeyim; belli karar mekanizmalarını yapay zekalara aktarıyoruz ve bu karar verme mekanizmalarını aktarırken kötü niyetli insanların o karar verme mekanizmalarını yüklemeleri , örneğin; ırkçılık , şekle göre karar verme, cinsiyete göre karar verme, bu gibi karar verme mekanizmalarında biz onlara ne kodlarsak onu bildiği için burada yine problemler olabilir. Çünkü artık daha fazla işleri otomatize ederek onlara devretmeye başlıyoruz. O yüzden bir bu alanda olabilir. Bir de bu sistemler sonuçta yazılımsal sistemler ve bu sistemlerinde güvenliğinin sağlanması gerekiyor. Burada biz daha fazla sorumluluk yüklediğimiz için, eğer o alanda bir güvenlik açığı olursa bu sorumluluğa bağlı olarak da daha fazla kötü çıktıyla karşılaşabiliriz. O yüzden de oradaki yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliği, hacklenme olasılığının olabildiğince azaltılması ve oradaki güvenlik önlemlerinin alınması çok önemli olacak çünkü oradaki yetkiyi daha fazla verdiğimiz için o tarafın hacklenmesinin çıktısı daha ağır şekilde olacaktır.
Yapay zekâ bilimsel araştırmalarımızda ne gibi fayda sağlar?
-Bu alanda benim bir projem var henüz yapılmadı ama şöyle; diyelim ki bir yapay zekâ olsa, PubMed’deki tüm verileri tarasa ve bu veriler üzerinden kendi yayınlarımızı çıkarsa. Bir sürü bilgi var, bir sürü parametre var. O parametreleri birbiriyle ilişkileri var, o parametrelerden bulunan sonuçlar var. Hastalıkların kendi aralarındaki bağlantıları var, etken hastalık bağlantıları var. Bunları otomatik olarak yapay zekâ tarasa ve dese ki ben bu kadar yayın taradım, bu etkenle birlikte korelasyonu ve şu şekilde ve en fazla bu hastalıkta şu etkenler listedeki gibi. Böyle bir şey çıksa ve review yazsa! İnsanlar olarak biz bu bilgileri taramak yerine daha önemli şeylere yoğunlaşabiliriz.
Birinci basamak hekimlikte yapay zekaya ne gibi yetkiler verilebilir? Reçete yazabilmek gibi?
-Aslında şu an yazabilecek düzeyde olanlar var. Ama yasal olarak mümkün değil Türkiye’de. Amerika’da doktor onayıyla mümkün. İleride olabilir ama onun güvenilirliğinin biraz daha açıklanabilir olması gerekir reçete yazabilmesi için. Ama kesinlikle yazabilir reçete ondan şüphem yok.
Yapay Zekaların ameliyat yapma ihtimali nedir? Komplikasyonlarla baş edilebilir mi?
-O biraz daha düşük ihtimal. Şu yakın gelecek için biraz daha düşük ihtimal ama uzak gelecekte o da olacaktır. Çünkü görüntü işleme orda da muhteşem bir hızla ilerliyor. Sadece şöyle bir sıkıntı var; oradaki görüntü işleme sistemlerinin çok hassas olması gerekiyor ve anlık olarak gerçek zamanlı olarak bu işlemleri yapması gerekiyor. Biz insan beyni olarak bunu gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde işleyebiliyoruz. Yapay zekalar henüz o seviyeye gelmedi.
Yapay zekanın örneklem genişliği bias ya da hata payını düşürmedeki etkisi nedir?
-Şu andaki istatiksel yöntemler bizim bilimsel araştırmalarımızda da kullandığımız yöntemler. Yapay zekâ sistemleri veriyi işlemede iyi ama o verinin anlamlılığını tespit etmede ya da oradaki sapmayı tespit etmede hala istatiksel yöntemleri kullanıyoruz. O yüzden orada şu an için çok büyük bir şey olmaz, değiştireceği bir şey olmaz çünkü; metotlar farklı biraz. Yapay zekâ daha çok verinin analiz kısmında, biz analiz kısmını daha iyi yapsak da muhtemelen dolaylı olarak buradaki hata payı ve biaslar da azaltılacaktır.
Filmlere konu olan insanlığın yok oluşundan sonra yapay zekaların kendi kendine bu şekilde mükemmel gelişmesi mümkün mü?
-Yapay zekanın kendi kendine araştırma yapması çok mümkün değil, çok fazla değişken var ama bilgiyi kullanmada çok iyi.
Yeşil Science olarak ne yapıyorsunuz?
-Science olarak bizim şu an ana hedeflediğimiz şey, yapay zekâ ve arttırılmış gerçekliği kullanarak sağlık alanlarında bir mobil uygulama üretiyoruz. Bu mobil uygulamaların da ana amacı sağlığı uzaktan ve daha doğru, daha bilinçli bir şekilde yönetebilmelerini sağlamak hastaların. Çünkü biz hastaları hastanede tedavi ediyoruz ama hastalar hastaneye gelmeden önce kendilerini tedavi ettikleri birçok yöntem var, web siteleriyle. Aslında hastalar ilk tanıları orda alıyor ilk tedavileri orada oluyor. Hastaneye geldiklerinde bizim ancak haberimiz oluyor. Ama o süreç içerisinde muhteşem bir zaman kaybı yaşayanlar var, yanlış tedavi alanlar var, yanlış tanıyı kafasında kuranlar var. O yüzden orada muhteşem bir süreç var aslında. Hastaneler oraya dokunamıyor. Aile hekimlerinin daha fazla dokunması gerekiyor ama onun da Türkiye sisteminde çok fazla yerin yok. O yüzden bu alanda biz bu hastalara dokunabileceğimiz ve ortak paydadaki hataları yönlendirebileceğimiz sistemler oluşturmak istiyoruz.
Gelecekteki hedefleriniz nelerdir?
-Biz bu ürünlerimiz geliştirerek tüm insanlığın kullanabileceği bu teknolojilerle donattığımız farklı farklı uygulamalar çıkarmak ve bunları tek bir uygulama çatısı altında kişilerin hem hastalıklarını hem sağlık durumlarını takip edebilecekleri, analizler yapabilecekleri bir uygulama haline dönüştürmeyi hedefliyoruz.
Okuyucularımıza ve genç hekim adaylarına bir mesajınız var mı?
-Teknolojiler gümbür gümbür geliyor ve tıp fakültelerinde öğrenilebilecekleri bir konu değil bu ne yazık ki. Bizim okulumuzda yapay zekâ ile ilgili dersler düzenleniyor seçmeli dersler de var aynı zamanda. Burada okullarda her ne kadar etkinlik, bu yönde bir atılım olsa da bu alınan birkaç dersle olabilecek bir şey değil. Öğrencilerin hepsinin bu konuda bilinçlenmesi, yapılan çalışmaları takip etmesi, nereye gittiği hakkında bir fikir sahibi olması gerekiyor. Çünkü şu an 1.-2. Sınıf olan arkadaşlar mesleğe başladığında yüksek ihtimalle kullanılacak bu sistemler. O yüzden bu sistemleri nasıl kullanabilecekleri, bu sistemlerin nasıl daha iyi nasıl daha kötü çalıştığını bilmeleri onların gelecekte daha iyi bir hekim olmaları için ayırıcı özelliklerden olacak. O nedenle olabildiğince gelişmeleri takip etsinler, ne olup bittiğini bilmeleri gerekiyor. Bu şunun gibi, ilgilendiğiniz alanda yeni bir metot çıkar takip edersiniz güncel kalmak için. İşte yapay zekâ da aynı böyle bir şey sadece bir bölümde değil neredeyse tüm bölümlerde çalışmalar var. Hepsinin kullanılan yapay zekanın ne olduğunu az çok anlaması gerekiyor, nasıl çalıştırılır bilmesi gerekiyor. Bizim tıp fakültesi eğitimlerinde bu çok fazla mümkün değil. O nedenle takip etmek biraz kişinin kendisine kalıyor. Bu alanda bireysel olarak araştırma yapmaları gerekiyor. Benim tavsiyem bu olur.
Çok teşekkür ederiz davetimizi kabul edip bizimle bu röportajı yaptığınız için.
-Ben teşekkür ederim davetiniz için, umarım ilerleyen zamanlarda da başka konularda yine birlikte oluruz.