Yapay sinir ağları ve klinik araştırmalarda kullanımı

Abstract

Yapay zeka yöntemleri insanların zekice olarak tasvir edilen davranışlarının akıllı cihazlar tarafından modellenmesidir. Yapay sinir ağları (YSA) ile sinir sisteminin çalışma şekli benzerdir. Stimüle edilen sinir hücreleri çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak bir YSA oluştururlar. YSA' dan istenen ise, insanların düşünme yeteneğini bilgisayarlar aracılığı ile kopyalamak ve belirli ölçüde bilgisayarlara öğrenme yeteneği kazandırabilmektir. YSA'ların çok boyutlu, karmaşık, kesin olmayan, eksik, hata olasılığı yüksek sensör verileri olduğu ve problemleri çözmek için matematiksel modellerin ve algoritmaların bulunmadığı durumlarda yaygın olarak kullanıldıkları görülmektedir. Bu amaçla geliştirilmiş ağlar; muhtemel fonksiyon kestirimleri, sınıflandırma, ilişkilendirme veya örüntü eşleştir-me, örüntü tanıma ve optimizasyon gibi fonksiyonları gerçekleştirmektedirler. YSA tıbbi araştırma verileri içinden daha önce fark edilmemiş desenleri saptama, sınıflama, tıbbi aygıtların kontrolü, tıbbi görüntülerin karakteristiklerinin tespit edilmesi gibi pek çok uygulamada aktif olarak kullanılmaktadır. Yapay zeka yöntemlerinin yeterliliği tıbbın neredeyse her alanında araştırılmıştır ve uygu-lanma potansiyeline sahiptir. Bu çalışmalara örnek olarak; akut apandisit, ateroskleroz ve koroner arter hastalıkları için tanı koyma, apical foramen lokalizasyonu, artritte el ve bilek radyografisi kullanılarak lokalizasyon değerlendirme, osteoporoz riski değerlendir-me, yürüme bozukluğu ve baş ağrılarının sınıflandırılması, oral veya orofarenjiyal kanser tedavisinde hastalardaki hipernazalitenin değerlendirilmesi ve analizi, farenjiyal yüksek çözünürlük manometresinin sınıflandırılması gösterilebilir. Hatalı teşhis riski olan kompleks hastalıkların tanısında faydalı bir araç olduğu gösterilmiştir. Bu nedenle YSA tekniğinin gereksiz araştırmaları, olumsuz ameliyat oranlarını ve potansiyel olarak ortaya çıkabilecek maliyeti azaltabileceği söylenebilir. YSA araştırmalarının getirileri ve başa-rıları göz önüne alındığında tıp alanında yeni bir çağ açacağı ve daha gelişmiş tanı ve tedavi yöntemleri için ışık tutacağı kaçınılmaz bir gerçektir. Anahtar sözcükler: Yapay sinir ağları, yapay zeka, klinik Artificial neural networks and the use in clinical researchs Artificial intelligence methods are modeling of humans' behaviors which described as " intelligently " by smart devices. The operating mode of nervous system is imitated by Artificial neural networks (ANN). Stimulated nerve cells constitute ANN by connecting to each other in various forms. Desired from ANN is to copy peoples' thinking ability through computers and to be gained learning ability by computers. It is observed that ANNs are widely used in some situations such as sensor data which is multi-dimensional, complex, imprecise, incomplete and have high error probability and the absence of mathematical models and algorithms to solve these problems. Developed networks for this purpose actualize some functions such as estimation of possible functions, classification, association, pattern matching, pattern recognition and optimization. ANN is actively used in many applications such as detecting patterns which were previously unrecognized from medical research data, classification, medical devices, control and determining characteristics of medical images. The adequacy of artificial intelligence methods were investigated almost in all fields of medicine. The diagnosis of acute appendicitis, atherosclerosis and coroner artery disease, localization of the apical foramen, arthritis, localizati-on assessment using the hand and wrist radiographs, osteoporosis risk assessment, gait disturbances and the classification of heada-che, analysis to assess hypernasality in patients treated for oral or oropharyngeal cancer, classification of pharyngeal high-resolution manometry can be shown as examples. ANN was shown to be a useful tool to diagnose complex diseases which have misdiagnosis risk. Therefore it can be said that, ANN technique can reduce unnecessary investigations, negative surgery rates and cost which may arise potentially. Considering the benefits and achievements of ANN research, it is an unavoidable fact that, ANN will open a new era in medicine and will shed light on more advanced diagnosis and treatment method.