Sağlık'ta yapay zeka

Daha iyi hizmet için verileri bilgiye dönüştürmek.

Sağlık hizmetinin geleceği için yapay zekadan faydalanmak zorluklar yaratıyor

Yapay zeka destekli çözümlerimiz, sağlık alanının karşı karşıya olduğu büyük zorlukların üzerine eğiliyor. Şu an, tanı hizmetlerine olan talepler iş gücündeki uzmanların yetişme hızını geride bırakıyor. Giderek artan bu iş yükünü yönetmek için geliştirilen çözümler, sağlık sektörü için büyük önem taşımaktadır. Tanı uzmanları ve doktorlar; geniş hacimli tıbbi verileri hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilen, nicel verilere dayalı daha nesnel tedavi kararları vermeye ve hastaların ihtiyaçlarına uygun hale getirilmesine izin veren yeni bir araç setine ihtiyaç duyuyor. Bu yeni araç setini temin etmek için yapay zekanın gücünden yararlanmaya ihtiyacımız olacak.

Yapay zeka destekli çözümlerimiz ile dijital sağlığın geleceğini şekillendiriyoruz

Yapay zeka sağlığı dijitalleştirmek için kilit bir noktadır ve sağlık hizmeti sunumunu değiştirmeye, hassas tıpı genişletmeye ve hasta tecrübesini geliştirmeye fırsat verir. Hasta bireylerin ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla yalnızca iş akışlarını değil aynı zamanda karmaşık tanıları da otomatize etmeye ve standartlaştırmaya yardım eden 63’ten fazla yapay zeka destekli çözüm içeren bir portfolyo geliştirdik. Artık yapay zeka destekli çözümlerin bir sonraki dönemine geçiyoruz. Sağlık hizmetinin geleceğini şekillendirecek yapay zeka destekli en son ürünlerimiz hakkında daha fazla bilgi edinin: 

Yapay zekanın ana kavramlarına genel bir bakış

Yapay zeka, genellikle insanlara ayrılmış olan karmaşık sorunları çözmek için bilgisayar desteği kullanılan bir yöntemdir. Daha belirgin bir biçimde, genellikle insan beyniyle bağlantılı bilişsel işlevleri taklit eden makineleri içerir.1 Daha kapsamlı bakıldığında bilgisayarla görüntü tanıma, ses tanıma ve bilgi temelli karar verme bazı örnekler arasındadır. Burada programcılar tarafından kalıcı olarak düzeltilen yolları takip eden klasik algoritmalar ve sağlanan verilere dayalı olarak bağımsız bir şekilde çözümler belirleyen makine öğrenimi uygulamaları arasında ayrım yapılır.

Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının başarabileceğinin de ötesinde “derin öğrenme” olarak bilinen özel bir rol oynar. Bu algoritmalar, hata oranı performans beklentilerini geliştirmeye devam etmek için sürekli olarak yüksek hacimli veriler ile donatılarak eğitilir ve geliştirilir.

Traditional machine learning, deep machine learning, AI

Makine öğrenimi, makinenin yeni durumlara uyum sağlamasına ve örüntüleri tespit edip dış değerlemesine olanak sağlar.1 Makine öğrenimi ayrıca geleneksel makine öğrenimi ve derin (makine) öğrenme olarak ikiye ayrılabilir.

Geleneksel makine öğrenimi el yapımı, sabit kodlama ve belirli işlevlere bakmak için tasarlanan algoritmaları kullanır. Bunlar “belirli bir amaç için üretilmiş”tir ve farklı görevler için kolayca tekrardan kullanılamaz.

Derin (makine) öğrenme, giriş ve çıkış katmanları arasındaki çeşitli gizli katmanlarla çok katmanlı sinirsel ağları kullanan bir tür makine öğrenimidir. Bu algoritmalar, geleneksel teknikleri kullanırken fark edilemeyen ilişkileri tanımlayabilir. 

Yapay zeka destekli çözümler için güvenilir bir ortak olmamızın sebebi

Sağlık hizmetinde yapay zeka patenti uygulamaları söz konusu olduğunda dünya lideriyiz ve 20 yılı aşkın süredir yapay zeka geliştirmede öncüyüz. Makine öğrenimi ile ilgili 125’ten fazlası derin öğrenme kaynaklı 500’den fazla patent ailesine sahibiz. Var olan yapay zeka uzmanlığı, gelecek odaklı kadro, büyük tıbbi veri setleri ve algoritma destekli sağlık hizmeti çözümleri oluşturmak için gereken olağanüstü programlama gücü ile birlikte yapay zeka dünyasına girmek istendiğinde doğru ortağız. Yapay zekayı klinik rutin haline getirmek için gerekenlere sahibiz:

Yüksek kaliteye sahip veriler

Yüksek kaliteye sahip veriler

Yüksek kaliteye sahip veriler sonuçları devamlı olarak geliştirmek için anahtar unsurdur. Son yıllarda Siemens Healthineers özel bir yapılandırılmış okuma takımına yatırım yaparak olanak dahilinde içine beslenen ve aynı zamanda algoritmaları eğitmede kullanılan

750 milyondan fazla seçilmiş görüntüye, rapora ve klinik ve operasyonel veriye erişilebilen bir veritabanı oluşturmuştur.

Powerful infrastructure

Güçlü altyapı

Yapay zekayı ve algoritmalarını geliştirmek için yüksek performans sergileyen bir altyapı ve güçlü veri merkezleri gerekir. Çok çeşitli bölgesel veri merkezlerimiz bu gücü sağlar. Süper bilgisayarımız “Sherlock”, saniyede 20 petaFLOPS (1015) kayan noktalı işlemlerinde/ NVIDIA Tesla Tensor Coires’ı çalıştırır. Bu da saniyede 20,000,000,000,000,000 kayan işlem anlamına gelir.

Strong partners

Güçlü ortaklar

Bu çabaların başarısı için ortaklarımızla yakın iş birliği önemlidir. Ortaklarımız, olağanüstü sonuçlar çıkarmak için yüzlerce yetenekli, ödül kazanmış yapay zeka ve veri bilim insanlarından oluşan ekibimiz ile birlikte çalışan saygın sağlık hizmeti uzmanlarıdır.


Yapay zeka teknolojisini iş başındayken görmek için bu videoyu izleyin ve günümüz sağlık hizmetindeki önemli zorlukları açıklayan uzmanlarımızı dinleyin.

Yapay zeka teknolojisini iş başındayken görmek için bu videoyu izleyin ve günümüz sağlık hizmetindeki önemli zorlukları açıklayan uzmanlarımızı dinleyin.

Derin öğrenme algoritmalarının belirli tıbbi prosedürleri nasıl kolaylaştırabildiğini ve artırabildiğini öğrenmek için bu videoyu izleyin.

1