Yapay Zeka

Yapay Zeka ve Sağlık

1) Google Deepmind

AI araştırmaları için şirketin kendi bünyesinde başlatılan Google Deepmind sağlık projesi, tıbbi kayıtları daha hızlı ve daha iyi sağlık hizmeti vermek amacıyla kullanıyor. Google Deepmind, dakikalar içerisinde tıbbi bilgilerin işlenmesini sağlıyor. Araştırma erken aşamasında olsa da, Google şu anda sistemi geliştirebilmek için Moorfields Hospital ve NHS gibi kurumlarla işbirliği yapıyor.

                             

Kaynak : DeepMind

2) IBM WatsonPaths

IBM Watson, Cleveland Clinic ve Lerner Case Western Reserve Üniversitesi Tıp Fakültesi ile işbirliği yaparak kendi bünyesi içinde WatsonPaths adlı bir proje başlattı. WatsonPaths, hekimlerin daha bilinçli, daha doğru, aynı zamanda daha hızlı kararlar almalarına yardımcı olmak ve elektronik tıbbi kayıtları (EMR) analiz etmek için tasarlanan, Watson AI algoritması kullanılan IBM’ın yürüttüğü bir projedir.

                                 

Kaynak : IBM Watson

 

3) Careskore

Careskore, Chicago’da oluşturulan, tüm sağlık sektörü için bulut tabanlı AI çözümleri sunan bir platformdur. Careskore temel olarak realtime (gerçek zamanlı) Zeus algoritmasını kullanan, hastaların klinik, laboratuvar, demografik ve davranışsal verilerini  kaynak olarak kullanarak tahminler yapan bir yapay zeka sistemidir. Topladığı bu veriler ışığında hastaların kendi sağlıkları hakkında daha şeffaf bilgi edinmelerini ve hastanelerin hizmet kalitelerini arttırmalarını sağlamayı amaçlıyor. Ayrıca hastalar bireysel olarak bu sisteme kaydolarak AI (yapay zeka) temelli bu sistem sayesinde kendi vücutları hakkında risk ve sorunlar hakkında detaylı bilgi edinebiliyorlar.

                                                    

Kaynak: CareSkore

 

4) Zephyr Medicine

Johnson & Johnson’ın 2011 yılında William King Zephyr tarafından piyasaya sürülen çeşitli verileri doktorlar için daha iyi analiz edebilmek için geliştirdiği sistemler, doktorların doğru tedavi seçiminde gereken süreyi azaltacak algoritmalar üzerine çalışıyor. Proje, PharmaVOICE dergisi okuyucuları tarafından 2016’ın “En ilham verici 100 proje” kapsamında “Yaşam Bilimleri” alanında birinci seçildi. Makine öğrenimi algoritmaları ile bir veri kümesini oldukça hızlı işleyebilen bu sistemin en büyük avantajlarından birisi de, büyük verilerin görselleştirilmesine olanak sağlaması.

                                                       

Kaynak: Zephyr Health

5) Oncora Medicine

Philadelphia tabanlı bu start-up çalışması, kanser araştırma ve tedavilerinde, özellikle radyoterapi alanında destek sağlamayı amaçlamaktadır. Kurucu ortaklardan radyasyon onkoloğu David Lindsay, topladığı elektronik tıbbi kayıtları düzenleyerek dijital bir veritabanı oluşturmuş. Veri analizi ve radyoterapi tedavi planları konusunda doktorlara yardımcı bir platform tasarlamak istemiş ve Oncora Medicine isimli bu projeyi 2016 yılında hayata geçirerek yaklaşık 1.2 milyon dolar başlangıç tohum yatırımı almış. 2017 yılında üç önemli sağlık merkezi ve 10.000 hastası kişiselleştirilmiş tedavi konusunda yardım almak için onun tasarladığı “Radyasyon Onkolojisi” platformunu kullanmayı planlıyor.

                                             

 
 

Tıbbi görüntüleme sistemleri genel olarak vücudun iç yapılarını görüntülemeye yarayan yöntemleri kapsar. Röntgen (X-Ray), MRI, Ultrasonografi, Bilgisayarlı Tomografi gibi cihazlar yaygın olarak bilinenlerden sadece birkaçıdır. Bu görüntüleme teknikleri hakkında düşününce akla ilk ne gelir? Bazen bir odadan bile daha büyük, pahalı ve karmaşık makineler… Şu an bu medikal görüntüleme teknolojilerinin yaygınlaşamamasının en büyük sebebi, cihazların pahalılığı ve nitelikli insan gücü gerekmesidir. Bu sorun tam olarak da AI start-up’larının çözmeye çalıştıkları problem olarak karşımıza çıkıyor. Tıbbi görüntüleme sistemleri ülkemizde her ne kadar yaygın olsa da, dünyanın 60%’ı hala modern medikal görüntüleme sistemlerine ulaşamıyor.

1) Butterfly Network

Jonathan Rothberg’ın 2011’de kurduğu start-up, Butterfly Network ile hedefi MR ve ultrasonlardan önemli ölçüde ucuz ve verimli yeni bir tıbbi görüntüleme aygıtı oluşturmak. Start-up’ın nihai amacı tıbbi görüntüleme işleminin otomatikleştirilmesini sağlamak.

Fotoğraf: Butterfly Network

2) 3Scan

San Francisco tabanlı start-up, laboratuvar ve araştırmacıların mikroskoplar yardımıyla dokular hakkında daha iyi görüntüye ulaşabilmesi için görüntü işleyen yapay zekalar tasarlamayı amaçlamaktadır. Şirketin kurucu ve COO’su Megan Klimen’e göre, 3Scan sistemi doku analizi için gelişmiş otomatik yöntemler kullanarak araştırmacılar için oyalayıcı manuel süreçleri ortadan kaldırabilir. Ayrıca Klimen, 3Scan’ın geleneksel yöntemlerle bir patoloğun bir günde inceleyeceği dokuları çok daha kısa sürelerde analiz edebileceğini belirtiyor.

Fotoğraf : 3Scan

 

3) Enlitic

Enlitic, derin öğrenme teknolojileri sayesinde özellikle radyografik görüntülerde veri toplamaya ve bu verileri analiz etme, görüntü tanıma gücünü kullanır.

Enlitic’in yapay zekası tıbbi görüntüleri milisaniye cinsinde yorumluyor ve bu da ortalama bir radyoloğun medikal görüntü yorumlama performansından yaklaşık 10.000 kat daha hızlı. Buna ek olarak, yapılan bir testte üç radyoloğun aynı anda raporlamasına karşın, Enlitic sistemi malign tümörleri sınıflandırmada %50 daha doğru ve hızlı performans göstermiş. Etkileyici, değil mi?

Fotoğraf : Enlitic

4) Arterys

Bulut sistemi, yapay zeka ve tıbbi görüntüleme buluşması. Bu üçlü Arterys’nin odak noktası. Öncü start-up’ın amacı “bulut gücünü tıbbi görüntülemelere açmak.” GE Healthcare ile ortak geliştirdikleri bu yeni yöntemde Kardiyak MR tarama işlemi 1 saat yerine 6-10 dakika sürüyor ve hastanın çekim sırasında nefes tutması gerekmiyor. Kayıtlar, Arterys’ın platformunda işlenerek 3D kalp anatomisini, kan akış hızını ve kan akışı yönü de dahil olmak üzere birçok ek veriyi elde etmek için tasarlanmıştır.

Fotoğraf : Arterys

5) Bay Labs

Bay Labs Inc, sağlık profesyonellerinin işini kolaylaştırmak amacıyla, kalp hastalıklarının tanı ve tedavi sürecinde ultrason görüntülerinin raporlanmasında yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

2016 yılında Bay Labs, Kenyalı okul çocuklarında Romatizmal kalp hastalığı (RHD)’ın erken tanısına yardımcı olmak amacıyla kuruldu. Bu yapay zeka sistemi ile radyoloji uzmanları, 1200 çocuğu 4 günde taramış ve RHD ve konjenital kalp hastalığına sahip 48 çocuğa tanı koymayı başarmış.

Fotoğraf : BayLabs

YAPAY ZEKA KULLANAN TOP 100 STARTUP :

Source : https://medicalfuturist.com/top-artificial-intelligence-companies-in-healthcare

 

Sağlıkta AI Kullanan 9 Şirket:

9 Companies Using AI in Healthcare to Watch in 2018

 

Sağlıkta Yapay Zeka Kullanan 82 Startup :

http://www.medicalstartups.org/top/ai

Hindistan’da Sağlık Piyasasını Hedefleyen 10 Yenilikçi Yapay Zeka Şirketi:

 
 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir