Derin öğrenme ve sinir ağlarının sağlık sektörüne etkisi, kullanım alanları ve örnekleri

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme günümüzde hayatımızın pek çok yönünde önemli bir rol oynamaktadır. Çoğumuz bile farkında değiliz ama günlük hayatımızın vazgeçilmez birer parçası haline geldiler. Sadece normal kullanıcılar olarak kullandığınızı fark etmiyorsunuz o kadar. Bir çok şeyin tespitinde kullanılan modelleme yöntemi aslında sağlık sektörünün de vazgeçilmezi. Bu teknolojilerin sağlık sektöründe kullanılması özellikle hastalık tespiti, tedavi ve sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesi açısından büyük bir öneme sahip.

Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin Hayatımızdaki Önemi

Yapay zeka (YZ), makine öğrenimi (MO) ve derin öğrenme (DO) teknolojileri, bilgisayarların veri analizi yapabilmesi, öğrenebilmesi ve karmaşık görevleri yerine getirebilmesi için kullanılan güçlü araçlardır. Bu teknolojiler, hayatımızın hemen her alanında önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle sağlık sektöründe, bu teknolojilerin kullanımı hastalıkların erken teşhisi, tedavi planlarının geliştirilmesi ve hasta bakımının iyileştirilmesi gibi kritik alanlarda büyük bir önem taşır.

Yapay Zeka ve Sağlık Sektörü

YZ ve MO, sağlık sektöründe şu önemli alanlarda kullanılmaktadır:

1. Hastalık Teşhisi: Derin öğrenme modelleri, tıbbi görüntüleme verilerini analiz etmek için kullanılır. Radyoloji, patoloji ve nöroloji gibi alanlarda, derin öğrenme algoritmaları, kanser, tümörler, nörolojik hastalıklar gibi hastalıkları tespit etmekte ve teşhis koymakta yardımcı olur.
2. Tedavi Planlaması: YZ, hastanın genetik verilerini ve tıbbi geçmişini analiz ederek kişiye özgü tedavi planları geliştirmekte kullanılır. Bu sayede ilaçların ve tedavi yöntemlerinin kişiye uygunluğu artırılır.
3. İlaç Keşfi: YZ ve MO, ilaç keşfi sürecinde kullanılarak yeni ilaç adaylarının tasarımını hızlandırır. Bu, çeşitli hastalıkların daha etkili tedavisi için potansiyel yeni ilaçların keşfini sağlar.
4. Hasta Bakımı: Akıllı sağlık uygulamaları, hasta izleme ve yönetiminde kullanılır. Örneğin, diyabet veya kalp hastalığı gibi kronik hastalıkları olan kişilerin takibi ve tedavilerinin optimize edilmesi için YZ tabanlı sistemler kullanılır.
5. Epidemiyoloji ve Salgın Kontrolü: YZ, salgın hastalıkların yayılma paternlerini analiz ederek erken uyarı sistemleri oluşturur ve salgınların kontrol altına alınmasına yardımcı olur.
6. Sağlık Kayıtları ve Dökümantasyon: MO, sağlık kayıtlarını otomatik olarak sınıflandırır ve düzenler, böylece sağlık çalışanlarının daha iyi bir bilgi erişimine sahip olmalarını sağlar.

Derin Öğrenme ile Teşhis Edilen Hastalıklar

Derin öğrenme modelleri, birçok hastalığın tespitinde ve teşhisinde kullanılır. İşte bazı örnekler:

1. Kanser Teşhisi: Derin öğrenme, meme kanseri, akciğer kanseri ve cilt kanseri gibi birçok kanser türünün erken teşhisinde kullanılır. Tıbbi görüntülerden lezyonları tespit etmek için kullanılan derin öğrenme algoritmaları büyük bir hassasiyet sağlar.
2. Alzheimer ve Parkinson Hastalığı: Nörolojik hastalıkların teşhisi ve ilerlemesinin izlenmesinde derin öğrenme, beyin görüntüleme verileri ve biyobelirteç analizi için kullanılır.
3. Diyabet Teşhisi: Makine öğrenimi, kan şekeri düzeylerini izlemek ve prediyabet veya tip 2 diyabet riskini belirlemek için kullanılır.
4. Göz Hastalıkları: Retina görüntülerinin analizi, glokom, diyabetik retinopati ve makula dejenerasyonu gibi göz hastalıklarının erken teşhisi için derin öğrenme ile gerçekleştirilir.

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme, sağlık sektörünün etkinliğini artırarak daha hızlı teşhisler, daha iyi tedavi planları ve hastaların daha iyi bakımı gibi önemli katkılarda bulunmaktadır. Bu teknolojilerin ilerlemesi, sağlık hizmetlerinin kalitesini ve erişilebilirliğini artırmaya devam edecektir.

Derin öğrenme yöntemi ve hastalık teşhisi

Elbette, derin öğrenme ile hastalık teşhisi için birçok örnek mevcuttur. İşte derin öğrenmenin hastalık teşhisine yönelik kullanıldığı bazı örnekler:

1. Meme Kanseri Teşhisi: Meme kanseri taramalarında, derin öğrenme algoritmaları mammogram görüntülerini analiz ederek potansiyel tümörleri tespit edebilir. Bu sayede erken teşhisler artırılır ve tedavi başarı şansı yükselir.
2. Akciğer Kanseri Teşhisi: Bilgisayarlı tomografi (BT) taramaları, akciğer kanseri tespiti için kullanılır. Derin öğrenme modelleri, bu görüntüler üzerinde tümörlerin boyutunu, şeklini ve konumunu belirleyebilir.
3. Retina Hastalıkları Teşhisi: Diyabetik retinopati gibi göz hastalıklarının teşhisinde, retina görüntülerinin derin öğrenme modelleriyle analizi yaygın olarak kullanılır. Bu sayede hastaların göz sağlığı daha iyi izlenebilir.
4. Nörolojik Hastalıkların Teşhisi: MRI veya CT taramaları, Alzheimer, Parkinson veya multipl skleroz gibi nörolojik hastalıkların teşhisinde kullanılır. Derin öğrenme, bu görüntüler üzerinden beyin lezyonlarını tespit edebilir.
5. Cilt Kanseri Teşhisi: Dermatoskopik görüntülerin analizi, cilt kanseri teşhisi için derin öğrenme ile gerçekleştirilir. Bu yöntem, melanom ve diğer cilt lezyonlarını sınıflandırmada yardımcı olur.
6. Kardiyovasküler Hastalıklar: EKG verilerinin analizi, kalp hastalıklarının teşhisinde kullanılır. Derin öğrenme, bu verileri inceler ve anormal kalp ritimlerini tespit edebilir.
7. Radyoloji ve Patoloji: Derin öğrenme, radyolojik görüntüler ve patolojik doku örnekleri üzerinde çalışarak birçok hastalığın teşhisini destekler. Örneğin, derin öğrenme modelleri tıbbi görüntülerden kanser hücrelerini belirleme konusunda oldukça etkilidir.

Bu örnekler, derin öğrenmenin hastalık teşhisi ve taramasında yaygın olarak kullanıldığı alanları temsil etmektedir. Derin öğrenme modelleri, büyük veri setleri üzerinde eğitildiğinde, çok hassas ve hızlı bir şekilde hastalıkları teşhis etme yeteneğine sahiptir. Bu da hastaların daha erken teşhis edilmesini ve daha etkili tedavi planlarının oluşturulmasını sağlar, böylece sağlık sonuçları olumlu bir şekilde etkilenir.

Derin öğrenme ve hastalık teşhisine python kodumuz ile örnek verecek olursak: (basit bir yapay sinir ağı içerir)

# Gerekli kütüphaneleri içe aktarın
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# Veriyi yükleyin (örnek olarak Wisconsin meme kanseri veri kümesini kullanıyoruz)
url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data"
column_names = ["ID", "Diagnosis", "Mean_Radius", "Mean_Texture", "Mean_Perimeter", "Mean_Area", "Mean_Smoothness", "Mean_Compactness", "Mean_Concavity", "Mean_Concave_Points", "Mean_Symmetry", "Mean_Fractal_Dimension", "SE_Radius", "SE_Texture", "SE_Perimeter", "SE_Area", "SE_Smoothness", "SE_Compactness", "SE_Concavity", "SE_Concave_Points", "SE_Symmetry", "SE_Fractal_Dimension", "Worst_Radius", "Worst_Texture", "Worst_Perimeter", "Worst_Area", "Worst_Smoothness", "Worst_Compactness", "Worst_Concavity", "Worst_Concave_Points", "Worst_Symmetry", "Worst_Fractal_Dimension"]
data = pd.read_csv(url, header=None, names=column_names)

# Veriyi işleyin ve özellikleri ve hedef değişkeni hazırlayın
X = data.iloc[:, 2:]  # Özellikler
y = (data["Diagnosis"] == "M").astype(int)  # Hedef değişken (M = Malignant, B = Benign)

# Veriyi eğitim ve test verisi olarak bölin
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Veriyi ölçeklendirin
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Basit bir yapay sinir ağı modeli oluşturun
model = keras.Sequential([
    layers.Input(shape=(X_train_scaled.shape[1],)),
    layers.Dense(64, activation="relu"),
    layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# Modeli derleyin
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# Modeli eğitin
model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# Test verisi üzerinde modelin performansını değerlendirin
y_pred = (model.predict(X_test_scaled) > 0.5).astype(int)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Test Accuracy: {accuracy}")

Bu kod örneği, Wisconsin meme kanseri veri kümesini kullanarak meme kanseri teşhisi yapmak için basit bir yapay sinir ağı modeli oluşturur. Veriyi özellikler ve hedef değişken olarak ayırır, veriyi ölçekler ve bir yapay sinir ağı modelini eğitir. Son olarak, test verisi üzerinde modelin performansını değerlendirir. Bu kod örneği, derin öğrenme ile hastalık teşhisi yapmanın temel mantığını göstermektedir.

Derin öğrenme ve modelleme sadece bununla kalmıyor elbette, python ile pnomöni teşhisi

import os
import sys

# Flask
from flask import Flask, request, render_template, Response, jsonify
#from werkzeug.utils import secure_filename
from gevent.pywsgi import WSGIServer

# TensorFlow and tf.keras
#import tensorflow as tf
#from tensorflow import keras

from tensorflow.keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image

# Some utilites
import numpy as np
from util import base64_to_pil


# Declare a flask app
app = Flask(__name__)


#print('Model loaded. Check http://127.0.0.1:5000/')



MODEL_PATH = 'models/oldModel.h5'

model = load_model(MODEL_PATH)

print('Model loaded. Start serving...')


def model_predict(img, model):
    
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x, mode='tf')
    
    preds = model.predict(x)
    
    return preds


@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
    # Main page
    return render_template('index.html')


@app.route('/predict', methods=['GET', 'POST'])
def predict():
    if request.method == 'POST':
        
        # Get the image from post request
        img = base64_to_pil(request.json)
       
                
        img.save("uploads\image.jpg")
        
        img_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__),'uploads\image.jpg')
        
        os.path.isfile(img_path)
        
        img = image.load_img(img_path, target_size=(64,64))

        preds = model_predict(img, model)
        
        
        result = preds[0,0]
        
        print(result)
        
        if result >0.5:
            return jsonify(result="PNEMONIA")
        else:
            return jsonify(result="NORMAL")

    return None


if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5002, threaded=False)

    # Serve the app with gevent
    http_server = WSGIServer(('0.0.0.0', 5000), app)
    http_server.serve_forever()

146500cookie-checkDerin öğrenme ve sinir ağlarının sağlık sektörüne etkisi, kullanım alanları ve örnekleriyes