Apple Watch Verileriyle Eğitilen Sağlık Yapay Zekâsı ve Veri Kullanımının İncelenmesi
Platformumuzdaki en çok okunan ve popüler makaleleri görmek için Trendler bölümüne geçebilirsiniz.
Son dönemde Apple Watch kullanıcılarından elde edilen 3 milyon günlük veri, sağlık alanında yapay zekâ (YZ) modellerinin eğitilmesinde kullanıldı. Bu çalışma, sürekli ve büyük hacimli veri toplamanın sağlık araştırmalarına katkı sağlayabileceğini gösteriyor. Ancak, bu tür verilerin doğası ve kullanımı bazı önemli sınırlamalar ve etik soruları beraberinde getiriyor.
Apple Watch Verilerinin Doğası ve Sınırlamaları
Apple Watch gibi akıllı saatler, kullanıcının kalp atış hızı, hareket ve diğer biyometrik göstergelerini toplar. Ancak bu veriler doğrudan tıbbi ölçümler değil, çeşitli algoritmalar aracılığıyla çıkarılan dolaylı sağlık göstergeleridir. Bu durum, verilerin doğruluğu ve güvenilirliği açısından önemli bir sınırlama oluşturur. Gerçek tıbbi cihazlar tarafından yapılan ölçümlerle karşılaştırıldığında, akıllı saat verileri tahmine dayalı ve hata payı içeren sonuçlar verebilir.
Bu nedenle, yapay zekâ modellerinin bu verilerle eğitilmesi, mevcut veri boşluklarını doldurma amacı taşısa da, hataların büyütülmesi ve yanlış örüntülerin tanımlanması riski mevcuttur. Bu durum, sağlık alanında yapay zekânın güvenilirliğini ve etkinliğini sorgulatmaktadır.
Ayrıca Bakınız
Veri Setlerinin Kapsamı ve Etik Boyutlar
Toplanan verilerin sosyoekonomik çeşitlilikten yoksun olduğu, özellikle düşük gelirli bireylerin veri setine dahil edilmediği belirtilmiştir. Bu durum, yapay zekâ modellerinin genellenebilirliğini ve adaletini olumsuz etkileyebilir.
Ayrıca, kullanıcıların verilerinin yapay zekâ eğitimi için kullanımı konusunda açık onaylarının alınıp alınmadığı önemli bir etik sorudur. Veri sahiplerinin rızası olmadan kişisel sağlık verilerinin kullanılması, gizlilik ve etik standartların ihlali anlamına gelir.
Yapay Zekâ ve Sağlık Araştırmalarındaki Riskler
Yapay zekânın sağlık araştırmalarında kullanımı, özellikle yanlış veya hatalı verilerle beslenmesi durumunda, hatalı sonuçlara yol açabilir. Bu durum, yapay zekânın kendi hatalarını pekiştirmesi ve yanlış bilgilerin yaygınlaşması riskini doğurur.
Bilimsel yayınlarda yapay zekâ destekli araştırmaların artması, bu risklerin dikkatle yönetilmesini gerektirir. Sağlık alanında yapay zekâ uygulamalarının doğruluk, güvenilirlik ve etik standartlar açısından titizlikle değerlendirilmesi zorunludur.
Sonuç Değerlendirmesi
Apple Watch gibi cihazlardan elde edilen büyük veri setleri, sağlık alanında yapay zekâ uygulamalarının geliştirilmesi için önemli bir kaynak olabilir. Ancak bu verilerin doğrudan tıbbi ölçümler olmaması, veri setlerinin sosyoekonomik çeşitlilikten yoksunluğu ve etik onay süreçlerinin belirsizliği, bu uygulamaların sınırlarını belirlemektedir.
Yapay zekâ modellerinin bu tür verilerle eğitilmesi, sağlık alanında yeni fırsatlar sunarken, aynı zamanda dikkatli veri yönetimi, etik onay ve metodolojik titizlik gerektirir. Bu alanın gelişimi, sağlık teknolojilerinde ilerleme olarak değerlendirilebilir ancak mevcut sınırlamalar göz ardı edilmemelidir.
"AUROC ve AUPRC gibi metrikler, modelin tahmin doğruluğundan çok, olası durumları ne kadar iyi sıraladığını gösterir. Bu nedenle, amaç sağlık teşhisleri yapmak değil, eksik verileri tahmin etmektir."
