Bir sağlık merkezi düşünün; özel gözetim altında odalara alınan uyuşturucu bağımlısı bireyler, sağlık personelinin talebi üzerine kendilerine fentanil, eroin ya da morfin gibi opioid grubu olarak bilinen uyuşturuculardan -yine istek üzerine- yüksek dozda enjekte ediyorlar. Dakikalar içinde aşırı doz opioid alımına bağlı ilk semptom kendini gösteriyor: Solunumun baskılanması ve bir sonraki adımda bu maddeler tarafından tetiklenen geçici apne hali, yani solunumun durması. Bağımlı katılımcılar bu halde bırakıldıkları takdirde hayatlarını kaybedebilirler. Zira aşırı doz zehirlenmesine bağlı ölümlerin en büyük nedeni solunum durması. Fakat burası bir hastane, etrafta müdahaleye hazır sağlık personeli bekleşiyor. Az sonra gerekli adımlar atılıp bireyler hayata döndürülüyor. Tüm bu tuhaf düzeneğin anlamı deney odasında, katılımcıların 1 metre uzağında duran Galaxy S4 model cep telefonunda gizli. Science Translational Medicine dergisinin 9 Ocak sayısında yer alan makalede bu cep telefonunun marifeti ayrıntılarıyla sunuldu. Görünen o ki işin sırrı telefonda değil, telefona yüklü bir aplikasyonda: Adı Second Chance, yani Türkçe mealiyle İkinci Şans.
Ticari cep telefonlarına aplikasyon olarak indirilebilen Second Chance’in özelliği aşırı doz opioid alımının erken evresindeki işaretleri tespit edebilmesi. Washington Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri ve Mühendislik bölümünde doktora öğrencisi olan Rajalakshmi Nandakumar’ın başını çektiği proje, telefonun hoparlör ve mikrofonunun dışarıya akustik sinyaller gönderen kısa menzilli bir sonar cihazına dönüştürülmesi ilkesine dayanıyor. Dalgalar sürekli hareket halindeki -inip kalkan, yani nefes alan bir göğüs kafesi gibi- yüzeylere çarpıp telefona geri dönüyor. Ardından sistem bu sinyalleri analiz edip nefes alma biçiminde herhangi bir anormallik ya da değişiklik olup olmadığını saptıyor. Böylece aşırı doz hali daha en baştan yakalanıp erken müdahale mümkün hale geliyor. Nitekim yukarıda tarif edilen deneyde Second Chance, enjeksiyon sonrasında gelişen apneyi %97,7, solunum baskılanmasını %89,3 başarı oranıyla tespit edebilmiş. Hatta bir başka deneme aynı merkezin ameliyat odalarında, anestezi alan bireylerde yapılmış (anestezik hal opioide bağlı bilinç kaybı ile benzer niteliktedir). Başarı oranı yine yüksek: 20 hastada 19. Aplikasyonu iyileştirme çalışmaları devam ededursun, ABD’de her gün ortalama 115 kişinin hayatına malolan aşırı doza bağlı opioid krizi, görünen o ki genç kadının geliştirdiği bu algoritma sayesinde olabilecek en hızlı ve en düşük maliyetli yöntemle tespit edilebilecek. Bu da acil servis çalışanlarına, bağımlı yakınlarına ve en önemlisi bağımlılara bir “İkinci Şans” daha verecek.
Doktor telefonlar
Second Chance aplikasyonunu konu alan makalenin yayımlanmasından iki gün önce, 7 Ocak’ta, bir diğer akıllı telefon uygulaması haberi Nature Medicine’de yer buldu. Bu seferkinin adı Face2Gene; YüzdenGene şeklinde çevrilebilir. Hedef kitlesi ise nadir görülen genetik hastalıkların taşıyıcıları. DeepGestalt (buna da DerinFigür denilebilir) isimli bir yapay zeka programına dayanan Face2Gene uygulamasında amaç, doğuştan ya da sinir sisteminin gelişimi sürecinde ortaya çıkan genetik bozuklukların yüz bölgesinde kendini gösteren yansımalarını ayırt etmek ve buradan yola çıkarak bireye hızla tanı konulmasını sağlamak. Makine öğrenmesine dayalı bir algoritmanın kullanıldığı uygulamanın geliştirilme aşamasında programa 216 farklı sendromu temsil eden 17.000 yüz görüntüsü tanıtılmış. Böylece nadir genetik hastalıkların semptom vermediği ya da başka hastalıklarla benzer dış görünüm tabloları sergilediği durumlarda Face2Gene bir nevi Google taraması yapan dijital stetoskop gibi iş görüyor. En önemlisi de program kendi kendini geliştirebildiğinden hekimler aplikasyona yeni hasta fotoğrafları yükledikçe teşhisin isabet derecesi artıyor. Nitekim şu anda Face2Gene veritabanında yüklü mevcut resim sayısı 150.000.
ABD’nin Boston şehrinde bulunan FDNA isimli bir biyoteknoloji firması tarafından geliştirilen programın asıl kullanıcıları, anlaşılacağı üzere hekimler. Öyle ki doğumsal anomalileri konu alan bir bilimsel toplantıda aplikasyon ile yarışan hekimler, hasta resimlerine bakarak doğru tanıyı koyma konusunda Face2Gene’in çok gerisinde kalmış. Aplikasyona daha çok beyaz ırka ait hasta fotoğraflarının yüklenmiş olması ya da gelecekte araştırmacıların ellerindeki hasta verilerini metalaştırma ihtimali gibi handikaplar yok değil. Ancak bunlar yapay zekanın çok daha sofistike biçimlerde hayatımıza girip, akıllı makineler aracılığıyla çoktan yaratmış olduğu bağımlılığı bir üst düzeye taşıyacağı gerçeğini değiştirmiyor.
Kaynaklar
1) Smartphone Software Detects Early Signs of Opioid Overdoses, Science Translational Medicine Press Package, 9 Ocak 2019.
2) Elie Dolgin, “AI face-scanning app spots signs of rare genetic disorders”, Nature News, 7 Ocak 2019.
