“İnsan zəkasını imitasiya edə bilən texnologiyanın, yəni süni intellektin ideyası müasir kompüterlər ortaya çıxmamışdan çox əvvəl yaranıb. Süni intellekt termini ilk dəfə 1956-cı ildə istifadə olunub. Həmin dövrdən sonra dünya üzrə korporasiyalar və hökumətlər süni intellektin inkişafına böyük sərmayələr yatırmağa başladı”.

Azmedinfo.az xəbər verir ki, bunu ATU-nun Tibbi və bioloji fizika kafedrasının müəllimi, assistent Şəbnəm Hacıyeva deyib.

O bildirib ki, sonradan internetin yaranması ilə yığılan və emal olunan məlumatların sayı kəskin artıb və bu, süni intellekt texnologiyasının inkişafı üçün əlavə stimul olub: “Bu gün süni intellekt texnologiyaları müxtəlif sektorlarda, o cümlədən səhiyyə sistemində geniş istifadə edilir. Aparıcı klinikaların arxiv məlumatları əsasında yaradılmış CDSS (Clinical Decision Support System) sistemi regionlarda həkim çatışmazlığını aradan qaldırmağa kömək edir. Bundan başqa, süni intellekt əsaslı virtual assistent proqramı həkim müalicəsinə əlavə olaraq 7/24 iş rejimində konsultasiya xidməti göstərir. Bu zaman anonimliyə icazə verildiyindən, xəstələr həssas məsələlərini söyləməkdə daha rahat olurlar. Lakin süni intellektin (Sİ) daim insan nəzarəti altında olması vacibdir”.

Ş.Hacıyeva qeyd edib ki, Sİ Azərbaycanda rəqəmsallaşmanı əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirib: “Onun inkişafı və milli Sİ fəaliyyətinin, qabiliyyətinin çevik idarə olunması məqsədilə Rəqəmsal İnkişaf və Nəqliyyat Nazirliyinin nəzdində Azərbaycan Süni İntellekt Laboratoriyası yaradılıb. İdeal olan odur ki, süni intellekt insanları əvəz etmək yox, onların işini sürətləndirmək, asanlaşdırmaq, yükünü azaltmaq, səhv qərarların verilməsindən çəkindirmək, onları sığortalamaq üçün istifadə olunsun. Bu halda Sİ cəmiyyət tərəfindən də anlayışla qarşılanacaq. Ona görə də bu sahədə təbliğat və təşviqatın məhz bu yöndə qurulması vacibdir”.

Sözünə davam edən Ş.Hacıyeva vurğulayıb ki, son dövrlər ölkəmizdə tibb sahəsində də süni intellektin tətbiqinə təkan verilir: “Süni intellektin tibdə tətbiqi son illərdə səhiyyə sahəsində mühüm dəyişikliklərə səbəb olub. Lakin bu texnologiyanın geniş miqyasda tətbiqi bir sıra çətinliklərlə qarşılaşır. Əsas çətinliklər texnoloji, etik, hüquqi və sosial məsələlərlə bağlıdır. İlk növbədə, tibbi məlumatların keyfiyyəti və əlçatanlığı süni intellektin düzgün işləməsi üçün vacibdir. Lakin tibbi məlumatların müxtəlifliyi, tam olmaması və qeyri-dəqiqliyi nəticəsində alqoritmlər yanlış nəticələr verə bilər. Həmçinin məlumatların təhlükəsizliyi və gizliliyi məsələləri də ciddi narahatlıq doğurur. Tibb sahəsi daim inkişaf edən və yeni texnologiyaların inteqrasiyası ilə daha da təkmilləşən bir sahədir. İnsan sağlamlığını qorumaq və xəstəliklərin müalicəsində yüksək effektivliyə nail olmaq üçün müasir yanaşmaların tətbiqi həkimlərin və tədqiqatçıların əsas məqsədlərindən biridir. Bu kontekstdə Sİ texnologiyaları tibb sahəsində inqilabi dəyişikliklərə səbəb olur. Onun köməyi ilə tibb sahəsində görüntülərin tanınması ən ümidverici və sürətlə inkişaf edən sahələrdən biridir. Dərin neyron şəbəkələri (DNŞ) və konvolyutional neyron şəbəkələri (KNŞ) kimi müasir alqoritmlər, rentgen, MRT, KT və elektron mikroskopiya (EM) kimi tibbi görüntüləri təhlil edərək xəstəliklərin diaqnostikasının dəqiqliyini və sürətini əhəmiyyətli dərəcədə artırır. Bu, tibb xidmətlərinin keyfiyyətini yaxşılaşdırmaqla yanaşı, yeni müalicə və profilaktika üsullarının inkişafına da kömək edir. Tibdə görüntülərin tanınması tibbi görüntülərin avtomatik analizi vasitəsilə patologiyaların və anomaliyaların müəyyən edilməsini əhatə edir. KNŞ kimi müasir süni intellekt alqoritmləri müxtəlif xəstəliklərə xas olan mürəkkəb vizual nümunələri dəqiq müəyyən etmək üçün böyük məlumat həcmləri üzərində öyrədilir”.

Şəbnəm xanım onu da bildirib ki, son vaxtlar kafedra müdiri, dosent İsmayıl Qafarovun rəhbərliyi altında kafedranın əməkdaşları süni intellekt vasitəsi ilə tibbi görüntülərin əldə olunması sahəsində araşdırmalar aparır: “Əsas texnologiyalar – tibbi görüntülərdən vacib xüsusiyyətləri çıxarmaq və təhlil etmək üçün modellərin imkanlarını artıran konvolyutional neyron şəbəkələridir. Bu metodlar müxtəlif tibbi vəziyyətlərin tanınması və təsnifatında yüksək dəqiqlik təmin edir. Əsas üstünlük verdiyimiz məsələlər tibbi diaqnostikada süni intellekt ilə mammoqrafiya, KT və MRT analizləri vasitəsilə xərçəng kimi xəstəliklərin erkən mərhələdə aşkarlanmasını təmin etmək və bu sahədə alqoritmlərin insanın nəzərindən qaça biləcək kiçik şişləri və anomaliyaları aşkar edə bilməsinə öz töhfələrimizi verməkdir”.