PARA DÜNYA/ ALEV RİGEL Hassas Sağlığımız için Beslenme (Nutrition for Precision Health - NPH) adlı bir program, geçen yıl ABD'de Ulusal Sağlık Enstitüleri'nin 10 bin katılımcıyla beş yıllık bir çalışma yürütmeleri için ülke çapındaki kurumlara 170 milyon dolar hibe etmesiyle başladı. Amerikan haber kanalı CNN, program direktörü ve koordinatörü Holly Nicastro ile projenin amaçları hakkında konuştu. Yapay zekanın, her birey için en uygun diyetleri tasarlamaya yardımcı olarak sağlığımıza nasıl katkıda bulunacağı gözler önüne serilmeye çalışıldı.
-CNN: Sağlıklı beslenme hakkında zaten birçok bilgi var. Yaklaşımınız neden farklı? Amaç nedir?
Holly Nicastro: Pek çok çelişkili bilgi var ve sağlıklı kalmak için herkese uyan tek bir diyet yok. Amacımız, gıda ve diyet modellerine bireysel tepkileri tahmin eden algoritmalar geliştirmek için yapay zekayı kullanmak. Yaklaşımımız farklı, çünkü çoğu beslenme biliminde tipik olarak incelenmeyen kapsamlı bir dizi faktöre bakıyoruz. Genlerin, biyolojinin ve fizyolojinin, kişinin çevresinin, yaşam tarzının, sağlık geçmişinin, psikolojinin ve sağlığın sosyal belirleyicilerinin diyete verilen bireysel tepkileri nasıl etkilediğini incelemeye çalışıyoruz. Ayrıca, hassas bir beslenme çalışması için en büyük ve en çeşitli katılımcı gruplarından birini inceleyeceğiz.
Holly Nicastro
-CNN: Katılımcılarınız kimler?
Nicastro: Tarihteki en çeşitli sağlık veri tabanlarından birini oluşturmaya yardımcı olmak amacıyla ABD genelinde bir milyon kişiyi davet ediyoruz. Katılımcıların çoğu, daha önce biyomedikal bilimlerde yeterince temsil edilmeyen gruplardan geldi. Hepimiz, katılımcılar, anketler, elektronik sağlık kayıtları, biyolojik örnekler gibi sağlık teknolojileri aracılığıyla bilgi sağladık. Bu çeşitlilik, yaş, cinsiyet, ırk ve etnik köken gibi faktörlerin incelenmesine imkan sağlayacak.
-CNN: Hangi verileri topluyorsunuz ve bunları nasıl değerlendiriyorsunuz?
Nicastro: Üç modülümüz var. Modül 1'de, tüm katılımcıların normal günlük diyetleri hakkında bilgi toplanıyor. Modül 2'de katılımcılar, araştırmacıların seçtiği üç farklı diyeti takip edecek. Modül 3 için, Modül 1'deki katılımcıların daha küçük ve ayrı bir alt grubu, yiyeceklerinin araştırmacılar tarafından dikkatli bir şekilde kontrol edileceği araştırma merkezlerinde iki haftalık bir çalışmaya katılacak. Her modül, bir öğün "meydan okuma" testi ile sona erecek. Katılımcılar gece boyunca oruç tutacak ve ardından kan şekeri seviyeleri gibi yanıtlarını birkaç saat boyunca inceleyebilmemiz için standart kahvaltılık ürünler tüketecekler. İnsanların ne yediği hakkında pasif olarak bilgi yakalayabilen mobil fotoğrafçılık uygulamaları ve giyilebilir cihazlar kullanacağız. Katılımcılar fiziksel aktivite, hareketsiz zaman ve uyku hakkında bilgi toplayan monitörler ve ivmeölçerler takacaklar. Bu çalışmalardan elde edilen veriler, yapay zeka kullanılarak analiz edilecek. Bu yaklaşım, benzeri görülmemiş bir fırsat yaratıyor çünkü yapay zeka, insan araştırmacıların aksine çok büyük miktarda veriyi hızla inceleyip işleyebilir ve veri noktaları arasındaki bağlantıları yorumlayabilir. Bunlar, genlerin, proteinlerin, metabolizmanın, çevre ve yaşam tarzı faktörlerinin rolünü dikkate alarak, bir bireyin gıdalara ve diyet modellerine tepkisini tahmin edebilir.
-CNN: Hassas beslenme yaklaşımlarından en çok kim yararlanacak?
Nicastro: Doğrudan yararlanacaklardan bazıları, diyabet riski taşıyan veya kan şekeri seviyelerini düzenlemede sorun yaşayan kişiler olabilir. Cilde bağlanan kan şekeri monitörleri, bir bireyin belirli yiyecekleri, yiyecek gruplarını veya öğünleri yedikten sonra kan şekerinin nasıl değişeceğini öğrenmemize ve ardından bireyin özelliklerine göre bu tepkileri tahmin etmemize imkan tanır. Bu bilgiler, kan şekeri dalgalanmalarını önleyen özel planlar geliştirmemize yardımcı olacak. Ayrıca, kan basıncı, kanın kolesterol veya trigliserit seviyeleri, ruh hali dahil olmak üzere diyete verilen diğer tepkileri ne kadar iyi tahmin edebileceğimizi görmek için hassas beslenme yaklaşımları kullanıyoruz.
-CNN: Gerçekten "Ne yiyorsak o muyuz?" Diyet yoluyla sağlığımızı ne kadar iyileştirebiliriz?
Nicastro: Yetersiz beslenme, dünya genelinde önlenebilir hastalık ve ölümlerin önde gelen nedenlerinden biri ve sağlık bakım maliyetlerinin en büyük itici gücüdür. Diyetimiz büyümemizi, gelişmemizi, hastalık riskimizi ve genel refahımızı etkiler. Dünya çapında, yetişkinlerin yaklaşık yüzde 40'ında obezite veya aşırı kilo, yüzde 30'dan fazlasında hipertansiyon var. Beslenmeyle ilgili diğer kronik hastalıklar da artıyor. Son araştırmalar, beş ölümden birinin yetersiz beslenmeye bağlanabileceğini gösterdi. Diyetlerimizi iyileştirmek, sağlığımızı değiştirmek için muazzam bir potansiyele sahip. Amerikalılar, "Beslenme Kılavuzları"nı izleseydi, gelişmeler görmeyi beklerdik. Ancak, bu tek bedene uyan yaklaşım bizi yalnızca bir yere kadar götürür. Neredeyse tüm diyet çalışmalarında, katılımcıların cevaplarında bir dereceye kadar bireysel değişkenlik görüyoruz.
-CNN: Özel diyet tavsiyeleri ne zaman halka geniş çapta erişilebilir hale gelecek?
Nicastro: Hassas beslenme zaten uygulamada. Klinik pratisyenleri, kişinin hastalık profiline, sağlık geçmişine veya sağlık ve zindelik hedeflerine göre farklı öneriler sunacak. Örneğin, diyabetini kontrol altına almak isteyen biri için öneriler, kas kütlesini artırması gereken biri için sunulan önerilerden çok farklı görünecek. Beslenme tavsiyeleri önümüzdeki yıllarda giderek daha kesin hale gelecek. Kısa vadede, daha özel öneriler oluşturmak için daha fazla veri kullanılacak.
*****
SAVAŞLARI BİLE ÖNLEYEBİLİR
Yapay zeka, insanlar tarafından sergilenen zekanın aksine, makineler tarafından gösterilen bilgileri algılayan, inceleyen ve çıkarım yapan zekadır. Konuşma tanıma, bilgisayarla görme, diller arasında çeviri ve diğer girdi işlemlerini kapsar. Oxford İngilizce Sözlüğü, yapay zekayı şu şekilde tanımlar:
Görsel algı, konuşma tanıma, karar verme ve diller arasında çeviri gibi normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin teorisi ve gelişimi. Yapay zeka, 1956'da akademik bir disiplin olarak kuruldu. Ancak kısa zamanda bir hayal kırıklığı oldu. Beyni simüle etmek, problem çözme modellemesi, biçimsel mantık, büyük bilgi veritabanları ve hayvan davranışlarını taklit etmek dahil olmak üzere birçok farklı yaklaşım denendi ve sonunda bir kenara atıldı. 21. yüzyılın ilk 10 yılında ise, makine öğrenimi alanına hakim oldu ve bu teknik; endüstri ve akademi genelinde birçok zorlu sorunun çözülmesinde başarılı oldu.
Bugün dünyanın dört bir yanında birçok ülke, dış politika kararlarına yardımcı olması için yapay zeka kullanıyor. 200'den fazla yapay zeka uygulaması, Birleşmiş Milletler'e siyasi ve diplomatik ilişkilerde yardım ediyor. Örnek mi istiyorsunuz? ABD ve Çin arasında dış ilişkileri istikrara kavuşturmayı amaçlayan 2021 Anchorage (Alaska) toplantıları, bunun önemli bir örneği. Toplantıda, Başkan Joe Biden'ın Ulusal Güvenlik Danışmanı Jacob Jeremiah Sullivan, "Çatışma aramıyoruz, ancak sert rekabeti memnuniyetle karşılıyoruz ve ilkelerimiz, halkımız ve dostlarımız için her zaman ayakta duracağız" demişti. Çince'ye tercüme edilirken; "Bir rekabetle karşılaşacağız ve duruşumuzu çok net ortaya koyacağız" şeklinde yanlış çevrilerek konuşmaya saldırgan bir ton eklendi. Bu yanlış anlaşılma, bir savaş nedeni olabilirdi. Yapay zeka kullanılsaydı, bire bir çeviri olacak, insan hatası ortadan kaldırılmış olacaktı.
