The perils of artificial intelligence in healthcare: Disease diagnosis and treatment

Abstract

For the past decade, artificial intelligence (AI) and its related technologies have made remarkable advances in marketing and business solutions based on AI-driven big data analysis of customer queries, and it, when coupled with bioinformatics, seemingly holds out great promise for use in healthcare. In reality, however, AI is still largely a buzzword when it comes to disease diagnosis and treatment. This review addresses the uncertainty of AI applications to disease diagnosis and treatment, not only pinpointing AI's inherent algorithmic problems in dealing with non-patternable stochastic healthcare data, but also revealing the innate fallacy of identifying genetic mutations as a tool for genome-based personalized medicine. Finally, this review concludes by presenting some insights into future AI application in healthcare.

Sağlikta Yapay Zekâ: Bi̇bli̇yometri̇k Bi̇r Anali̇z

“…Son olarak toplum açısından YZ'nin ekolojik, biyolojik ve ilgili diğer faktörlere dayanarak salgınların önceden tahmin edilmesini mümkün kıldığı ve bu konuda yapılan bazı araştırmalarda yerel düzeyde meydana gelen bazı hastalıkların önceden tahmin edildiği belirtilmektedir (Noorbakhsh-Sabet ark., 2019). Birçok araştırmada YZ'nin kanıtlanmış faydaları ve avantajları olsa da sürecin henüz bebeklik döneminde olduğu ve daha çok klinik araştırmaların yapılması gerektiğine dair düşüncelere sahip olan araştırmacılar da bulunmaktadır (Lee, 2019;Alloghani ark., 2019). Gerçek şu ki hangi aşamada olursa olsun, YZ sağlık sektöründe büyük umut vaat ediyor.…”