Yapay zekâ veri yoğun çağın en önemli araçlarından birisine dönüştü. Üzerine yüklenen ve taşımakta zaman zaman zorlandığı ağır anlamlar ve popülerlikle çoğu kez yersiz kullanımlarına da şahit olduğumuz bir araç. Meteorolojiden futbola, mimari tasarımlardan astronomiye, pazarlamadan sosyal bilimlere kadar hayatın (evet sadece bilimin değil hayatın) tüm alanlarını işgal eden veriyle birlikte yapay zekâya da tüm bu alanlarda rastlar olduk. Yaşam bilimleri de bu furyanın önemli kalelerinden oldu tabi ki. Yaşam bilimleri açısından büyük veri ve yapay zekânın felsefi bir dönüşüme de işaret ettiğini iddia etmek mümkün. Antik çağların bütüncül ve varoluş merkezli ilimlerinden Avrupa merkezli indirgemeci pozitivist bilime, aşırı ihtisaslaşmaya, materyalizme savrulurken yapay zekâ başta olmak üzere veri bilimi bütünü anlamlandırma imkânlarına da kapı araladı.
Sağlıkla yapay zekâ bir arada zikredildiğinde ilk akla gelen radyolojide görüntü işleme ve belki klinik karar destek sistemleri olur hep ancak hücre içerisinde de moleküler seviyede çok ciddi veri düzlemleri mevcut. Bunları ölçebildiğimiz oranda yapay zekâya sürekli yeni uygulama alanları doğmakta. Genomik (organizmadaki DNA’nın bütünü) verinin analiziyle genetik metinlerle fenotipleri eşleştirirken, bir ilacın olası alternatif kullanımlarının keşfi için transkriptomik (organizmadaki RNA’nın bütünü) verideki değişiklikleri incelerken, kalp krizi ile ilgili bir hastalığın risk analizi için proteomik (organizmadaki proteinlerin bütünü) veride bir turnusol kâğıdı ararken, gaitadaki bakteri popülasyonu çeşitliliği ile kronik bağırsak hastalıklarının seyri arasında bir paralellik bulmaya çalışırken veya beyin tümörünün hangi safhada olduğunu tahmin edebilmek için interaktomik (hücre içi etkileşimlerin bütünü) veriyi incelerken yapay zekâ algoritmalarının kullanıldığına şahit olabiliyoruz.
Hücre içi verilerin içerdiği bütün belirsizlikler ve istatistiki ifadeleri hesaba katarak sadece moleküler bilgilerin değil, hasta geçmişi, tahlil sonuçları, radyolojik görüntüler, giyilebilir cihazlarla toplanan veriler, popülasyon içi farklılıklar ve hatta akıllı evlerden IoT üzerinden toplanan verilerin bile hesaba katılacağı kişiye özel, önleyici, öngörücü ve katılımcı bir tıp paradigmasına doğru yol alıyoruz. Bu yenidünyada yapay zekâ hekimler için kan sayım testi kadar rutin ve vazgeçilmez olacak. Hiç bir zaman insanı ikame edemese de hayatımızı kuşatarak yaptığımız işleri yapış şeklimizi kaçınılmaz olarak dönüştürecek.
Hepsinden ötesi nicel verilerden nitel çıkarımlara, girift etkileşimlerle işleyen yaşam birimlerinin bütüncül kavranışı için bir kapı aralayacak bir potansiyele de sahip yapay zekâ. Bu sayede kim bilir belki de nitel fen bilimlerinden bahsedeceğiz ileride. İndirgemecilikten holistik yaklaşıma döndürme potansiyeliyle birlikte aşırı ihtisaslaşmadan dönüp multi-disiplinerliğe kayan bilim dünyası için de bir işaret olabilir yapay zekâ. Hem çok şey vadediyor hem de gereğinden fazla anlamlar yükleniyor; daha üzerine çok konuşmamız gerekiyor.
