İlk Yıllar ve Eğitim
Çocukluğundan beri video oyunlarına ve bulmacalara meraklı olan Marzyeh Ghassemi, sağlık alanına olan ilgisiyle bu iki tutkuyu birleştirebileceği bir yol buldu.
“Sağlık sektöründe kariyer yapmayı düşünmüştüm, ama bilgisayar bilimi ve mühendislik benim için daha çekici geldi,” diyor Ghassemi, MIT’nin Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nde doçentlik yapan ve Sağlık Mühendisliği ve Bilim Enstitüsü (IMES) ile Bilgi ve Karar Sistemleri Laboratuvarı’nda (LIDS) baş araştırmacı olarak görev yapan bir bilim insanı. “Bilgisayar biliminin, özellikle de yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarının sağlık alanında kullanılabileceğini öğrendiğimde, ilgi alanlarımın kesiştiğini fark ettim.”
Sağlıkta Makine Öğrenimi
Bugün Ghassemi ve LIDS’teki Sağlıklı ML araştırma grubu, makine öğreniminin daha sağlam hale getirilmesinin yollarını araştırıyor ve bunu sağlıkta güvenlik ve eşitliği artırmak için nasıl uygulayabileceklerini inceliyorlar.
Texas ve New Mexico’da mühendislik odaklı bir İran-Amerikan ailesinde büyüyen Ghassemi, STEM alanında ilerlemesi için örnekler gördü. Puzzle tabanlı video oyunlarını çok seven Ghassemi, annesinin onun daha erken yaşta ileri matematikle ilgilenmesini sağladığını belirtiyor: “Matematiğin sadece aritmetik olmadığını görmek, beni daha üst düzey matematik ve bilim ile tanıştırdı.”
Ghassemi, eğitim hayatı boyunca birçok kişinin desteğini aldığını anlatırken, New Mexico Eyalet Üniversitesi’ndeki lisans eğitimi sırasında ona yardımcı olan Jason Ackelson’un, Marshall Bursu’na başvurmasını sağladığını ve bu bursu kazanarak Oxford Üniversitesi’nde master yaptığını ifade ediyor.
Önyargılar ve Veri
Doktora çalışmalarında, sağlık verilerindeki önyargıların makine öğrenimi modellerinde nasıl gizli olduğunu keşfetti. Ghassemi, “Verileri kullanarak sonuç tahminleri yapan modeller eğittim ve o zaman genel düşünce, mevcut tüm verileri kullanmaktı,” diyor. Ancak bir gün, danışmanlarından Leo Celi’nin ona cinsiyet, sigorta türü ve kendini bildiren ırk değişkenlerine göre model performansını kontrol edip etmediğini sormasıyla durumu araştırdı.
Sonuçlar şaşırtıcıydı. “Bir modelin ırkı bir tıbbi görüntüden öğrenebilmesi, çoğu zaman sağlık profesyonellerinin yapamadığı bir şeydir,” diye belirtiyor Ghassemi. Araştırmaları, makine öğrenimi modellerinin önyargılar nedeniyle eşitsiz performansa sahip olduğunu gösterdi.
Yaşam ve Araştırma Dengeleme
Ghassemi, yaptığı çalışmanın kendisi üzerinde önemli bir etkisi olduğunu, çünkü görünür bir Müslüman kadın ve anne olmasının dünyayı algılayışını şekillendirdiğini söylüyor. “Araştırmalarımda, makine öğrenimi modellerinin sağlamlığını nasıl artırabileceğimi araştırıyorum ve bu alan benim kimliğimi etkiliyor,” diyor.
Ghassemi, araştırma tutkusunu sürdürürken hayatın daha geniş perspektifini korumaya çalıştığını belirtiyor: “Sevdiğiniz bir iş ile kimliğinizin kaybolması kolaydır, bu yüzden çeşitli ilgi alanlarına sahip olmaya dikkat ediyorum.”
Sonuç olarak, Marzyeh Ghassemi, hem sağlık alanında değerli katkılarda bulunan bir bilim insanı hem de yaşam yolculuğunda sürekli olarak kendini yeniden keşfeden biri olarak öne çıkıyor. “Rumi’nin dediği gibi: ‘Aradığınız şeysiniz.’ Her aşamada kendinizi bulmak ve hedefinize doğru ilerlemek, benim için önemlidir,” diyerek sözlerini noktalıyor.
