Yapay Zeka Teknolojisinin Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı

Yapay zeka denildiğinde pek çoğumuz, bizim yerimize işlerimizi yapan, insanı modası geçmiş kılacak robotlar hayal ederiz. Yapay zeka destekli bilgisayarların, bir miktar insan yönlendirmesiyle karar alma becerileri geliştiğinden beri, şimdiye dek doktorlarımızın inisiyatifine bağlı olan zor kararları yakın zamanda makinelerin alıp almayacağını merak ediliyor.

Yapay Zeka’nın Asıl Önemi, Devasa Miktarda Verinin Analizini Sağlaması

Güney Kaliforniya Keck Tıp Okulu ve Viterbi Mühendislik Okulu’nda Tıp ve Mühendislik uzmanı David B. Agus’a göre gerçeği, bilim kurgudan ayırmak gerekiyor. Çünkü yapay zeka çoktan burada bizimle ve tıpı kökünden değiştiriyor.

Sağlıkta yapay zeka, mekanik müdahaleden ziyade hastane ve doktorların, hayat kurtarıcı devasa veriler bütününe erişimini sağlıyor. Bu veriler tedavi metodları ve maaliyetleri, hayatta kalma oranları, milyonlarca hastanın bakım hizmetleri, öngörülemeyen ve bazen sağlıkla bağıntılı coğrafi konum koşullarını içeriyor. Bu yeni teknoloji ile veri tabanından farklı eğilimleri saptayıp analiz edilebiliyor hatta sağlık geliri potansiyellerini öğrenilip, tahmin edilebiliyor.

Makine öğrenirken, bilgisayar sistemlerine yeni veri tabanını kullanma, şablonları belirleme ve minimum insan direktifiyle karar alabilme kabiliyeti sağlamak için statik teknikleri kullanıyor.

David B. Agus, ‘’Hedeflenen çözümsellikle bu denli donatılmışken, doktorların riskleri daha iyi hesaplaması, daha doğru tanılar koyması ve hastalara daha etkili tedaviler sunması mümkün.’’ diyor. Agus, yapay zekanın sağlık sektörünü destekleyici potansiyelinin hayret verici olduğuna inanıyor.

‘’Asırlardır biriktirdiğimiz uçsuz bucaksız bir veri tabanımız var.’’ diyor. ‘’Hepsinden önce bilgisayar gücü bu verileri hastanın yararına kullanmamıza olanak sağlıyor.’’

‘’İnsanı kamçılayan, milyonlarca değilse bile, her bir hastanın yüz binlerce sağlık verisinin olması.’’

Her biri yüzlerce grup binlerce hastanın, her biri bir milyon olan verilerine sahipseniz, sistemin öğrenme yeteneğinin meyve vermesi için bilginin, eksiksiz ve uygun biçimde toplanması gerekir.

Şöyle bir örnek veriyor; ‘’ Yapılan son araştırmalardan biri bize, eğer yumurtalık kanseriyseniz ve beta blocker (kan basıncı için kullanılan bir ilaç) almak durumundaysanız, dört- dört buçuk yıl daha uzun yaşayacağınızı gösterdi. Bu biyolojik olarak asla kanıtlayamayacağımız bir gözlem süreci. Ana veri tabanı bunu bize gösteriyor. Şimdi gereken, (buluşun) gerçek olup olmadığını anlamak için yapılacak bir deneme.’’

Sağlıkta Yapay Zeka Kişiselleştirilmiş Tedavi Olanağı Sunuyor

‘’Bir hastanın gözünden, heyecan verici olan şey yapay zekanın, yüzyıllardır hayalini kurduğumuz kişiselleştirilmiş tedavi olanağını doktorlara vermesidir.’’ diye ekliyor.

Agus bu teknolojiyi kullanarak bir hastası ile aynı semptomlara sahip diğer hastaları çabucak bulabilir. ‘’Onları veri tabanından çekip çıkarabilir ve işte birtakım benzer reaksiyonlar diyebilirim.’’ diyor. Öğrenme mekanizması ve yapay zeka bana, tüm bilgilere erişim ve benzer sağlık koşullarında tarih boyunca uyguladığımız yöntemleri, değerlendirme odasında gerekli bilgiler ışığında hastayla birlikte masaya yatırma imkanı verebilir.

” Yapay zeka, daha derinlere inmemizi ve insan beyninin yapamayacağı fakat bilgisayarın yapabileceği çağrışımları bulmamızda bize yardım ediyor. “

David B. Agus

Elbette analizlerin sağlık hizmetinde kullanılmasının olumsuz yanları da var fakat endişeler, yapay zeka ve öğrenme mekanizmasından çok, veri tabanının bir hastaneyi ya da yalnızca bir cerrahı nasıl değerlendireceği, ödül mü yoksa ceza mı şeklinde nasıl karar vereceği üzerinde yoğunlaşıyor.

Bu tür ölçümlerin, tedavinin nasılını, ne zaman yapıldığını, hatta bizzat kendisini etkileyeceğini anlatıyor 2018’s Tyranny Metrics’in yazarı Jerry Muller. “Metrik sistem, başka hiçbir yerde tıpta olduğu kadar rağbet görmüyor.’’ diyor. ‘’Ortaya konan hayatlarla alınan riskler yüksek.’’ diye sözlerini tamamlıyor.

Muller, insan doğası sorununa işaret ediyor; ‘’İnsanlar ve bürokrasiler, milyonların hayatları üzerine kumar oynamalarıyla bilinirler.’’

Popüler cerrahların, risk durumu yüksek vakaları reddederek, sürekli hayatta kalma oranlarını, yapay zekanın herhangi bir tıbbi müdahaleden sonra data eğrilerinden saptayabileceği olası ölümleri ve standart dışı tedavileri ortadan kaldırmalarını bir örnek olarak sunuyor. O zaman başarı oranları da şişirilmiş oluyor.

Yine de Agus, bilginin gücüne dokunmanın, büyük bir yenilik getireceğine inanıyor. ‘’Algoritma ve yapay zeka bir süredir bizimle, biz ise bilgiyi nasıl daha iyi edineceğimizi ve yöneteceğimizi yeni yeni öğreniyoruz. Geçtiğimiz yüzyıl moleküler biyoloji çağıydı; DNA bileşenlerini sıraladık ve inceledik, bu heyecan vericiydi. Bu yüzyıl ise bilginin (data) çağı olacak.’’ Diyor.

Sağlık hizmetlerini geliştirmek ve modernize etmek amacıyla tüm ulus çapında yapay zeka ve metrik analizleri benimseyen en iyi hastaneleri düşündüğümüzde, Agus haklı olabilir. Gittikçe her şeyin iç içe geçtiği dünyamızda, bilgi ve kader belki de sonsuza dek birbirine bağlanabilir.