Serimizin ilk haftasında sizlerle birlikte ulaşımdaki yapay zekânın günümüzdeki durumunu ve gelecekte vaad ettikleri hakkında konuşmuştuk. Bu alanda yapay zekânın mucizesiyle birlikte otonom araçlardan drone taksilere kadar birçok yeni teknoloji geliştiriliyor ve Amazon’un drone teslimat şirketi Prime Air gibi girişimler ile insanların kullanımına sunuluyor. Yapay zekâ sadece ulaşımda yenilikler yapmakla kalmıyor, aynı zamanda sağlık sektörü için geleceğin en iyi doktorlarından biri olma olasılığını taşıyor.
Sağlık Alanında Yapay Zekâ
Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kullanımı, doktorlar ve hemşireler için hasta bakımı veya idari süreçler gibi birçok alanda yardımcı olabilir. Örneğin, yakın bir gelecekte yapay zekâ bizim için sigorta formlarını doldurabileceği için bu formların neye benzediğini bile hatırlamayabiliriz. Çoğu yapay zekâ ve sağlık teknolojisi, sağlık alanıyla güçlü bir ilişki içinde bulunuyor, ancak bu teknolojilerin hastalara sunduğu imkanlar önemli ölçüde değişebilir. Google’ın geliştirdiği derideki hastalıkları tanımaya yarayan teknoloji ile kalp krizi riskimizi hesaplayabilen teknoloji çok farklı alanlarda hastalar için hizmet veriyor. Sağlık hizmetlerinde kullanılan yapay zekâyla ilgili yapılan birkaç araştırmada, teknolojinin hastalıkların teşhisi gibi önemli sağlık konularında insanlar kadar iyi veya daha iyi performans gösterebileceğini öne sürse de, bu yapay zekânın insanların yerini alabilmesi için uzun bir süre beklememiz gerekebilir. Merak etmeyin yakında kendimizi bir robot doktora teslim etmeyeceğiz. Ameliyatımızı bir robotun yapmasını kim ister ki? Ya bu robotlar insanlığı yok etmeyi düşünüyorsa ve ilk kurban sizseniz?
Makine öğrenimi, sağlık hizmetlerinde en yaygın yapay zekâ biçimlerinden biri olarak kullanılıyor. Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi, en yaygın olarak kişiye göre özelleştirilen tıp kullanılıyor. Özelleştirilmiş (hassas) tıpta hastanın durumu incelenerek ona özel olarak tedavi geliştiriliyor ve bu şekilde iyileşme oranlarını artırılıyor. Örneğin, bu teknoloji ile bir kanser hastasının kemoterapi, ameliyat veya başka bir yöntemle tedavi olabileceğini önceden başarılı bir şekilde tahmin etmek hastanın hayatını kurtarabilir ve sağlık sektörü için ileriye dönük büyük bir atlayışı beraberinde getirebilir. Makine öğreniminin kullanıldığı hassas sağlık hizmetlerindeki yapay zekâ, başarılı sonuçlar verebilmesi için veritabanındaki bilgilere göre eğiliyor ve bu sistem eğitimini tamamlayarak insanların hayati ile alakalı kesin bir karar verebilmesi için için nihai sonucun bilindiği verilere ihtiyaç duyuyor. Denetimli öğrenme adı verilen bu eğitim biçiminde yapay zekâya verilen veritabanı duruma göre spesifik oluyor.
Bizim Üzerimizde Nasıl Bir Etkisi Olabilir
Kalp atışınız gibi elektronik veri kayıtları, tüm genom dizileri, yüksek çözünürlüklü görüntüler ve biyometrik sensörler, yapay zekânın analiz etmesini gerektiren bir veri topluluğu üretiyor. Bu analiz sonucunda teknoloji, bireysel düzeyde daha kişiselleştirilmiş bakım ve tedavi sağlayabilir. Yapay zekâ; daha akıllı sanal asistanlar, akıl sağlığı, konsültasyonlar ve kritik olmayan tıbbi durumlar konusunda yardımcı olabilir.
Tanı/Tedavi Uygulamaları
Hastalıkların doğru bir şekilde teşhis edilmesi ve daha sonra tedavisi edilmesi, son birkaç on yıldır sağlık alanında geliştirilmeye çalıştırılan yapay zekâların merkezinde yer alıyor. %100 doğruluk oranında bir teşhiş ve tedavi mümkün olmamasına rağmen araştırmacılar geliştirdikleri teknolojiler ile bu oranı %90’ın üzerinde tutmaya çalışıyor. Gelecekte bir hastaneye gittiniz ve boğazınız ağrıyor. O hastanede kullanılan yapay zekâ sisteminin teşhisi boğazınızda bir tümor olduğunu söylüyor ve kendi doktorunuz ise sadece grip ilacı vererek sizi hastaneden göndermeye çalışıyor. Bu durumda insan %90 üzerinde bir doğruluk oranıyla teşhis koyan teknolojiye mi yoksa uzun yıllar boyunca insanlarla çalışmış ve içgüdüleri olan bir insana mı inanmalı?
Elektronik Veri Kaydından Güvenilir Bir Tahmin Teknolojisine
Kişilerin geçmişteki, şimdiki ve gelecekteki fiziksel ve ruhsal sağlığı veya hastalıkları ile ilgili elektronik sistemler kullanılarak kayıt altına alınan, saklanan, erişilen ve işlenen her türlü bilgi elektronik sağlık kaydı olarak adlandırılıyor. Bu kayıtlar hasta verilerinin altın madeni olma özelliğini taşıyor. Yapay zekâ, kayıt altına alınan verileri kullanarak bir daha ne zaman grip olacağımızı veya ne zaman kalp krizi geçireceğimizi tahmin edebiliyor. Ancak bu bilgi zenginliğini doğru, zamanında ve güvenilir bir şekilde kullanabilen ve analiz edebilen yapay zekâ geliştirmek araştırmacılar için zorlu oluyor. Hava durumu, kalp ritmi, tansiyon ve kişinin yaşı gibi veri biçimlerinin karmaşıklığı, teknik sorunlardan kaynaklanabilecek eksik kayıtlar gibi sorunlar, yapay zekânın tahmine dayalı analitik ve klinik karar verebilme desteğini zorlaştırıyor.
“Zor çalışmanın bir kısmı verileri tek bir yere entegre etmektir” - Brigham ve Kadın Hastanesi Acil Tıp Yardımcı Doçent ve Yardımcı Doçent olan MD Ziad Obermeyer
Teknoloji İnsanların Hayatını Kurtaracak Bir İlaç Geliştirebilir mi?
Bahsettiğimiz üzere yapay zekâ yeni hastalıkların teşhisinde veya insanların sağlı ile alakalı tahminlerde kullanılabilir ancak teknoloji sadece bundan ibaret değil ve çok daha fazlasını yapabilir. OKB (obsesif-kompulsif bozukluk) tedavisi için kullanılan ilaçların içindeki bir molekül olan DSP-1181, İngiliz girişimcilerin liderliğini yaptığı Exscientia ve Japon ilaç firması Sumitomo Dainippon Pharma'nın ortak çabalarıyla yapay zekâ tarafından icat edildi. Bu gelişmeyle birlikte dünyada ilk kez bir yapay zekâ ile ilaç geliştirilmiş oldu. Bu durum teknolojinin geleceği hakkında “spoiler” içeriyor olabilir! Yapay zekâyla ilaç geliştirmek tek bir yıl alırken, bu teknolojinin kullanılmadığı geleneksel yollarla ilaç geliştirmek yaklaşık beş yıl sürüyor. DSP-1181 insanlar üzerindeki testi için onay alındı ve bu testlerden de başarıyla geçmesiyle birlikte piyasalarda yapay zekâ tarafından geliştirilen bir ilaç görmemiz mümkün olabilir.
Teknolojinin Bizim Hayatımız İçin Tehdit Unsurları
Makine Öğrenimini etkili bir şekilde eğitmek ve yapay zekâyı sağlık hizmetlerinde kullanabilmek için büyük miktarda verinin toplanması gerekiyor. Bununla birlikte, bu verilerin elde edilmesi çoğu durumda hasta mahremiyetinin ihlali anlamına gelebilir ve bu durumdan birçok insan rahatsız olabiliyor. Örneğin, İngiltere’de yapılan bir anketin sonuçları, nüfusun %63'ünün yapay zekâ teknolojisini geliştirmek için kişisel verilerini paylaşmaktan rahatsız olduğunu belirtiyor. Verilerimizin toplanması ne kadar kötü bir durum olsa da sağlık sektörü için tolere edilebilir mi bunu gelecekte birlikte öğreneceğiz.
Bu duruma ek olarak diğer bir tehdit unsuru ise yapay zekâdaki ön yargı olabilir. Teknoloji, yalnızca girdi olarak aldığı verilere göre kararlar aldığından, bu verilerin her bir hasta için eşit standartlardaki tedaviyi temsil etmesi gerekiyor. Bazı tıp kurumlarındaki araştırmacılar, algoritmalarını azınlıklara karşı ayrımcılık yapmak ve etkili bir bakım sağlamak yerine kârları önceliklendirmek için haksız bir şekilde çalışan yapay zekâ geliştirebilir. Bu nedenle, azınlıklar hakkında az miktarda hasta verisine veya yanlış tedavi içeren verilere sahip olmak, yapay zekânın çoğunluk popülasyonları için daha doğru tahminler yapmasına yol açarak azınlık popülasyonları için istenmeyen daha kötü tıbbi sonuçlara yol açarak insanlar için tehdit unsuru olabilir. Tehdit unsuru oluşturan bu önyargıları kaldırmak için aklınıza birçok yol geliyor olabilir. En basit düzeyde ise bu tehdit verilerin eşit bir şekilde toplumun her kesiminden toplanması ve işlenmesi yoluyla ortadan kaldırılabilir.
Şu an için sadece ilaç geliştirerek insanların sağlığında etki yaratan yapay zekâlar, bir gün bizim kalp ameliyatımızdaki profesör hâline bile gelebilir. Yıllar öncesinde bir teknolojinin bizim için ilaç geliştireceğini birçoğumuz hayal bile edemezdik, bundan dolayı şu an gelecekte olabilecekler aklımızın ucundan bile geçmeyebilir. Yapay zekâ zamanla, göz ameliyatı gibi benzersiz insan becerileri gerektiren görevlere geçebilir. Belki de sağlık hizmetleri alanında yapay zekânın gelişmesiyle birlikte tüm potansiyelini kaybedecek tek sağlık hizmeti sağlayıcıları, yapay zekâ ile iş arkadaşı olmayı reddedenler olabilir.
Kaynak: Morning Brew, PMC, Health IT Analytics, Foresee Medical