Sağlık hizmetlerindeki yapay zeka uygulamaları, özellikle doktorların teşhis kararlarını desteklemek ve belirli görevleri otomatikleştirmek için daha yaygın hale geliyor.
Bununla birlikte, tıp alanındaki yapay zeka, henüz tamamen yeterli olmayan ve kesinlikle güncellenecek otomatik robotik cerrahi düzenlemeleri için bile tam olarak geliştirilmediği düşünülebilecek bir alandır.
Buna rağmen, yapay zeka sağlık tesisleri tarafından üretilen büyük miktarda veriye; tahmine dayalı, daha hedefli ve kişiselleştirilmiş sağlık önleme politikaları için yol açmaya, yardım taleplerini tahmin etmeye, semptomların daha iyi ve daha doğru tespitine, analiz sonuçlarının otomatik kullanımına (görüntüler, laboratuvar analizi vb.), kişiselleştirilmiş bakım planları veya protokollerinin formüle edilmesine, tedavilerin yan etkilerinin tespitlerini analiz etmeye, acil durumları tahmin etmeye ve tesislere geri kabul oranlarını hesaplamaya, bir patolojinin yayılmasını sağlamaya ve bakım ekiplerinin koordinasyonunu kolaylaştırmaya çokça katkı sağlamaktadır.
Gün geçtikçe teknoloji ve özellikle yapay zeka hayatın pek çok alanına giriş yaparken sağlık alanında da bu konuyla ilgili olarak önemli gelişmeler yaşanıyor.
Tıpta yapay zeka gelişmeleri hem genel sağlık uygulamaları hem de ilaçlar üzerinde yaygın bir şekilde kullanılmak isteniyor.
Pek çok alanda doktorların yardımcısı olacak yapay zeka ürünü yazılım ve robotlar daha hızlı ve güvenli bir şekilde sağlık hizmetlerinin de sunulmasına olanak tanıyor.
Tıpta yapay zeka gelişmeleri
Yapay zeka hayatın her alanında olduğu gibi sağlık alanında da önemli devrimsel nitelikle gelişmelerin yaşanmasına neden oluyor. Dünya genelinde sürdürülen sağlık hizmetleri de yapay zekadan yararlanmak istiyor.
Makine öğrenimi ve destekli yapay zeka tüm bir sağlık sistemini yeni bir vizyon çerçevesinde geliştirebilecek özellikler taşıyor.
Konuyla ilgili olarak yapılan araştırma sonuçlarına göre özellikle yakın bir gelecekte uzman doktorlardan paramedik olarak tarif edilen ilkyardım görevlilerine kadar sağlık alanında bulunan herkes yapay zeka teknolojisinden yararlanmaya başlayacak.
Yapılan tahminlere göre sağlık sektörüne yönelik yapay zeka pazarının 2021 yılı itibariyle 6,5 milyar doların çokça üstüne çıkması bekleniyor.
Özellikle sağlık sektöründeki karar mekanizmalarının yüzde 39'unun da makine öğrenimi ve kestirimsel analiz sistemlerine yönelik yatırım planları bulunuyorken, yatırım tutarının da önemli ölçülerde artış göstermesi bekleniyor.
Özellikle Avrupa, Ortadoğu ve Afrika bölgelerinde bulunan katılımcılar ile hazırlanan yapay zeka araştırmaları da bu durumu ortaya koyuyor.
Hazırlanan araştırma kapsamında sonuçlara bakıldığında sağlık sektöründe yapay zeka ve robot kullanma isteği her geçen gün artış gösteriyor ve bu artış için en temel etmen ise sağlık hizmetlerinden daha kolay şekilde geniş kesimlerin yararlanabilmesi olarak gösteriliyor.
İkinci bir bulgu ise teşhis ve tedavinin yapay zeka yardımı ile çok daha kolay şekilde yapılacağı olarak öne çıkıyor. Bu durum da özellikle yapay zeka ve robotların sağlık alanında kullanılmasını tetikleyen bir etmen olarak kendisini gösteriyor.
Bu sonuçların yanında sağlık hizmetlerinin daha geniş alanlara yayılmasını sağlamak amacıyla da sağlık sektöründe yapay zeka kullanımına büyük önem veriliyor. Özellikle teknolojik altyapı ile birlikte çeşitli bölgelerde sunulan sağlık hizmetlerinin de artış göstermesi bekleniyor.
Hastaları daha iyi yönlendirmek için yapay zeka
Her hasta ilaçlara ve tedavilere farklı tepkiler verebileceği için kişiye özel tedavi yöntemi yapay zeka alanında önemli bir alan olarak öne çıkıyor.
Hastalar için hangi tedavi yönteminin seçilmesini belirlemek normal koşullarda zaman almakta ya da çoğunlukla deneme yanılma yöntemi ile doktorlar tarafından gerçekleştirilmektedir.
Belirtilerinizi mevcut tüm hastalıkların bir ansiklopedisinde listelediğinizi hayal edin. Bu, Montreal CHUM'un şu anda acil durum triyajı için denediği fikir.
Hastalar acil servise gelirler, bilgilerini bir bilgisayara girerler ve bu bilgisayar da onları aciliyet derecelerine göre sıralar. Yapay zeka ayrıca sorunun solunum, pulmoner, kardiyak veya diğer olup olmadığını da belirler.
"Şu anda makine tarafından gerçekleştirilen bu ayırmayı insan sınıflandırması ile karşılaştırıyoruz. Makine zamandan tasarruf sağlar, ancak bu triyajın akıllıca yapılmasını ve yüksek kalitede olmasını sağlamak istiyoruz, çünkü bir hasta tipi için iyi çalışabilir, ancak başka bir hasta için işe yaramayabilir" diyen Başkan ve CEO Dr. Fabrice Brunet CHUM, şöyle diyor;
Bir şeyin yeni ve yenilikçi olduğu için faydalı olacağına asla inanmazsınız. Eleştirel kalmalıyız. Her yenilik gibi yapay zeka da değerlendirilmeli ve ölçülmeli, böylece faydalar sağlayabiliriz.
Yapay zeka ile uzaktan daha iyi danışma
Hastane acil durumlarında triyajda olduğu gibi, yapay zeka hastayı uzaktan yönlendirmek için değerli bir araç olabilir. Quebec tele tıp platformu Dialogue, bakım sürecini basitleştiren bir AI uyguluyor.
Diyalog CTO'su Alexis Smirnov, "Esasen, hastanın eksiksiz ve doğru bir resmini toplamaktan geçiyor" diyor. Örneğin cilt problemi olan bir hasta chatbot Chloé'ye, bilgileri, semptomlarını açıklıyor ve sorununun bir fotoğrafını gönderiyor.
Veriler ve fotoğraf daha sonra bir sağlık uzmanı tarafından doğrulanıyor. Bir sonraki adım bir dermatologdan randevu almayı içeriyorsa, süreç tekrar otomatik hale getiriliyor.
Bu şekilde, doktor sistemden hastanın yolculuğunda bir sonraki adıma götürmesini istemektedir. Diyalog ekibi, bu aracın asla doktorların yerini alamayacağını belirtiyor:
Dialogue'da, AI teknolojisinin insani, tıp temelli yargılarda bulunmak için yeterince gelişmiş olmadığına inandıklarını özellikle de devreye giren insan faktörlerini göz önünde bulundurduğunuzda; karar türleri bununla birlikte tıbbi kararlar vermek ile hastanın bakım yolunun tıbbi olmayan bileşenlerini optimize etmek arasında büyük bir fark olduğunu söyledi.
İlaç geliştirmeyi hızlandırmak için yapay zeka
Bir ilacın piyasaya sürülmesi için on yıl ve milyonlarca dolar gerekir. Kovid-19 gibi salgın vakalarında, farmasötik bir çözüme olan ihtiyaç acildir. Aşı geliştirme süresini azaltmanın yollarından biri, klinik öncesi araştırmaların optimizasyonudur.
Bunları göz önünde bulundurarak ilaç geliştirme sürecini hızlandırma arzusuyla kolları sıvayan üç Quebec doktora öğrencisi tarafından oluşturulan InVivo AI bu amaca hizmet etmek için geliştirilmektedir.
Böylece moleküler biyoloji, hesaplamalı sinirbilim ve makine öğrenimindeki tamamlayıcı uzmanlıklarını, farmasötik araştırma ve geliştirmeyi rasyonelleştirmeyi mümkün kılan bir teknolojinin ortaya çıkması hedeflenmektedir.
InVivo AI'nın kurucu ortağı Therence Bois, "Şu anda ilaç geliştirme süreci hala oldukça sezgisel" diyor;
Spesifik bir terapötik hedef için, bir araştırmacı, genellikle oldukça rastgele bir şekilde çeşitli molekülleri test eder ve ilgilenilen hedef için aktif olanı tek bir adımda bulana kadar deneyleri tekrar eder. InVivo AI teknolojileri, bu araştırmacılar tarafından üretilen verileri analiz eder ve bu deneyleri simüle eden modeller ve süreçten daha hızlı geçmek için hesaplama yolu oluşturur.
Al ile tanı geliştirmek
Tıbbi aletlerin yaygınlaşmasıyla birlikte, doktorlar daha fazla veriyi hesaba katmak zorunda kalıyor. Günümüzde yapay zekanın en çok bulunduğu tıp alanı, tıbbi görüntüleme ve radyolojinin yorumlanmasıdır.
Akciğer veya göğüs kanseri gibi bazı kanserlerin tarayıcılar tarafından üretilen görüntülerde tanımlanması çok zordur.
Programlar çıplak gözle tespit edilemeyen anormallikleri belirleyebilir ve böylece erken tümörleri daha güvenilir bir şekilde tespit edebilir ve tedavileri daha iyi hedefleyebilir.
Genç Montrealer Imagia'nın misyonu, belirli kanser türlerinin saptanmasını hızlandırmak, yeni kişiselleştirilmiş tedaviler geliştirmek ve klinik araştırmaları ve yeni tedavilerin geliştirilmesini hızlandırmaktır.
Evidens platformu, dijital görüntülerden biyobelirteçler üretmek için Deep Radiomics adlı patentli bir teknolojinin algoritmalarını kullanmaktadır.
Bu programlar, tespit edilen tüm biyolojik anormallikleri hafızada tuttukları için "kendi kendilerine öğrenme" yeteneğine sahiptir ve böylece her teşhiste kesinlik kazanır.
Bu sayede her hasta için derinlemesine ve kişiselleştirilmiş tedaviler artık daha erişilebilir hale gelmektedir.
AI ayrıca, son derece hassas yerlerde patolojileri tespit etmeye yardımcı olabilir. Quebec şirketi Diagnos, diyabetik retinopatiyi tespit edebilen bir AI geliştirdi.
Tip 2 hastaların yüzde 50'sini etkileyen ve dünya çapında körlük vakalarının yüzde 5'inden sorumlu olan diyabet komplikasyonu; retinanın bir fotoğrafından hastalığın ilk belirtilerini tespit edebiliyor.
Bu fotoğraflar, çeşitli kliniklerde, optometri merkezlerinde ve eczanelerde bulunan özel kameralar kullanılarak birkaç dakika içinde çekiliyor.
Sistem halihazırda 16 ülkede yaklaşık 225.000 hastanın gözlerini analiz etti. Diagnos Başkanı André Larente, sistemin retinopati vakalarınınyüzde 98,5'ini tespit etmeyi başardığını söylüyor.
Yapay zeka ile birlikte tıbbi robotlar
Yakın zamana kadar, sağlık hizmetlerinde yapay zeka, araştırma veya tahmine dayalı analitikle sınırlıydı. Artık robot yardımlı cerrahiyi iyileştirebilecek teknolojiler geliştirmeye çok fazla odaklanılıyor.
Yapay zekanın robotik cerrahi alanında, özellikle de mikrocerrahi alanında birkaç yıldır kullanılan teknikleri nasıl geliştirebileceğini kanıtlayan çok önemli kullanımlar zaten var.
Örneğin, Hollanda'daki Maastricht Üniversitesi Tıp Merkezi'ndeki araştırmacılar, bazıları 0,03 milimetre kadar küçük olan küçük kan damarlarını mikroskobik olarak dikmek için yapay zeka destekli bir robot kullandılar.
Robot, cerrahın el hareketlerini minyatür bir ölçekte kopyaladı.
Bu hareketleri normalleştirmek ve titreme veya ani hareketlerin cerrahi robota aktarılmasını önlemek için yapay zeka kullanıldı.
Galen Robotik, Johns Hopkins Üniversitesi'nde araştırmaya dayalı kulak burun boğaz prosedürleri için benzer teknoloji üzerinde çalışıyor.
Bazı cerrahi robotlar önceden belirlenmiş bir rutin gerçekleştirir; tamamen özerk değildirler ve cerrahların yine de operasyonları izlemesi ve prosedürlerin doğru şekilde uygulandığını doğrulaması gerekir.
Ayrıca rutinin "düzenlenmesine" müdahale edebilir ve gerekirse etkilerini iyileştirebilirler. Bununla birlikte, Stanford Üniversitesi'ndeki bilim adamları, yapay zekanın 2050 yılına kadar yalnızca cerrahın kontrolü ile tamamen otonom cerrahi robotları mümkün kılacağını söylüyor.
*Bu makalede yer alan fikirler yazara aittir ve Independent Türkçe’nin editöryal politikasını yansıtmayabilir.
© The Independentturkish
