Mayo Clinic’te görev yapan iç hastalıkları uzmanı Dr. Alexander Ryu, bir hastayla görüşmeye hazırlanırken bazen yüzlerce sayfayı bulan tıbbi kaydı incelemek zorunda kalıyor. Dünyaca ünlü kliniğe başvuran hastaların çoğu, üçüncü ya da dördüncü bir görüş almak için gelirken beraberlerinde dış sağlık sistemlerinden aldıkları düzensiz belgeleri getiriyor. Yeni bir yapay zeka aracı, klinisyenlerin bu kayıtları daha hızlı taramasına, hastalarla ilgili özetler çıkarmasına ve belgeleri kronolojik sıraya dizerek aramayı kolaylaştırmasına yardımcı oluyor.
RECORD TIME HAZIRLIK SÜRESİNİ DAKİKALARA İNDİRİYOR
Record Time adı verilen bu araç, vakaların karmaşıklığına bağlı olarak Dr. Ryu’nun her hasta görüşmesi öncesindeki hazırlık süresini 5 ila 30 dakika arasında kısaltıyor. Ryu, bu sayede hastalarla yüz yüze geçirdiği süreyi artırdığını belirtiyor. Araç aynı zamanda dosyada gözden kaçabilecek ve tedavi ile test önerilerini etkileyebilecek önemli ayrıntıların atlanmamasını sağlıyor. Mayo Clinic Tıp Fakültesi İnovasyon Başkan Yardımcısı da olan Ryu, her yıl on milyonlarca sayfa kayıt aldıklarını ve bu bilgiler içinde önemli verilere ulaşmanın bir yolunu bulmaları gerektiğini söylüyor.
SAĞLIK SEKTÖRÜ YAPAY ZEKANIN EN ÖNEMLİ ALANLARINDAN BİRİ
Sağlıkla ilgili uygulamalar, yapay zeka inovasyonunun en umut verici alanları arasında görülüyor. Google, OpenAI ve Anthropic gibi şirketler sağlık asistanı sohbet robotlarını kullanıma sunarken, on milyonlarca kişi tıbbi soruları için yapay zekaya yöneliyor. Silikon Vadisi liderleri sık sık yapay zekanın kanseri ve diğer hastalıkları tedavi edeceğine dair iddialı açıklamalar yapsa da bu ifadeler çoğu zaman büyük oyuncuların tüketici ve iş uygulamalarına odaklandığı düşünüldüğünde bir pazarlama söyleminden öteye geçmiyor. Record Time ise Mayo Clinic’in hasta bakımını iyileştirmek ve hayat kurtarmak için yapay zekayı kullandığı yöntemlerden sadece biri.
HASTANEDE 150’DEN FAZLA YAPAY ZEKA MODELİ KULLANILIYOR
Mayo Clinic, Microsoft ve Scale AI gibi firmalarla ortaklık kurarak devasa hasta kayıtları ve araştırma verilerini yapay zeka araçları geliştirmek için kullanıyor. Radyolog ve Mayo Clinic’in üretken yapay zeka programının tıbbi direktörü Dr. Matthew Callstrom, hastanede halihazırda yaklaşık 150 yapay zeka modelinin kullanımda olduğunu belirtiyor.
GİZLİLİK VE DOĞRULUK ENDİŞELERİ GÜNDEMDE
Yapay zekanın sağlık alanında kullanımı, doğruluk ve hasta mahremiyeti konusunda büyük soru işaretlerini de beraberinde getiriyor. Mayo Clinic’in eski Araştırma Operasyonları Direktörü Traci Tamiko Eto, bazı yapay zeka sistemleriyle ilgili gizlilik ve denetim endişelerini dile getirdiği için misillemeye maruz kaldığı iddiasıyla hastaneye dava açtı. Mayo Clinic sözcüsü Andrea Kalmanovitz, devam eden davayla ilgili yorum yapmadıklarını ancak yapay zekanın sorumlu bir şekilde geliştirilmesine ve uygulanmasına bağlı olduklarını vurguladı. Kalmanovitz, araştırma ve klinik inovasyonun yürürlükteki yasa ve yönetmeliklere uygun olarak yürütüldüğünü ve hastaların mahremiyetine saygı duyulduğunu ifade etti.
YAPAY ZEKA ERKEN TEŞHİSTE ÇIĞIR AÇIYOR
Scale AI CEO’su Jason Droege, yapay zekanın sağlık alanında büyük veri kümelerindeki eğilimleri belirleme konusunda oldukça başarılı olduğunu belirtiyor. Yapay zekanın doktorlar ve hemşireler tarafından yapılan birçok tekrarlayan işi üstlenerek daha hızlı ve doğru teşhise ulaşılmasını sağlayabileceğini söyleyen Droege, tıp alanında yapılan işin büyük ölçüde örüntü tanımadan ibaret olduğuna dikkat çekiyor. Mayo Clinic, yapay zekanın potansiyeline 2016 yılında radyologların görüntüleme sonuçlarında erken kanser belirtilerini tespit etmesine yardımcı olduğunu gördüğünde inanmış. Şu anda pankreas kanseri riski taşıyan veya erken evredeki hastaları belirlemek için bir klinik deney yürüten hastane, bu uygulamanın hastalığı tipik teşhisten yıllar önce tespit edebileceğini belirtiyor. Dr. Callstrom, pankreas kanserinin çoğu zaman bölgesel olarak yayıldığında veya metastaz yaptığında teşhis edildiğini ve bu durumda beş yıllık hayatta kalma oranının yüzde 9 civarında olduğunu ifade ediyor.
KALP RİTMİ ANALİZİYLE HAYAT KURTARAN BULUŞ
Hastane yapay zekayı hastaların kalp ritimlerini analiz ederek atriyal fibrilasyon geliştirme riskini belirlemek için de başarıyla kullandı. Kan pıhtılarına ve felce yol açabilen bu rahatsızlığın tespitinin hayat değiştirici olabileceğini belirten Callstrom, yapay zeka araçlarının oluşturulması sürecinde teknoloji uzmanları ile doktorların bir araya gelerek hangi tıbbi sorunların çözülmesi gerektiğine karar verdiğini söylüyor.
YAPAY ZEKA ARAÇLARI KLİNİK DENEY SÜRECİNDEN GEÇİRİLİYOR
Dr. Callstrom’un görevinin önemli bir kısmı, yapay zeka araçlarının doğru olduğundan ve hem hastalar hem de doktorlar tarafından güvenildiğinden emin olmak. Yapay zeka araçlarının klinik deneylerle aynı süreçten geçtiğini belirten Callstrom, önce doktor gözetiminde küçük bir hasta grubunda test edildiklerini, performansın ölçüldüğünü ve ardından testin daha geniş bir popülasyona yayıldığını anlatıyor. Araç genel kullanıma sunulduktan sonra da performansının izlenmeye devam ettiğini söyleyen Callstrom, doktorların yeni bir yapay zeka aracını kullanıp kullanmama konusunda özgür olduğunu ve başarının en iyi göstergesinin benimsenme oranı olduğunu ifade ediyor.
ÇALIŞANLARIN İŞLERİ DEĞİŞİYOR AMA KAYBOLMUYOR
Callstrom, personelden yapay zeka araçlarının işler üzerindeki etkisine dair sık sık soru aldığını ancak şu ana kadar işlerin kaybolmadığını, sadece dönüştüğünü belirtiyor. Hastanenin hemşire ekibi, hasta ziyaretleri sırasında dinleyip not alan bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Bu sistem, hemşirelerin hasta ziyaretlerini yazmak için harcadıkları günde bir saatten fazla süreyi yarıya indiriyor. Callstrom, bunun hemşirelerin hastalarla daha fazla vakit geçirmesine olanak tanıdığını söylüyor.
HIZDAN ÖNCE KALİTE GELİYOR
Scale AI CEO’su Droege, sağlık sektörünün yapay zekanın tüm potansiyelini gerçekleştirmenin henüz başında olduğuna ve benimsenme hızının en öncelikli konu olmaması gerektiğine inanıyor. Bir iki yıl içinde her şeyin çözüleceği yönündeki tahminlerin aşırı iyimser olduğunu belirten Droege, sağlık hizmetlerinde kalitenin her şeyden önce geldiğini ve hızın ancak doğruluktan ödün vermeden mümkün olduğunca yüksek olması gerektiğini vurguluyor.