Yapay Zeka ile Tıbbi Teşhisin Otonomlaşma Basamakları
Cavit Can Özmal
Yapay zeka teknolojisinin gelişmesi ile beraber cihazlara bakış açımız da değişti. Önceden sadece insan tarafından kullanılan cihazlar artık yapay zeka entegrasyonu sayesinde otonomlaşmaya başladı. Kendi kendine giden otonom araçlar buna güzel bir örnek. Tıp alanında da yapay zeka entegrasyonlu cihazlar ile teşhis basamağının otonomlaşması için çalışmalar devam ediyor. Stanford Üniversitesinde yaptığı yapay zeka çalışmaları ile dünyaca tanınan Andrew NG ekibi ile beraber, tıp sektöründeki otomasyonunu 5 basamakta incelemiş. Şimdi bu basamakları tek tek irdeleyeceğiz.
1.Yalnızca Sağlık Personeli
Birinci basamağımızda cihaz sadece sağlık personeli tarafından kontrol ediliyor. Cihazlarda herhangi bir yapay zeka entegrasyonu bulunmuyor. Şu an hastanelerde yaygın olarak kullanılan çoğu cihaz buna örnek verilebilir. EKG, röntgen, MR vb. cihazlar bir sağlık personeli tarafından kullanılmakta ve çıktılar da gene sağlık personeli tarafından incelenmektedir.
2.Gölge Modu – Öğrenci Yapay Zeka
İkinci basağımızda ise cihazlarda bir yapay zeka entegrasyonu bulunuyor ama yapay zeka sağlık görevlisine herhangi bir çıktıda bulunmuyor. Bu basamağı tıp fakültesindeki bir öğrenciye benzetebiliriz, hocasından çeşitli bilgiler alıyor ama henüz kendisi bir karar veremiyor. Yapay zeka, sağlık personelinin verdiği kararları, çeşitli girdileri kaydederek kendisi öğrenmeye çalışıyor. Bu eğitim basamağı ilerdeki seviyeler için de çok önemli. Yapay zekayı biz ne kadar fazla ve doğru veri ile eğitirsek onun doğruluk seviyesi de o kadar yüksek olur. Bu eğitimlerde kullanılacak verilerin de standart olması çok önemlidir. Bunun için anamnez, fizik muayene sonucu, yapılan tetkikler gibi süreçlerin dijitalleşmesi bize standart veriler sunar.
3.Asistan Yapay Zeka
Bu basamakta ise çeşitli eğitimlerden geçen yapay zeka, hastalarla ilgili sağlık görevlilerine önerilerde bulunur. Bu sadece öneri olarak kalır. Sağlık personeli son kararı kendisi verir. Örneğin BT verileri ile eğitilen bir yapay zeka, hastanın BT’sini inceler ve gördüğü önemli yerleri işaretler, kendi bulduğu tanıyı hekime iletir. Hekim de bu öneri ve kendi bakış açışıyla nihai kararı verir. 2019’da Journal of Clinical Oncology’de yayınlanan bir çalışmada hekimlerin verdiği kararları asistan yapay zeka önerisi sonrasında %13 oranında değiştirdiğini gözlemlemiştir.
4.Kısmi Otomasyon
4.basamakta yapay zeka, kendi teşhisini koyabilir ancak yeterince emin değilse hekimlere başvurur. Bugün de çalışmaların çoğu bu basamağı hedeflemektedir. İngiltere merkezli bir Start-Up’ın geliştirdiği yapay zeka, göğüs röntgenlerini sınıflandırıyor, tespit ettiği bulguları lokalize ediyor hatta bu işlemi COVİD-19 hastaları için de yapabiliyor. Bu işlemleri hekimler gözden geçirebiliyor veya yapay zeka emin olmadığı görüntülerde direkt hekime danışıyor.
5.Tam Otomasyon
5.basamakta ise adından da anlaşılacağı gibi yapay zeka, insan girdisi olmadan tüm süreci kendisi yönetiyor. Örneğin bu seviyedeki yapay zeka, mamogram sonucunu kendi analiz eder ve hekime danışmadan eğer test uygun gördüyse hastadan test ister. Benzer çalışmalar göz hekimliği alanında da yapılmaktadır. Bununla birlikte, bu basamağın kısa vadede hayatımıza girmeyeceği düşünülüyor. Yapay zekanın yanlış bir kararında kimin suçlu olduğu, mevcut zararı kimin ödeyeceği gibi konular tartışılmaktadır. Bu yüzden bu basamağı uzun vadeli bir olasılık olarak düşünmeliyiz.
Kaynakça: