Yapay Zekâ Doktorlar Hastalarıyla Daha Fazla Zaman Geçiriyor!
Dünyadaki yüksek veri miktarını tahmin etmek oldukça zorken tanısal radyoloji uzmanı Dr. Mathias Goyenbunun sürekli olarak çetelesini tutuyor. Goyen, tek bir meme mamogramı görüntüsünün, memleketi Almanya’nın başkenti olan Berlin’in telefon rehberinden daha fazla veri içerdiğini ifade ediyor.
GE‘nin Avrupa’daki tıbbi baş yetkilisi olan Goyen inanılmaz istatistiklere sahip. 2010’dan itibaren, sağlık hizmeti sektöründeki veri hacminin her 3,5 yılda bir ikiye katlandığı görülüyor. Günümüzde, sektör verisi hacminin iki katına çıkması yalnızca 73 gün sürüyor; dolayısıyla Mart 2020 sonunda sektör iki kat fazla veri barındırıyor olacak. Goyen bunu akıllara durgunluk verici bir durum olarak görüyor..
Goyen ve tıbbi uzmanlardan oluşan çalışma arkadaşlarının, bu veri patlamasından duydukları memnuniyet için iyi bir sebepleri var. Onlar, bu veri öbeklerini sentezleyerek verimlilik ve bilgi elde eden yapay zekâ uygulamalarından veya akıllı bilgisayar algoritmalarından gittikçe daha fazla faydalanıyor. Goyen, doktorların komplike hastaların bakımına daha fazla vakit ayırabilmesi için boş zaman yaratan yapay zekâdan faydalanması konusunda özellikle heyecan duyuyor. Dolayısıyla yapay zekâ tıbbı yine “insani” hâle getiriyor.
Goyen, MIT Technology Review Insights‘ın geçtiğimiz ay GE Sağlık ile birlikte yayınladığı ve sağlık hizmeti sektörünün hâlihazırda yapay zekânın pozitif etkilerini hissetmeye başladığını bildiren çalışmada danışman olarak görev yapmıştı. Raporda yer alan ankete göre, ABD ve İngiltere’deki sağlık hizmeti uzmanlarının neredeyse yarısı (%45) yapay zekânın hastalarına zaman ayırma ve bakım sunma imkânlarını arttırdığını bildirmiş. Anket ayrıca, yapay zekâ desteğiyle çalışan 10 tıbbi personelden 6’sının idari işler yerine prosedürlere daha fazla zaman ayırmayı beklediğini gösteriyor. Ayrıca, 10 uzmandan neredeyse 7’si diğer personelle ve başka klinik bakım alanlarıyla iş birliği için daha fazla zaman ayırabilmeyi istiyor.
Goyen, ister manyetik rezonans (MR) tarayıcılardan alınan gri skala görüntülerde şüpheli lezyonların hassas bir şekilde saptanması, ister radyologları anomaliler konusunda uyarmak üzere yüzlerce röntgen görüntüsünü dakikalar içinde tarama işlemi, ister giyilebilir kablosuz monitörlerden toplanan kan oksijeni verilerinin titiz analizi sonrasında doktorlara erken uyarı gönderilmesi olsun, yapay zekânın veri bakımından zengin radyoloji alanında hızlıca bir konum edindiğini söylüyor.
2010’dan itibaren, sağlık hizmeti sektöründeki veri hacminin her 3,5 yılda bir ikiye katlandığı görülüyor. Günümüzde, sektör verisi hacminin iki katına çıkması yalnızca 73 gün sürüyor; dolayısıyla Mart 2020 sonunda sektör iki kat fazla veri barındırıyor olacak.
Bu verimlilikler doktorun tekrar hasta başında çalışmasına olanak tanıyor. Goyen, radyologların görüntüleri gözden geçirme zahmetine girmesinin artık gerekli olmadığını ve çok küçük kateterlerin hastanın vücudunda tam olarak tedavi gerektiren bölgeye yerleştirilmesi gibi hayati önem taşıyan girişimsel prosedürlere daha fazla zaman ayırabileceklerini belirtiyor. Karanlık odada daha az zaman geçirilmesi, hasta tedavisini tıbbi onkologlarla tartışmak için daha fazla zaman olması anlamına da geliyor.
Goyen, akciğere yayılarak birden çok akciğer metastazına neden olan akut kolorektal kansere sahip bir hastadan örnek veriyor. Ne yazık ki, bu gibi bir senaryoda prognoz çok iyi olamıyor; diğer deyişle hastanın bu noktada yalnızca yatıştırıcı veya ağrı kesici tedavilere ihtiyacı oluyor. Ancak radyoloğun metastazları saymak ve ölçmek suretiyle takip sorumluluğu hâlâ devam ediyor. Bu da zaman alıcı bir süreç. Goyen, yapay zekâ destekli bilgisayarlı tomografi (BT) tarayıcılarının bu işi 30 dakika yerine 5 saniyede yapmak için bilgisayar algoritmaları kullandığını ve doktorun hasta konforuna odaklanabilmesine imkân tanıdığını söylüyor.
Ancak Goyen, sağlık hizmetleri sektöründeki yapay zekâ atağının, teknolojinin nihai aşamada insanların yerini aldığı sıfır toplamlı bir oyun olmadığını vurguluyor. Aksine, sektördeki personel sayısının kritik düzeyde düşük olduğunu söylüyor. “Küresel olarak, yaklaşık 7 milyon kişilik bir açığımız var ve bu rakam 2035 itibariyle 14 milyon civarında olacak.” Bunun yerine, sektör yapay zekânın klinisyenleri tamamladığı ve desteklediği bir hibrit modele doğru gidiyor. Yapay zekânın, daha katma değerli işler yapmaları için klinisyenleri serbest bırakmak üzere arka planda çalışarak “işleri yolunda tutma” özelliği, aslında pilotlardan sürekli manuel denetim gerektirmeden uçağı uçuran sistemlere, yani otomatik pilot uygulamasına çok benziyor. Goyen’e göre, otomatik pilot insan pilotların yerini almadı; onların kapasitesini arttırdı. Bu durum sağlık hizmetleri için de geçerli olabilir..”
Bir kliniğin temel kapasitesine yapılacak yapay zekâ destekli bir artırma doktora zaman kazandırmakla kalmıyor, hastaların hayatını da kurtarıyor. Goyen, örneğin gece vardiyasında çalışan ve travma hastalarına kritik bakım sağlayan bir radyoloğun, hastanın hayatını kurtarmaya çalışırken röntgen görüntülerini ayrıntılı bir şekilde inceleme fırsatına sahip olamayabileceğini söylüyor. Bir pnömotoraks ya da akciğer sönmesini gözden kaçırma riskinin olabileceğini belirtiyor. Yapay zekâ destekli röntgen teknolojisinin, görüntüleri analiz ederek pnömotoraksı yalnızca birkaç saniye içinde hassas şekilde saptama ve göğüs tüpü yerleştirmesi için radyologlara uyarı verme özelliklerini barındırdığını ekliyor.
Yapay zekâ ile çalışan personelin %75’i, yapay zekânın hastalık tedavisinde daha iyi tahminlere imkân tanıdığı konusunda hemfikir.
Böyle vakalarda, tam da yapay zekâ destekli radyoloğun böl ve yönet stratejisi ile çalışması nedeniyle, hastanın sağkalım şansı çok daha yüksek oluyor: Ekip, zaman tüketici alıcı görüntü inceleme işinin bir algoritmaya aktarılması sayesinde diğer hayat kurtarıcı tedavilere odaklanabiliyor. Modern tıbbın ürettiği büyük hacimli ham verileri analiz edecek zamana ve işleme kapasitesine sahip bir insanın var olması imkansız olduğundan, bu son derece akıllıca bir karar.
Veri bakımından zengin mamografi görüntüsüne geri dönersek… Bir algoritma, yaklaşık 30 gri tonu görebilen insan gözüne kıyasla 253 gri tonunu ayırt edebildiği için görüntünün gri skalasındaki belirtilere en keskin gözlü radyologdan çok daha hızlı bir şekilde yoğunlaşabiliyor. Goyen, “Bu, yapay zekânın radyolog performansının önüne geçmesi değil” diyor. “Yapay zekâ sadece radyologun daha iyi olmasına yardımcı oluyor.” Yapay zekâ uygulamalarını kullanan sağlık uzmanlarının da buna katıldığı görülüyor: Ankete göre, katılanların dörtte üçü yapay zekânın hastalık tedavisinde daha iyi tahminlere imkân tanıdığını bildiriyor.
Yapay zekâ yalnızca görüntü piksellerindeki zor ayırt edilen farkları belirlemekle kalmıyor, aynı zamanda büyük resmi de görebiliyor. Goyen, bir hastanenin servislerinde bulunan yüzlerde yatak ve hasta hakkında 7/24 gerçek zamanlı bilgi üreten makine öğrenimi destekli “kumanda merkezleri” dâhil olmak üzere, bu teknolojinin hastanelerin ve tıbbi bölümlerin iş akışı düzenini optimize ettiğini söylüyor. Bu bilgiler sayesinde personel, en acil hastaların yattığı kritik yatakları önceliklendirebiliyor, bakım konusunda daha hızlı kararlar alabiliyor ve kaynakları daha verimli bir şekilde tahsis edebiliyor.
Yapay zekâ ayrıca, radyologların korkulu rüyası olan hastanın kliniğe gelmemesi sorununa da çare oluyor. Goyen, yapay zekânın, hava durumundan trafiğe kadar her faktörü hesaba kattığını söylüyor. “Kliniğe gelememe oranını düşürerek paradan tasarruf etmemizi sağlıyor.” Ankete katılan 10 tıp uzmanından sekizi bu tür yapay zekâ uygulamalarının çoktan fiili iş akışı gelişmeleri sağladığını belirtirken, %80’i gelirlerin artırılmasına hâlihazırda yardımcı olduğu veya gelecekte yardımcı olacağını söylüyor.
GE Sağlık’ın Başkanı ve CEO’su Kieran Murphy, “Yapay zekâ etkisinin mevcut durumda gözle görülür hâle gelmesinin yanı sıra, bu etkinin her alandaki sağlık hizmeti uzmanlarının işini istediği gibi yapmasına yardımcı olma potansiyeli bizi cesaretlendiriyor” diyor ve ekliyor: “Kariyerini insanları sağlıklı tutmaya ve sağlığına kavuşturmaya adamış kişiler için, bu uygulamanın tam olarak hayata geçirilmesini umuyorum.”