Sağlık Alanına Yapay Zeka Etkisi

Dr. Ayşe Ergüven, Ph.D Biol.

Yapay zekânın işlevinin çok önemli olduğu alanlardan biri sağlık alanı. Çünkü hem ona sunabileceğimiz en kaliteli, en çok sayıda veri sağlık alanında hem de veri oluşturabilecek alanlar çok kapsamlı. Elimizdeki görüntülerin yorumlanmasından hayat kurtaran ilaçların keşfedilmesine kadar kritik sağlık hizmetleri uygulamalarından başlayıp, hastane iş akışlarına kadar her noktayı destekleyerek başladığı hizmetinde içine girdiği konuyu köklü bir şekilde dönüştürüyor.

Yapay zekânın muazzam hacimli verileri şaşırtıcı bir hızla alıp işleme yeteneği var. Tıbbi görüntülere, test sonuçlarına, hasta tıbbi kayıtlarına ve yaşamı etkileyen diğer verilere dayanarak, zamanın kıymetli olduğu durumlarda bile, doğru kararları alabildiği için sağlık alanındaki neredeyse her alanda yaygın olarak uygulanabilir olduğunu kanıtlıyor. Yapay zekânın öngörü yetenekleri yalnızca hastalıkları teşhis etmeye yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda olası ilaç etkileşimlerini de tahmin ediyor, hasta tedavileri öneriyor, sürekli bakım sistemlerini bile öneriyor. Ayrıca, yapay zekâ hasta yönetimi, yeni ilaç keşfi ve geliştirilmesinde rol oynadığı gibi idari süreçleri de yöneterek sistemleri düzenleyebiliyor. Bu sistemler hastaların sağlık kuruluşlarına başvurduklarında karşılaştıkları kendileri ile konuşarak onları yönlendiren sohbet robotları (AI Chatbot) ile başladı örneğin. Sesli yanıt sistemi başvuranların kayıtlarının içeriğine göre yönlendirme yapıyorlardı ilgili birimlere. Sonra hekimlerin yazdığı raporların içeriklerinin standart ve anlaşılır olması için yazılımlar geliştirildi. Belgelendirme artık bilgisayarlar üzerinden rahatça yapılabiliyordu. Bunlara işin içinde olan herkes ulaşıyordu. Toplanan bilgiler kolayca analiz ediliyordu, önce kaç hasta vardı diye sorulan sorular gittikçe derinlemesine analiz edilmeye başlandı yine yazılımların geliştirilmesi ile. Bilinen başlıklar dışında beni en çok etkileyen başlık ise yapay zekânın kuruluşların iş yapma biçimlerini kökten değiştirme potansiyeli. Bunun üzerinde duruluyor ve üretken yapay zekânın sadece üç yıldan kısa bir süre önce odak noktası haline gelmesinden bu yana bu durum daha da belirginleşiyor. Ayrıca yapay zekânın varlığı birçok sektörde gerçekliği tartışmaya açsa da sağlık sektörü dikkate değer bir istisna. Yapay zekâ teknolojileri, teşhis ve kişiselleştirilmiş hizmetleri oldukça güvenilir sunabilmesi ile hasta kayıttan başlayarak, doğru raporlama ve faturalandırmaya kadar sağlık hizmetlerinde kritik bir rol oynuyor. Bu başlıklar arasında en etkileyici olanlar iş stratejisi geliştirme örneğin. Hastaneler ve sağlık sistemleri, hasta ekleme ve elde tutma konusunda oldukça rekabetçi pazarlarda çalışıyorlar. Satış ve pazarlama ekipleri, işletmelerin gelir artışını sağlayacak daha bilinçli kararlar almalarına yardımcı olacak hasta popülasyonları hakkında analiz ve öngörüler sağlamak için yapay zekâyı kullanıyorlar. Bu her ne kadar hoşa gitmeyen bir kavram olsa da sağlık sistemlerinin sunacağı hizmet kalitesi için çok önemli. Bu gelir sağlamak için kullanılan alan. Bir de gider alanı var kontrol edilmesi gereken; tedarik zincirleri. Aşılar, ilaçlar ve diğer malzemeler için uygun envanteri, soğuk depolama gereksinimlerini ve son kullanma tarihlerini yönetmek gibi. Öngörücü analizler, geçmiş verileri izleyerek, talebi öngörerek, sevkiyat tarihlerini ve ürün güvenliği gereksinimlerini izleyerek envanter yönetimini iyileştirmek için yapay zekâ kullanılıyor.

Yapay Zekâyı Anlamak

Yapay zekâyı kullanmak için önce onun ne olduğunu doğru anlamak gerekiyor. Bu noktada sağlık kuruluşlarının yapay zekâyı benimsemeyi düşünmelerinin önündeki en büyük engel, bu teknolojinin temellerini kavrayabilen bir yapay zekâ stratejisi ve vizyonu geliştirebilen insan gücüne sahip olmayı gerektirmesi. Gerçi bunu da bir süre sonra yapay zekâ yapabiliyor ama yine de ilk başlarken bu vizyon önemli.  Bu aşamada da işletme operasyonlarının daha verimli hale getirilmesi ve yeni gelir kaynakları geliştirmek başlıkları öne çıkıyor. Tabii yapay zekâ projesinin maliyeti de var bu arada. Bundan sonra da yapay zekâya danışılacak başka konular da çıkıyor önümüze; başarı parametrelerini belirlemek ve yatırım getirisini ölçebilmek gibi.

Deloitte danışmanı Dr. Bill Fera, "Başından beri kuruluşlar başarıyı ölçme, temel oluşturma ve yapay zekâ ya da GenAI aracının bilgi dağıtımının ardındaki hipotezin gerçekten beklediğimiz değeri sağladığından emin olmayı izleme konusunda pek başarılı olmadılar," diyor örneğin. Klinisyenler, iş liderleri ve finans yöneticilerinden oluşan paydaşların kurguladığı bir yapay zekâ yönetişim yapısı, sağlık kuruluşlarının kullanım örneklerini belirlemelerine, projeleri devreye almalarına ve ilerlemelerini izlemelerine yardımcı olabilir oysa. Ancak bu yapı, inovasyonu engelleme pahasına olmamalıdır diye de ekliyor.

Veri dürüstlüğü, gizlilik ve güvenlik

Yapay zekânın etik kurallarına önem vererek kullanımı, sağlık sektöründeki yapay zekâ modellerinin, verileri ırksal veya etnik grupların aleyhine çarpıtabilecek önyargıları yansıtmamasını sağlamayı amaçlar. Etik hususlara ek olarak, sağlık kuruluşları yapay zekâ projelerinde yasal düzenlemelere uyumu da göz önünde bulundurmalıdır. Yapay zekâ modellerinin güvenliği ve gizliliği, uygun sınırlamaları içermelidir. Güvenlik ve hasta verilerinin gizliliği, yapay zekâ sistemlerine, oluşturulduktan sonra değil, oluşturuldukları sırada entegre edilmelidir.

Bir diğer veri gizliliği sorunu da çalışanların hassas bilgiler içeren çeşitli görevler için yalnızca BT tarafından sağlanan veya onaylanan yapay zekâ araçlarına güvenmek yerine, sohbet robotu ara yüzleri gibi kendi yapay zekâ araçlarının kullanıldığı "kendi yapay zekanı getir" (BYOAI) yöntemidir. "BYOAI, özellikle sağlık hizmetlerinde etik, sorumluluk ve güvenlik açısından yakından yönetilmeli ve ele alınmalıdır" diyor bu sistemleri kurgulayan ve kullananlar.

Bu yazıyı yazarken kuruluşların yönetişim sistemlerini, gelir elde etme yöntemlerini kurgulayabilen yapay zekânın bu konuları sadece ona havale eden yapılar için bir tehlike olup olmayacağı konusunu düşündüm. Yazı içeriğinden de çıkarılabileceği gibi yöneticisi insan beyni olmalı bu sistemlerin. Sağlık alanının hasta verisi analizi, yeni yöntemler geliştirme ve hatta ameliyatlarda yardımcı olma konularında yapay zekâdan yardım alınabilir. Ama sistem yönetimi çok farklı bir konu, dikkatli olmak lâzım.

https://www.techtarget.com/healthtechanalytics/feature/AI-in-healthcare-A-guide-to-improving-patient-care-with-AI