Radioloqlar, yoxsa süni intellekt? Görməzlikdən gəlmək üçün həddən artıq böyük bir qorilla

Gözləmədiyimiz şeyləri çox vaxt həqiqətən görmürük

2013-cü ildə tibb dünyasını sarsıdan olduqca təsirli bir təcrübə aparıldı. Ağciyər düyünlərini aşkar etmək üçün təlim keçmiş 24 radioloqa kompüter tomoqrafiyası (KT) görüntüləri verildi. Lakin bu görüntülərin bəzilərində tədqiqatçıların qəsdən yerləşdirdiyi və adi bir düyündən 48 dəfə böyük olan rəqəmsal qorilla təsviri var idi. Nəticə təəccüblü idi: Radioloqların 83%-ü bu aşkar görünən qorillanı fərq etmədi. Göz hərəkətlərini izləmə (eye-tracking) texnologiyası isə onların birbaşa qorillanın olduğu sahəyə baxdığını təsdiqləyirdi. Bəs niyə onu fərq edə bilmədilər?

Bu hal "diqqət korluğu" (inattentional blindness) adlanan fenomeni ortaya qoydu. İnsan beyni, xüsusən müəyyən bir tapşırığa diqqətini cəmlədikdə, qeyri-adi və gözlənilməz məlumatları süzgəcdən keçirə bilir. Bu, ən yüksək hazırlıqlı mütəxəssislərin belə məlumat yükü altında vizual ipuclarını gözdən qaçıra biləcəyini sübut etdi.

Bu gün gəldiyimiz nöqtədə isə bənzər bir sual yenidən gündəmdədir: Süni intellekt sayəsində gözümüzün qarşısındakı "qorillaları" artıq görə biləcəyikmi?

Tibbi görüntüləmədə süni intellektin yüksəlişi

Süni intellekt (Sİ) xüsusən şişlərin aşkar edilməsində diqqətçəkən uğurlar qazansa da, əslində radiologiyadakı rolu daha genişdir. Müasir süni intellekt alqoritmləri:

• İnsult (iflic) əlamətlərini KT görüntülərində dərhal təhlil edə bilir.

• Travma görüntülərində sınıqları işarələyə bilir.

• Onkoloji görüntülərdə şiş ölçülərindəki ən kiçik dəyişiklikləri rəqəmlərlə göstərə bilir.

Xüsusən onkologiyada Sİ böyük görüntü məlumat toplularını işləyərək radioloqların gözdən qaçıra biləcəyi detalları aşkar edə və klinik qərar proseslərini dəstəkləyə bilir.

MASAI və EDITH UK: süni intellekt artıq klinik tədqiqatlarda

Süni intellektin potensialını real dünyada qiymətləndirmək üçün aparılan bir sıra mühüm klinik tədqiqatlar var:

• MASAI tədqiqatı: The Lancet Digital Health-də dərc edilən bu randomizə edilmiş nəzarətli tədqiqat Sİ dəstəkli mammoqrafiya skrininqinin erkən mərhələli süd vəzi xərçəngi diaqnozunu yaxşılaşdırıb-yaxşılaşdırmadığını araşdırır. Məqsəd yanlış mənfi nəticələri və skrininqlərarası (interval) xərçəngləri azaltmaqdır.

• EDITH UK layihəsi: İngiltərə mərkəzli bu nəhəng tədqiqatda, süni intellektin süd vəzi xərçəngi skrininqində insanlar qədər, hətta daha yaxşı olub-olmayacağı sınanır. Uğurlu olarsa, diaqnostika prosesini qısaldaraq xəstələrin gözləmə müddətini azalda bilər.

Bu nümunələr süni intellektin artıq yalnız eksperimental texnologiya olmadığını, müasir diaqnostika proseslərinin əsas dayaqlarından birinə çevrildiyini göstərir.

Üstünlüklərlə yanaşı risklər də var: məlumat məxfiliyi və alqoritmik qərəzlər

Hər güclü texnologiyada olduğu kimi, süni intellektin də diqqətlə idarə edilməli riskləri var:

• Məlumat qərəzləri: Alqoritmlər yalnız böyük şəhər xəstəxanalarından gələn məlumatlarla öyrədilərsə, kənd əhalisi və ya əlverişsiz vəziyyətdə olan qruplarda kifayət qədər dəqiqlik göstərməyə bilər.

• Məlumat təhlükəsizliyi: Bulud əsaslı sistemlər yayıldıqca xəstə məlumatlarının məxfiliyi daha kritik əhəmiyyət daşıyır. Güclü şifrələmə, məhdud giriş və hüquqi tələblərə uyğunluq çox vacibdir.

• Avtomatlaşdırmaya həddən artıq etibar: Həkimlərin alqoritm nəticələrinə kor-koranə güvənməsi səhv diaqnoz və müalicə qərarlarına səbəb ola bilər.

Buna görə süni intellektdən istifadə edərkən diqqətli olmaq və son qərarı həmişə insanın mütəxəssis biliyinə buraxmaq lazımdır.

İnsani yanaşma: Moravec paradoksu və koqnitiv çeviklik

Moravec paradoksu vurğulayır ki, süni intellekt mürəkkəb hesablamaları asanlıqla yerinə yetirsə də, insanlara "asan" görünən empatiya, intuisiya və konteksti şərh etmə kimi bacarıqlara hələ yiyələnə bilməyib. Məsələn:

• Süni intellekt bir düyünü aşkar edə bilər,

• Lakin xəstənin həyat hekayəsini, emosional vəziyyətini və sosial mühitini qiymətləndirə bilməz.

Məhz burada koqnitiv çeviklik işə düşür: klinik qərar verənlər həm texniki təhlil aparmalı, həm də xəstə ilə empatiya qurmalıdırlar.

Radioloqlar və süni intellekt: rəqabət deyil, əməkdaşlıq

Yazının başlığı “Radioloqlar, yoxsa süni intellekt?” kimi görünsə də, əsl gələcək “Radioloqlar + Süni intellekt” düsturunda gizlənir. Bu əməkdaşlıq sayəsində:

• Sİ görüntüləri sürətlə təhlil edir,

• İlkin tapıntıları işarələyir,

• Radioloq isə bu məlumatları xəstənin klinik vəziyyəti çərçivəsində şərh edir.

Bu hibrid yanaşma sayəsində həm diaqnostik dəqiqlik artır, həm də radioloqların zehni yükü azalır. MASAI və EDITH kimi tədqiqatlar süni intellektlə süd vəzi xərçənginin daha erkən aşkar edilə biləcəyini göstərərək bu əməkdaşlığın xəstə üçün faydaya necə çevrilə biləcəyini sübut edir.

Gələcəyin radioloqu: süni intellekt savadlı və uyğunlaşa bilən

Süni intellektin getdikcə daha çox tapşırığı üzərinə götürdüyü dünyada radioloqlar üçün yeni bacarıqlar qaçılmaz olur. Gələcəyin radioloqunun malik olmalı olduğu 4 əsas səriştə:

1. Sİ üzrə təlim almaq: Praktik seminarlar, onlayn sertifikat proqramları və müəssisədaxili praktiki təlimlərlə Sİ-ni şəxsən sınaqdan keçirmək.

2. Sİ savadlılığını yaymaq: İxtisas təhsilinə etika, məlumat elmi və Sİ qiymətləndirilməsi kimi modulların daxil edilməsini dəstəkləmək.

3. Bərabərlik və təhlükəsizlik tələb etmək: Alqoritmik qərəzləri azaltmaq və xəstə məlumatlarını qorumaq üçün alimlər və tənzimləyici qurumlarla əməkdaşlıq etmək.

4. Ayıq qalmaq: Sİ nəticəsini qərar prosesinin başlanğıcı kimi görmək, son qərarı verənin hələ də həkim olduğunu unutmamaq.

Nəticə: görüntüləmədə "qorillaları" artıq gözdən qaçırmayaq

2013-cü ildəki məşhur qorilla təcrübəsindən bu günün MASAI və EDITH kimi yenilikçi tədqiqatlarına qədər keçən proses radiologiyanın görmə tərzini dəyişdirdi. Artıq əlimizdə həm qabaqcıl alqoritmlər, həm də təcrübəli radioloqlar var.

Düzgün tətbiq edildikdə süni intellekt:

• Klinik dəqiqliyi artıra bilər,

• Diaqnostika müddətini qısalda bilər,

• Xəstələrin test nəticələrini daha tez almasını təmin edə bilər.

Lakin unutmayaq: bu texnologiyadan necə istifadə etdiyimiz onun nə qədər effektiv olacağını müəyyən edəcək.

Sən nə düşünürsən?

Səncə, süni intellekt radiologiyada həqiqətən inqilab yaradır? Yoxsa diqqətli olmasaq, yeni "qorillaları" gözdən qaçırmağa davam edəcəyik?

Fikirlərini bizimlə bölüş, bu dəyişiklik prosesində birlikdə daha çoxunu görək.