Yapay zeka destekli klinik karar destek sistemlerine neden acil ihtiyaç var?
Düşük ve orta gelir grubundaki ülkelerde yaşayan insanlar, eksik personel ve finansal durumlar sebebiyle sağlık servislerine erişmekte sıkıntı çekmekte ve elverişsiz tedavi koşullarına maruz kalmaktadırlar. Bu eksikliklerin bilançosunun ise çok ağır olduğu ve her sene yaklaşık 8.4 milyon insanın ölümüne ve yaklaşık 1.6 trilyon dolar değerinde üretim kaybına sebep olduğu düşünülüyor. Alanında yetkin sağlık uzmanlarının yetiştirilmesinin zorluğu, bu uzmanların yeterli klinik bilgi ve yönetim standartlarına ulaşmasını sağlayacak sistemlerini sağlamak ve veriye dayalı güvenilir klinik karar verme sistemlerini eksiklikleri, bu ülkelerde görülen sorunların karmaşık sebeplerinden önemli olanlarıdır.
Yapay zekanın bu ülkelerdeki bilgi ve yönetim eksikliklerinden kaynaklanan yetersiz sağlık hizmetlerinin iyileştirilmesinde bir devrim sağlayabilme potansiyeline sahip olduğu düşünülüyor. Yapay zeka, makine öğrenmesi veya derin öğrenme ağları ile deneme yanılma metodu ile değişen durumlara karşı öğrenebiliyor ve adapte olabiliyor. Günümüzde yüksek teknolojiler ve üssel olarak artan veri üretimi, yapay zeka teknolojilerini uygulanabilirliğini artırmak ile beraber maliyetlerini de düşürmektedir. Bununla birlikte birçok ülke, sağlık servislerinde kullanılmak üzere ulusal yapay zeka politikalarını duyurmuşlardır.
Aşağıdaki şekilde, çok kullanılan ve birbirine yakın 3 yeni bilişim terimi yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin tanımlarını ve farklılıklarını görebilirsiniz.
Yapay zeka mucizesi – yoksa sağlığın dijitalleşmesinde yeni bir hüsran mı?
Yapay zekanın evrensel sağlık sisteminde faydalı bir şekilde kullanılmasının önünde 3 temel zorluk yer almaktadır:
- Bunların ilki; uygun verilerin bulunması ve bunların güvenilirliği. Yapay zeka sistemleri Big Data (büyük veri kümeleri) ile eğitildiği için, yüksek kaliteli çıktıların alınabilmesi için aynı şekilde kaliteli ve güvenilir verilerle bu sistemlerin eğitilmesi gerekir. Düşük ve orta gelir grubu ülkelerde ise temel problem, verilere kısıtlı erişim ve hatta bu verilerin de klinik olarak uygulanması için yeterli kalitede olmamalarıdır. Sağlık sistemlerinden elde edilen verilerde ciddi oranda artış olmasına rağmen bu verilerin kaynaklarına baktığımız zaman çoğunlukla gelişmiş ülkelerden geldiklerini görüyoruz. Sadece bu veriler ile eğitilmiş ve geliştirilmiş yapay zeka sistemlerinin gelişmemiş ve gelişmekte olan ülkelerde kullanılması ciddi problemlere sebep olabilir. Bu sistemlere yönelik eleştirilerin de çoğunlukla; uygulanabilirlik, güvenilirlik ve etik kullanımına yönelik olduğu görülmektedir.
Düşük ve orta gelirli ülkelerde, yeni teknolojilerin uygulanması, beraberinde sosyolojik ve biyolojik uygulanabilirlik anlamında sorunları da ortaya çıkarabilir. Ancak yapay zeka sistemleri daha kritik sorunlara sebep olabilir. Bu sistemler sürekli değişen ve gelişen sistemler olarak, insan karar mekanizmalarına destek veya bazı durumlarda onların yerine dahi kararlar verebilmektedir. Özellikle iyi eğitilmiş pilotlar yerine karar verebilen sistemlere örnek olarak, son dönemlerde haberlerden takip ettiğimiz Boeing MAX uçak kazalarında karşılaştığımız ölümcül ve geri dönülemez hatalara da sebep olabilmektedir. Yüksek potansiyele sahip yapay zeka teknolojileri, diğer teknolojilere göre daha ciddi sonuçlara sebep olabilir. Bu sebeple bu teknolojilerdeki denetlemeler de hayati önem taşımaktadırlar.
Fakat bu sistemlerin denetlenmesi yüksek maliyetli olduğundan dolayı, bu alandaki çoğu teknoloji, yeterli şekilde denetlenmeden uygulanmaktadır. Makine destekli karar destek sistemlerinin mutlaka iyi şekilde denetlenmeden uygulamaya geçilmemelidir.
- İkinci olarak, sağlık sistemlerinde yapay zeka araçlarının uygulanma aşamasında önemli zorluklar vardır. Bu araçlar, doğru kişiler tarafından kullanılmalıdır ve çoğu zaman bu eşleşmeyi yapabilmek zordur. Ancak yanlış ellerde en iyi araçlar bile etkisiz veya hatta zararlı olabilir. O zaman şu sorular akıllara geliyor: Sağlık sistemleri, eğitimsiz veya zayıf eğitimli uzmanları bu araçları kullanmaya nasıl motive eder? Benzer şekilde, sağlayıcılara, en yetenekli uzmanların bile sahip olduklarından çok daha fazla bilgiye sahip olabilecek bu araçlarla değiştirilmeyeceklerini nasıl garanti ederler? Yapay zeka konusunda aşikâr bir coşkuya rağmen, iş gücünün bu araçları etkili bir şekilde kullanabilmesi ve bunu yapmak için motive edilmesine odaklanılmamıştır.
- Üçüncü olarak, çoğu sağlık sistemi hızla değişen teknolojiyi denetlemek ve yönetmek için düzenleyici kapasiteye sahip değildir. Çoğu düşük ve orta gelirli ülkeler geleneksel sağlık hizmeti sistemleri ve teknolojileri için bile yetersiz yönetmeliklere sahiptir. Yapay zeka destekli sistemlerin sağlık hizmetlerine uygulanması beraberinde karmaşık yönetmelik gerekliliklerini de beraberinde getirir. Örnek olarak, yapay zeka modellerinde kara kutu olarak tam açıklanamayan aşamalarında gerçekleşen işlemler için gerekli olan kullanıcı rızası, etik ve gizliliğin sağlanmasının yükümlülükleri, veri güvenliği gibi sorumlulukları gösterebiliriz.
Birçok düşük ve orta gelirli ülkelerde, güçlü düzenleyici yapıların bulunmaması, yapay zeka teknolojilerini sistem düzeyine etkili bir şekilde ölçeklendirmenin zorluklarına sebep olur. Dünya Sağlık Örgütü ve diğerleri, yapay zeka kullanımını düzenlemek için yol gösterici ilkeler ortaya koymaya başlamıştır, ancak her ülkenin bu ilkeleri kendi politik ve sağlık servislerine göre uyarlaması gerekecektir. Hızla değişen bu ortamı anlama ve düzenleyici ilkeleri uygulama kapasitesini geliştirmek, gelişmiş ülkelerde bile zor olacaktır; neredeyse her yerde büyük bir engel olacaktır.
Yapay zeka çözümlerinin başarısız olmasının nasıl üstesinden gelinebilir?
Bir yöntem ileriye yönelik geniş yatırımlar ile veri toplama, standartların düzenlenmesi ve eksik kaynaklı araçların iyileştirilmesi sağlanabilir. Düşük ve orta gelirli ülkelerde sağlık sistemlerinin yapay zeka teknolojilerine adapte olması başlangıçta yüksek maliyet gerektirmesine rağmen, gelecekteki potansiyel kazanımlarının buna değer olacağı düşünülmektedir. Bu fizibilite, evrensel sağlık kapsamı programları uygulandıkça ve ülkeler, sağlık hizmeti sunum sistemlerini güçlendirmek için düşük maliyetli çözümler için mücadele ettikçe giderek daha belirgin hale gelmektedir. Yapay zeka teknolojilerinden tam fayda sağlamak için muhtemelen, mobil uygulamalar ve sensörler gibi daha az maliyetli teknolojilere de yatırım yaparak farklı kanallar aracılığıyla da yüksek kaliteli veri türleri elde edilebilir.
- İlgili konu: Doktor-hasta arasındaki mesafenin, hasta tarafından bildirilen sonuçlar uygulaması ile kapatılması
Daha sonra, yapay zeka çözümleri üreten şirketler, ekonomik teşvikler ve düzenleyici adımlar sayesinde, gelişmemiş ülkeler için kendi çözümlerini oluşturmak veya en azından doğrulamak için ideal olarak bu yeni veri türlerini kullanabilirler. Çözümün bir başka parçası da sağlık çalışanlarının bu teknolojileri iyi kullanmaları için eğitilmesidir. Devletler genellikle bu tür eğitimleri gerçekleştirme kapasitelerinden yoksun olduğu için tedarikçiler ile yapılabilecek bir görevdir. Özel sektör de, kullanıcı dostu ara yüzlere daha fazla yatırım yapabilir ve doğru uygulamaların doğru tür tedarikçilere ulaştırılmasını sağlayabilir.
Sonuç
Son olarak, çözümün kilit bir kısmının hükümetlerin, düzenleyici kurumlara yatırım yapması olduğuna inanıyoruz. Yapay zeka, çoğu hükümetin geleneksel yöntemleri kullanarak düzenlemesi için çok hızlı ilerlemektedir. Bu teknolojileri denetlemek için yeni yönetim modellerini belirlemek, etkilerinin izlenmesini sağlamak ve düzenleyicileri bunları yeterli şekilde yönetmek için eğitmek kritik öneme sahiptir. Düzenlemenin başlangıçta hafif olması gerekmesine rağmen, ideal olarak halk sağlığını ciddi bir riske sokmadan gerçek uygulamalara izin verecek yeterli düzenleme kapasitesi olacaktır. Buradaki denge mutlaka belirli ihtiyaçlara göre değişecektir, ancak şimdi her ülkenin kendi formülünü geliştirmeye başlama zamanıdır.
Yapay zeka, evrensel sağlık sistemlerinin dönüşümünde potansiyeli olan güçlü ve yıkıcı bir teknolojik yenilik olarak gelmektedir. Yine de ilerideki önemli zorlukları görmezden gelemeyiz. Eğer onları göz önüne alarak uygun adımları atarsak, yapay zekanın dünyadaki sağlık eşitliğini geliştirmek için anahtar bir araç olmasını sağlayabileceğimize inanıyoruz.
*
- DİJİTAL SAĞLIK neden bir HAYAL KIRIKLIĞI oldu ve bu nasıl düzeltilir?
