Sağlık Bilimleri Fakültesi


 Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka


Sağlık hizmetleri sunumunda ve toplum sağlığının geliştirilmesinde bilgi teknolojilerine olan ihtiyaç artıyor. Artan iş yükü, sağlık insan gücünün yeterli olmaması, kaynakların kısıtlılığı, gibi nedenlerle sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zeka uygulamaları kullanılması kaçınılmaz.
Yapay zekâ  (Artifical Intelligence) bir araştırma alanı olarak 1950’li yıllarda ortaya çıkmıştır. İnsan bilişselini taklit etmeyi amaçlayan fonksiyonlardan meydana gelen yapay zeka algoritmalarının oluşturulmasında makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinden yararlanılmakta. 21. Yüzyıl ve gelecek için en dönüştürücü teknoloji olarak algılanan yapay zeka önemli toplumsal ve ekonomik etkilere sahip ve bu nedenle büyük teknoloji şirketleri yapay zekâ araştırmalarına milyarlarca dolarlık yatırım yapmakta. 
 
Sağlık alanına yapay zekanın girmesi ise 1970li yıllara dayanmakta ve ilk yapay zeka uygulamaları arasında MYCIN, CASNET ve Internist-1 uzman sistemleri bulunmakta. Sağlık hizmeti verilerinin kullanılabilirliğinin artmasıyla ve analitik tekniklerin hızlı ilerlemesiyle desteklenen sağlık hizmetlerine bir paradigma değişimi getirdi. Sağlık hizmetleri kapsamında erken teşhis, tanı ve tedavi, tıbbi karar verme, tıbbi görüntüleme ve ilaç geliştirme çalışmalarında kendini göstermeye başladı. 
 
Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) verilerine göre dünya genelinde sağlık harcamalarının %20’sinin israf edildiği açıklanıyor. Bu israfın başlıca sebepleri; yanlış hastalık teşhisi, bakım hizmetlerinin yetersiz olması, gereksiz testler ve tıbbi uygulamalar olarak görülmekte. Yapay zeka çalışmalarının sağlık hizmetleri sunumunda hızlı ve etkin kararlar alabilmeye yardımcı olarak bu sebeplerin önleneceği düşünülüyor. Tıp alanında yapay zeka uygulamaları sıklıkla klinisyenler için radyolojik görüntülerin hızlı ve doğru biçimde yorumlanması amacıyla kullanılırken sağlık sistemleri için iş akışını hızlandırmak ve hataları en aza indirmek amaçlanmaktadır. Aynı zamanda büyük verinin işlenerek sağlığın geliştirilmesi en önemli amaçlardan birini ifade etmektedir. Gelecekte tüm sağlık çalışanlarının yapay zeka teknolojilerini kullanacağı ve “yüksek performanslı tıp” alanının oluşacağına dair görüşler mevcut. Ayrıca; verilerin dokümante edilmesinde, maliyet ve kalite yönetiminde, sağlık kurumları kapasitelerin akılcı kullanılmasında, uzaktan önleyici ve tamamlayıcı sağlık hizmeti sunumlarının gerçekleştirilmesinde sağlık yöneticilerine de yardımcı olabileceği düşünülmekte.
 
Teknolojik gelişmelerle birlikte hasta odaklı dijital bir ekosistem oluşturulmaya başlandı. Günümüzde halka açık birçok biyolojik veri tabanının olması ve bu verilerin işlenebilmesi yapay zeka çalışmalarında önemli rol oynuyor.  Kanserli hastaların bilgilerinin bulunduğu Kanser Genomu Atlası ve geliştirilmekte olan, onaylanan veya onaylanmayan ilaçların bulunduğu Drugbank bu veri tabanlarına örnek verilebilir. Da Vinci Cerrahi Robotlarıyla yapay zeka destekli yapılan ameliyatlar, yapay zeka destekli giyilebilir cihazlarla hastaların dünyanın neresinde olursa olsun takip edilmesi, onkolojik teşhis ve tanılarda yardımcı olarak kurulan ve bilinen IBM Watson yapay zeka destekli sistemler, meme kanseri başta olmak üzere kanser taramaları, geriatrik hastaların ilaç saatlerini hatırlatan sistemler, Alzheimer hastalığının tanısı, yüz imgeleri üzerinden Down sendromu tespiti, konuşmaların metne dökülerek, semantik analiz yöntemiyle psikiyatrik tanı koyma gibi birçok alanda yapay zeka uygulamaları geliştirilmektedir.  Örneğin; WeCureX projesi Tütün ve arkadaşları tarafından; mental bozuklukların analizi ve teşhisini amaçlayan bir yapay zeka asistanı uygulaması olarak geliştirilmiş ve danışanların sorulara vermiş olduğu cevaplar üzerinden  %97 tutarlılıkla tanıya ulaşabildiği bildirilmiştir. Ayrıca, Şanlıurfa’da bir hastanede yapılan çalışmada, gereksiz laboratuvar istemlerinin önüne geçmek amacıyla geliştirilen 5 algoritmayla 2 yıl içerisinde 600 binin üzerinde gereksiz testin yapılması önlenmiştir. Ülke genelinde bu algoritmaların tüm devlet hastanelerinde uygulanması halinde yıllık 200 milyon liralık tasarruf edileceğinin mümkün olduğu belirtilmiştir.

Salgın hastalıkların takibi için yapılan çalışmalar da mevcut. Kanada’da kuş gribi salgını döneminde Twitter tabanlı bir veri analizi geliştirilmiş ve salgını temsil etme potansiyeli incelenmiştir. Dünyadaki salgın bildirimlerinin %75’ini başarıyla tanımlamıştır. Yine, COVİD-19 salgını sürecinde Google, Türkiye için Nisan 2020’de çok basit bir yapay zeka uygulamasıyla elde ettiği verilerle “COVİD – 19 Topluluk Hareketliliği Raporu’nu” yayınladı. Bu raporda hareketliliğin salgın öncesi döneme göre iş yerlerinde, marketlerde, açık alanlarda ne kadar azaldığı saptandı. Ülke çapında bu tür sistemlerin geliştirilmesiyle salgın döneminde bireylerin sosyal mesafe önlemlerine ne kadar uyduğunun takip edilmesinin mümkün olacağı düşünülüyor.

Yapay zeka ile geliştirilen ve geliştirilmeye devam eden bu uygulamalarla sağlık personeli üzerindeki baskının hafifleyeceği, maliyetlerin azalacağı, sürecin daha hızlı ve etkin yönetileceği ve sonuçta hastaların yaşamlarının iyileşmesine yardımcı olacağı düşünülmekte. Sağlık hizmetlerinde büyük dalgalar meydana getirmeye başlayan yapay zeka teknolojileri avantajları yanı sıra gelecekte doktorların yerini alıp almayacağına dair tartışmalar da oluşturmaya devam ediyor. Ayrıca yapay zeka teknolojileriyle ilgili etik ve yasal konular bakımından da endişeler mevcuttur. Dünya Sağlık Örgütü tarafından 2019’un Ekim ayında küresel sağlıkta yapay zekanın tasarımı ve uygulanması için etik ve yönetsel rehberliğinin geliştirilmesini sağlamak üzere uluslararası bir toplantı gerçekleştirildi. Bu toplantıda,  teknolojilerin uluslararası nitelikte olduğuna ve dolayısıyla üretilen veya kullanılan verilerin erişimi ve paylaşımıyla ilgili güvenlik sorunlarına da dikkat çekildi. Yapay zeka teknolojileri ile ilgili bu endişelerin giderilmesi için dünya genelinde yapılan çalışmalar devam ediyor.
 
SBF/Sağlık Yönetimi Araştırma Görevlisi Gözde TETİK
 

Haberler

Tüm Haberler