Yapay zekâ ile hekimlerin iş yükü azaltılabilir

Göğüs Hastalıkları Uzmanı Dr. Serap Ket Alkan, yapay zekânın tıpta kullanımı hakkında açıklamalarda bulundu. Yapay zekânın veriyi anlamlandırarak bilgiye ve klinik karar desteğine katkı sağladığını dile getiren Uzm. Dr. Serap Ket Alkan, Amerika Birleşik Devletleri Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylanan 500'den fazla yapay zeka algoritmasının yüzde 85'inin görüntüleme, yüzde 75'inin ise radyoloji odaklı olduğunu ifade etti.

“DÜNYADA BİNDEN FAZLA MERKEZDE KULLANILIYOR”

Günümüzde yapay zekâ yazılımlarının sağlık alanında dünyada binden fazla merkezde kullanıldığını işaret eden Alkan, şu bilgileri paylaştı:

“Binlerce görüntü, bu sistemler kullanılarak radyolog ve klinisyenlerin görüşüne sunulmaktadır. Hedef, hekimlerin iş yükünü azaltmak ve kararlarını desteklemektir. Yapay zekanın performansı kullanılan verilerin kalitesine bağlıdır. Yapay zekâya 'öğretme' aşamasında veri toplama, işaretleme ile uzman değerlendirmesi en önemli basamaklardır. Verileri doğru ve etik kullanmak, uzman değerlendirmesi basamağında hekim kontrolündedir.”

“İŞARETLEME SÜRECİ YAVAŞ, DEĞERLENDİRME SÜRECİ UZUN OLABİLİR”

Tıp alanında yapay zekâ çalışmalarının diğer alanlara göre daha karmaşık olduğunun altını çizen Uzm. Dr. Alkan, “Çünkü tıpta, yeterli veri mevcut değildir, olan verilere de erişim kısıtlıdır. Tetkiklerin çekim standartları birçok kurumda değişken ve yetersizdir. YZ model eğitimleri için işaretleme yapacak radyolog veya klinisyene ulaşıma genellikle zordur. Bu yüzden işaretleme süreci yavaş, değerlendirme süreci de uzun olabilmektedir. YZ sistemlerinde güvenlik ve güvenilirlik düzenlenmesi ile denetim mekanizmalarının bulunmaması eksiklik olarak kabul edilir” ifadelerine yer verdi.

“YAPAY ZEKÂ İLE TEŞHİS GECİKME SÜRESİ 7 SAATTEN 43 DAKİKAYA DÜŞTÜ”

Yapay zekânın tıpta kullanıldığı alanların tıbbi görüntülemeden robotik cerrahiye kadar uzandığını belirten Uzm. Dr. Alkan, şunları söyledi:

“Yapay zeka ile tıbbi görüntülemede tanı oranını artırır, raporlama zamanını kısaltır. Yapay zeka tabanlı acil triyaj ile hem zamandan tasarruf hem de acil durumlarda vakaların daha kısa zamanda tanı alması ve müdahale yapılması sağlanır. YZ çalışmalarında, kritik hastalardaki tanıda gecikme süresinin 7,2 saatten 43 dakikaya düştüğü gösterilmiştir.”

“TÜMÖRLERİN GÖRÜNTÜLEME VERİLERİNİ VE GENETİK MUTASYONLARINI ANALİZ EDER”

Yapay zekanın başta kanser araştırmaları olmak üzere birçok farklı alanda katkı sunmaya başladığını söyleyen Uzm. Dr. Alkan, “Yapay zeka ile kanser araştırmalarında yaygın kullanılan radiogenomics, tümörlerin görüntüleme verilerini, bu tümörlerin genetik mutasyonlarını veya gen expresyon profillerini analiz eder. Bu sayede hastalığın genetik yapısı ve görüntüleme bağlantısı ile prognoz ve tedavi yanıtı değerlendirilir. Böylece, kişiye özel tedavi yaklaşımlarının geliştirilmesinde büyük potansiyele erişilir. Yapay zeka destekli tıbbi eğitim ve öğretim de sağlanabilir. Yapay zeka tabanlı 3 boyutlu görüntüler ile anatomik yapılar cerraha gösterilebilir, girişimsel işlemlerin başarısı arttırılıp komplikasyon oranı azaltılabilir. Ayrıca cerrahi sonrası da hastaların risk skorları belirlenebilir. Torasik onkolojide yapay zeka kullanımı ile akciğer kanseri taraması ile erken tanı ve tedavi sağlanabilir. Pet-bt korelasyonu ile tümörlerin karakteristiği ile gereksiz biyopsi yapma işlemleri azaltılabilir. Yapay zekâ, böylece kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarına katkıda bulunur” dedi.

Akciğer hastalıklarında yapay zekâ kullanımına da değinen Uzm. Dr. Alkan, “Akciğer hastalıklarında yapay zeka kullanım alanları olarak nodül tespit ve takibi, akciğer kanseri tespit ve takibi, interstisyel AC hastalığı tespit ve takibi, pulmoner emboli, KOAH tespit ve takibi olarak sayılabilir. Diğer tıbbi branşlarda ise meme, prostat kanseri tespiti ile felç (inme) tanısında kullanımı sayılabilir” şeklinde konuştu.

“YANLIŞ NEGATİFLİK VE YANLIŞ POZİTİFLİK, ENDİŞELERE YOL AÇABİLİR”

Yapay zekâ kullanımlarında yanlış negatif ve yanlış pozitif sonuçların varlığı ve oluşturacağı sorunlara dikkat çeken Uzm. Dr. Alkan, “Yapay zeka ile yanlış negatiflik, teşhis ve müdahaleyi geciktirebilir. Ayrıca tek bir konuya odaklanırken farklı ciddi bir durum için gecikmeye vesile olabilir. Bunun dışında, yanlış pozitiflik oranı yüksek olduğunda da hasta ve klinisyende endişeye yol açabilir ve gereksiz tetkik istemine sevk edebilir” dedi.

“YAPAY ZEKÂ KARAR VERİCİ DEĞİL, DİJİTAL YARDIMCI KONUMUNDA OLMALI”

Yapay zekânın insana göre hızlı, tutarlı, ölçeklenebilir ve her yerden ulaşılabilir olduğunun altını çizen Uzm. Dr. Alkan, “İnsan ve yapay zekâ işbirliği, gelecekte tıbbi görüntüleme alanında daha yaygın bir model olacaktır ancak unutulmamalıdır ki, empati, yorum ve karmaşık karar alabilme, insana özgü beceriler olup yapay zeka bunu sadece destekleyebilir. Klinik karar destek sistemlerinde yapay zeka, doktorların yanındaki dijital yardımcılar konumundadır” ifadelerini kullandı.