Sağlık hizmetlerinde yapay zeka

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, karmaşık tıbbi ve sağlık hizmetleri verilerinin analizinde, insan bilişini taklit etmek için makine öğrenimi algoritmalarını, yazılımlarını veya yapay zekayı (Artificial Intelligence: AI) tanımlamak için kullanılan kapsamlı bir terimdir. Özellikle, AI, bilgisayar algoritmalarının sonuçları yalnızca giriş verilerine göre yaklaşık olarak tahmin etme yeteneğidir.

Yapay zeka teknolojisini sağlık hizmetlerinin geleneksel teknolojilerinden ayıran şey, veri toplama, işleme ve son kullanıcıya iyi tanımlanmış bir çıktı verme yeteneğidir. AI, bunu makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme yolu ile yapmaktadır. Bu algoritmalar davranış kalıplarını tanıyabilir ve kendi mantığını oluşturabilir. Yararlı sezgi ve tahminler elde etmek için, makine öğrenimi modellerinin çok miktarda girdi verisi kullanılarak eğitilmesi gerekmektedir. Yapay zeka algoritmaları iki şekilde insanlardan farklı davranır: (1) algoritmalar gerçektir: Bir hedef belirlendiğinde, algoritma giriş verilerinden öğrenebilir. Yalnızca ne yapmak için programlandığını anlayabilir ve (2) derin öğrenme algoritmaları kara kutulardır . Algoritmalar son derece hassas bir şekilde tahminde bulunabilir. Ancak kullanılan algoritma türü ve verileri dışında kararlarının arkasındaki mantığa çok az veya anlaşılmaz açıklama sunabilir.

Sağlıkla ilgili AI uygulamalarının ilk amacı, önleme veya tedavi teknikleri ile hasta sonuçları arasındaki ilişkileri analiz etmektir. Tanı süreçleri, tedavi protokolü ve ilaç geliştirme, kişiye özel tıp, hasta izleme ve bakım gibi uygulamalar için yapay zeka programları uygulanmaktadır. AI algoritmaları, hastalığın önlenmesi ve teşhisi için elektronik sağlık kayıtları aracılığıyla büyük miktarda veriyi analiz etmek için de kullanılabilir. IBM ve Google gibi büyük teknoloji şirketleri de sağlık hizmetleri için AI algoritmaları geliştirmiştir. Ayrıca hastaneler, maliyet tasarrufunu, hasta memnuniyetini artırmak, personel, iş gücü ihtiyaçlarını karşılamak ve girişimleri desteklemek için AI yazılımlarına ihtiyaç duyabilir. Şu anda, Amerika Birleşik Devletleri sağlık hizmetlerinde yapay zekanın gelişimini ilerletmek için milyarlarca dolar yatırım yapmaktadır. Şirketler, yatılı hasta sayısını ve kalış süresini azaltarak, personel seviyelerini uygun hale getirmektedir. Bu sayede sağlık yöneticilerinin işlerinin iyileştirilmesine yardımcı teknolojiler geliştirilmektedir.

Yapay zekanın sağlık hizmetlerinin uygulamalarında yaygın kullanımı yeni olduğu için, veri gizliliği, işlerin otomasyonu ve temsil önyargıları gibi eşsiz birkaç etik kaygı vardır.

1960-1970'lerde yapılmaya başlanan araştırmalar sonucu, Dendral olarak bilinen ilk problem çözme programı veya uzman sistemi üretilmiştir. Bu sistem organik kimya uygulamaları için tasarlanmış olsa da, yapay zekanın tıptaki en önemli erken kullanımlarından biri olarak kabul edilen MYCIN adlı bir sisteme temel oluşturmuştur.

Dermatoloji, görüntülemesi çok olan bir uzmanlık alanıdır. Derin öğrenmenin gelişimi, görüntü işlemeye güçlü bir şekilde bağlanmıştır. Bu nedenle dermatoloji ile derin öğrenme arasında doğal bir uyum bulunmuştur. Dermatolojide 3 ana görüntüleme türü vardır. Bunlar bağlamsal görüntüler, makro görüntüler, mikro görüntülerdir. Her yöntem için derin öğrenme büyük ilerleme göstermiştir. Han ve arkadaşları yüz fotoğraflarından keratinositik cilt kanseri tespitini göstermiştir. Esteva ve arkadaşları lezyon görüntülerinden cilt kanserinin dermatolog düzeyinde sınıflandırıldığını göstermiştir. Noyan ve arkadaşları, mikroskobik Tzanck smear görüntülerinden cilt hücrelerini tanımlamada %94 doğruluk sağlayan kıvrımlı bir sinir ağı olduğunu bulmuştur.

Bilgisayarlı Tomografi (BT) ve Manyetik Rezonans (MR) Görüntüleme ile hastalardaki hastalıkları tespit ve teşhis etmek için radyoloji alanında yapay zeka üzerinde çalışılmaktadır. Kuzey Amerika Radyoloji Derneği 'ne göre radyolojide yapay zekaya odaklanma, 2015-2018 yılları arasında sırasıyla 0'dan 3'e, 17'ye ve toplam yayınların genel olarak %10'una büyüme ile son yıllarda hızla artmıştır. Stanford'da yapılan bir çalışmada, ortalama F1 metrik (doğruluk ve hatırlamaya dayalı istatistiksel bir metrik) olan hastalarda zatürreyi, denemede yer alan radyologlardan daha iyi tespit edebilecek bir algoritma oluşturulmuştur. Onkolojide görüntüleme sayesinde, yapay zeka anormallikleri tespit etmek ve zaman içinde değişimi izlemek için iyi hizmet verebilmiştir. Bunlar onkolojik sağlıkta iki temel faktör olmuştur. İcometrix, QUIBIM, Robovision ve UMC Utrecht'in IMAGRT'si gibi birçok şirket ve satıcı nötr sistemi, çeşitli hastalıkları tespit etmek için eğitilebilir bir makine öğrenimi platformu sağlamak için kullanılabilir hale gelmiştir. Birçok profesyonel, radyolojide yapay zeka işlemenin geleceği konusunda iyimserdir. Çünkü gerekli etkileşim süresini azaltabilir ve doktorların daha fazla hasta görmesini sağlayabilir. Kötü veya iyi huylu büyümeleri çözmede eğitimli bir göz kadar iyi olmamasına rağmen, tıbbi görüntülemenin tarihi, yeni sistemlerin hem kapasitesinde hem de güvenilirliğinde hızlı bir ilerleme göstermektedir. Radyolojide yapay zeka teknolojisinin ortaya çıkması, uzmanların yapamadığı izole vakalarda belirli istatistiksel metrikler ile gelişebildiği için bazı uzmanlar tarafından bir tehdit olarak algılanmaktadır.

Son gelişmeler, çene-yüz cerrahisinin sonucunu tanımlamak ve değerlendirmek için AI kullanımını veya yüz çekiciliği, yaş görünümü açısından yarık damak tedavisinin değerlendirilmesini önermektedir.

2018 yılında Annals of Oncology dergisinde yayınlanan bir makalede, cilt kanserinin dermatologlara göre bir yapay zeka sistemi (derin öğrenme kıvrımlı sinir ağı kullanan) tarafından daha doğru tespit edilebileceğinden bahsedilmiştir. Ortalama olarak, insan dermatologlar görüntülerden cilt kanserlerinin %86.6'sını tespit ederken CNN makinesi %95 oranında doğru bir şekilde tespit etmiştir.

Temmuz 2020'de Pittsburgh Üniversitesi tarafından bir AI algoritmasının prostat kanserini tanımlamada %98 duyarlılık ve %97 özgüllük ile bugüne kadarki en yüksek doğruluğa ulaştığı bildirilmiştir.

Psikiyatride, AI uygulamaları kavram kanıtlama aşamasındadır. Kanıtların hızla genişlediği alanlar arasında sohbet robotları, insan davranışını taklit eden konuşma aracıları, anksiyete ve depresyon için çalışmalar yer almaktadır.

Birinci basamak, AI teknolojileri için önemli bir gelişme alanı haline gelmiştir. Birinci basamakta AI, karar verme, tahmine dayalı modelleme ve iş analitiğini desteklemek için kullanılmıştır. Yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişmelere rağmen, pratisyen hekimlerin yapay zekanın birinci basamaktaki rolüne bakış açısı çok sınırlı olmaktadır. Esas olarak, AI, idari ve rutin dokümantasyon görevlerine odaklanmıştır.

Jiang ve arkadaşları (2017) tarafından yapılan bir makale, çeşitli hastalıklar için kullanılan destek vektör makineleri, sinir ağları ve karar ağaçları gibi yapay zeka teknikleri olduğunu göstermiştir. Bu tekniklerin her biri bir "eğitim hedefi" olarak tanımlanmaktadır. Bu nedenle "sınıflandırmalar sonuçlarla mümkün olduğunca aynı fikirdedir..."

Hastalık tanısında bazı özellikleri göstermek için bu hastalıkların sınıflandırılmasında kullanılan iki farklı teknik vardır: "Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks: ANN) ve Bayes ağları (Bayesian Networks: BN)" kullanılmıştır.

Yapay Zeka, Tıbbi Öğrenme Sınıflandırıcıları (Medical Learning Classifiers: MLC) kullanılarak, toplu Elektronik Sağlık Kayıtlarının (Electronic Health Records: EHR) yönlendirilmesi ile hasta tanısında doktorlara önemli ölçüde yardımcı olabilmiştir. Tıbbi koşullar daha karmaşık hale gelmiştir. Elektronik tıbbi kayıtların inşasının geniş bir geçmişi ile, vaka çoğaltma olasılığı yüksek olabilir. Günümüzde nadir görülen bir hastalığa sahip birinin, herhangi bir hastalıktan muzdarip olan tek kişi olma olasılığı daha düşüktür. Bu yüzden benzer semptomatik kökenlerden vakalara erişememe hekimler için önemli bir engeldir. AI'nın uygulanması sadece benzer vakaları ve tedavileri bulmaya yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda ana semptomları da hesaba katmaktadır. Doktorların en uygun soruları sormasına, hastanın mümkün olan en doğru tanı ve tedaviyi almasına yardımcı olur.

Hastaların uzaktan tedavisine imkan sağlayan teletıp uygulamasındaki artış, olası AI uygulamalarının yükselişini göstermektedir. AI, sensörler aracılığı ile hastaların bilgilerini izleyerek h bakımlarına uzaktan yardımcı olabilir. Giyilebilir bir cihaz, bir hastanın sürekli izlenmesine ve insanlar tarafından daha az ayırt edilebilen değişiklikleri fark etme yeteneğine izin verebilir. Bilgiler, dikkat edilmesi gereken herhangi bir sorun varsa hekimleri uyaran AI algoritmaları kullanılarak zaten toplanmış olan diğer veriler ile karşılaştırılabilir.

Yapay zekanın bir diğer uygulaması da sohbet-bot terapisidir. Bazı araştırmacılar, akıl sağlığı hizmetleri için sohbet-botlara güvenmenin, akıl sağlığı hizmeti tüketicisi ile bakım sağlayıcısı (bir sohbet botu veya psikolog olabilir) arasındaki ilişkide olması gereken bakımın karşılıklılığını ve hesap verebilirliğini sunmadığını iddia ediyor.

Daha uzun bir yaşam beklentisi nedeniyle yaş ortalaması yükseldiğinden, AI yaşlı nüfusa bakmaya yardımcı olabilir. Çevre ve kişisel sensörler gibi araçlar, bir kişinin düzenli faaliyetlerini belirleyebilir. Bir davranış veya ölçülen yaşamsal bir anormallik varsa bakıcıyı uyarabilir. Teknoloji yararlı olsa da, ev düzenlerini haritalamak ve insan etkileşimlerini tespit etmek için tasarlanmış teknolojiler olduğundan, bir kişinin gizliliğine saygı göstermek için izleme sınırlamaları hakkında tartışmalar da vardır.

Elektronik sağlık kayıtları (EHR), sağlık sektörünün dijitalleşmesi ve bilginin yayılması için çok önemlidir. Tıbbi uygulamaların yaklaşık %80'i EHR kullandığına göre, bir sonraki adım, kayıtları yorumlamak ve hekimlere yeni bilgiler sağlamak için yapay zekayı kullanmak olacaktır. Bir uygulama, benzer tıbbi terimleri eşleştirerek tıbbi terimler arasındaki çeşitliliği sınırlandıran daha öz raporlar yapmak için doğal dil işlemeyi (natural language processing: NLP) kullanmaktadır. Örneğin, kalp krizi ve miyokard enfarktüsü terimi aynı anlama gelmektedir. Ancak doktorlar kişisel tercihlerine göre birini kullanabilir. NLP algoritmaları, daha büyük veri kümelerinin analiz edilebilmesi için bu farklılıkları birleştirmektedir. NLP'nin başka bir kullanımı, bir doktorun notlarında tekrarlanması nedeniyle gereksiz olan ifadeleri tanımlamak ve okumayı kolaylaştırmak için ilgili bilgileri saklamaktır.

Bir EHR'de içerik düzenlemeleri yapmanın ötesinde, bireysel bir hastanın kaydını değerlendiren, önceki bilgilerine ve aile geçmişine dayanarak bir hastalık riskini tahmin eden AI algoritmaları vardır. Genel algoritmalardan biri, insanların akış şemalarını nasıl kullandıklarına benzer kararlar veren kural tabanlı bir sistemdir. Bu sistem büyük miktarda veri alıp belirli gözlemleri sonuçlanan tanılara bağlayan bir dizi kural oluşturmaktadır. Böylece, algoritma yeni bir hastanın verilerini alabilir. Belirli bir duruma veya hastalığa sahip olma olasılığını tahmin etmeye çalışabilir.

Algoritmalar, bir hastanın bilgilerini toplu verilere dayanarak değerlendirebildiğinden, bir doktorun dikkatine sunmak ve zaman kazanmak için tüm bekleyen sorunları bulabilir. Centerstone araştırma enstitüsü tarafından yürütülen bir çalışma, EHR verilerinin tahmine dayalı modellemesinin, bireyselleştirilmiş tedavi yanıtını tahmin etmede %70-72 doğruluk sağladığını bulmuştur. Bu yöntemler, çevrimiçi sağlık kayıtlarının miktarının her beş yılda bir iki katına çıkması nedeniyle faydalıdır. Doktorlar tüm bu verileri manuel olarak işleyebilecek bant genişliğine sahip değildir. AI, doktorların hastalarını tedavi etmelerine yardımcı olmak için bu verilerden yararlanabilir.

Doğal dil işlemedeki gelişmeler, tıp literatüründe ilaç-ilaç etkileşimlerini tanımlayan algoritmaların geliştirilmesine yol açtı. İlaç-ilaç etkileşimleri aynı anda birden fazla ilaç alan kişiler için tehdit oluşturmaktadır. Alınan ilaç sayısı arttıkça tehlike artmaktadır. Bilinen veya şüphelenilen tüm ilaç-ilaç etkileşimlerini izlemenin zorluğunu gidermek için, etkileşen ilaçlar ve tıbbi literatürden olası etkileri hakkında bilgi çıkarmak için makine öğrenimi algoritmaları oluşturulmuştur.

AI kullanımının tıbbi maliyetleri azaltacağı öngörülmektedir. Çünkü tanıda daha fazla doğruluk ve tedavi planında daha iyi tahminler ayrıca hastalığın önlenmesi daha fazla olacaktır.

Yapay zeka için gelecekteki diğer kullanımlar, hareket etmede, konuşmada veya omurilik yaralanmasında sorun yaşayanlara yardımcı olacağı tahmin edilen Beyin-Bilgisayar Arayüzlerini (Brain-computer Interfaces: BCI) içerir. BCI'ler, bu hastaların sinirsel aktiveleri çözerek hareket etmelerine ve iletişim kurmalarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanacaktır.

Yapay zeka, tıbbi görüntüleme, otomatik klinik karar verme, teşhis, prognoz ve daha fazlası gibi sağlık hizmetleri alanlarında önemli gelişmelere yol açmıştır. AI, tıbbın çeşitli alanlarında devrim yapma yeteneğine sahip olmasına rağmen sınırlamaları vardır. Bir yatak başı hekiminin yerini alamaz.

Sağlık yasal, etik, düzenleyici, ekonomik ve sosyal kısıtlamalara bağlı karmaşık bir bilimdir. Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde tam olarak uygulanabilmesi için "vatandaş ve toplum da dahil olmak üzere çok sayıda ortakla küresel ortamda paralel değişiklikler" olması gerekmektedir.

Yapay zeka, daha az doktorun halk tarafından erişilebilir olduğu ülkelerde daha fazla insanı doğru teşhis etme yeteneklerini genişletmeye devam etmektedir. SpaceX ve Raspberry Pi Foundation gibi birçok yeni teknoloji şirketi, gelişmekte olan ülkelerin bilgisayarlara ve internete erişmesini sağlamaktadır. Yapay zekanın internet üzerinden artan yetenekler ile, gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, hastaların daha önce hayatı tehdit eden bir hastalığı olup olmadığını bilmelerinin bir yolu olmadığında doğru bir şekilde teşhis almalarına olanak sağlayabilir.

Kaynaklara sahip olmayan gelişmekte olan ülkelerde yapay zeka kullanmak dış kaynak ihtiyacını azaltacak ve hasta bakımını iyileştirebilecektir. Yapay zeka, yalnızca sağlık hizmetlerinin kısıtlı olduğu alanlarda hastanın teşhisine izin vermekle kalmamaktadır. Aynı zamanda bir hasta için en iyi tedaviyi bulmak amacıyla dosyalara kaynak sağlayarak iyi bir hasta deneyimi sağlamaktadır. Yapay zekanın seyri ilerledikçe ayarlama yeteneği, hastanın tedavisini kendisi için neyin işe yaradığına göre değiştirmesine de olanak tanımaktadır. Gelişmekte olan ülkelerde neredeyse var olmayan kişiselleştirilmiş bakım seviyesi konusunda yardımcı olacaktır.

Makine öğrenimini etkili bir şekilde eğitmek ve yapay zekayı sağlık hizmetlerinde kullanmak için büyük miktarda veri toplanması gerekmektedir. Bununla birlikte, bu verilerin elde edilmesi çoğu durumda hasta gizliliğine mal olur ve toplum tarafından iyi karşılanmamaktadır. Örneğin, İngiltere'de yapılan bir ankete göre, nüfusun %63'ünün yapay zeka teknolojisini geliştirmek için kişisel verilerini paylaşmaktan rahatsız olduğunu tahmin etmektedir. Gerçek, erişilebilir hasta verilerinin az bulunması, sağlık hizmetlerinde daha fazla yapay zeka geliştirme ve dağıtmanın ilerlemesini engelleyen bir durum olmaktadır.

Yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, yapay zeka, önümüzdeki 10 ila 20 yıl içinde İngiltere’deki işlerin %35'inin yerini alabilir. Bununla birlikte yapay zekanın şu ana kadar herhangi bir sağlık hizmeti işini ortadan kaldırmadığı sonucuna varılmıştır. Yapay zeka sağlıkla ilgili işleri otomatikleştirirse, otomasyona en duyarlı işler, doktordan hasta etkileşimine kadar uğraşanların aksine dijital bilgi, radyoloji ve patoloji ile ilgilenenler olacaktır.

Otomasyon, doktorların yanında fayda da sağlayabilir. Sağlık hizmetlerinde yapay zekadan yararlanan doktorların, bunu yapmayan doktorlara ve tıbbi kurumlara göre daha kaliteli sağlık hizmeti sunması beklenmektedir. AI muhtemelen sağlık çalışanlarının yerini tamamen almayacaktır. Aksine hastalarına bakmaları için onlara daha fazla zaman tanıyacaktır. AI, sağlık çalışanlarının tükenmişliğini ve bilişsel aşırı yüklenmesini önleyebilir.

AI, yalnızca girdi olarak aldığı veriler üzerinden karar aldığından, bu verilerin doğru hasta demografisini temsil etmesi önemlidir. Hastane ortamında hastalar, tahmine dayalı algoritmaların nasıl oluşturulduğu veya kalibre edildiği konusunda tam bilgiye sahip değildir. Bu nedenle, bu tıp kurumları, algoritmalarını azınlıklara karşı ayrımcılık yapacak şekilde kodlayabilir. İdeal bakım sağlamak yerine kârlara öncelik verebilmektedir.

Bu algoritmalarda sosyal ve sağlık hizmetlerindeki eşitsizlikleri artırabilecek istenmeyen önyargılar da olabilir. Yapay zekanın kararları, girdi verilerinin doğrudan bir yansıması olduğu için, aldığı verilerin hasta demografisinin doğru bir şekilde temsili olması gerekmektedir. Beyaz erkekler tıbbi veri setlerinde fazlasıyla temsil edilmektedir. Bu nedenle, azınlıklar hakkında en az hasta verisine sahip olmak, yapay zekanın çoğunluk nüfus için daha doğru tahminlerde bulunmalarına ve azınlık nüfusları için istenmeyen daha kötü tıbbi sonuçlara yol açabilir. Azınlık toplumlarından veri toplamak da tıbbi ayrımcılığa yol açabilir. Örneğin İnsan Bağışıklık Yetmezliği Virüsü (HIV: Human Immunodeficiency Virus), azınlık toplulukları arasında yaygın bir virüstür. HIV hastalara karşı ayrımcılık yapmak için kullanılabilir. Bununla birlikte, bu önyargılar dikkatli bir uygulama ve temsili verilerin düzenli bir şekilde toplanması ile ortadan kaldırılabilir.