Erişilebilirlik

Yapay zeka, görüntülü tanı yöntemlerini yorumlamada doktorların yerini alabilir mi?


Yapay zekanın tıpta kullanımının yaygınlaşması, kısmen, doktorların hasta sağlığını çok az kişinin anladığı, giderek karmaşıklaşan algoritmaların ellerine bırakmaya istekli olup olmadığına bağlı.
Yapay zekanın tıpta kullanımının yaygınlaşması, kısmen, doktorların hasta sağlığını çok az kişinin anladığı, giderek karmaşıklaşan algoritmaların ellerine bırakmaya istekli olup olmadığına bağlı.

Sohbet edebilen, hikaye yazabilen, hatta saniyeler içinde şarkı besteleyen ya da görsel üreten ChatGPT ve diğer yapay zeka programlarının hızlı yükselişi sonrasında birçok insan için ”bir algoritmanın işimi elimden alması için ne kadar iyi olması lazım?” sorusu, kafa kurcalıyor.

Ancak kanser ve diğer hastalıkları tespit etmek için yapılan görüntülü taramaları inceleyen doktorlar için yapay zekanın varlığı, yaklaşık on yıldır gündemde. Yapay zeka algoritmaları, görüntülü tıbbi tanıların incelenmesinde doğruluk payını arttırmayı, işi hızlandırmayı ve bazı durumlarda işin tüm bölümlerini devralmayı vadediyor. Tahminlere göre yapay zeka radyologların yerini tamamen ya da kısmen alabilir.

Yapay zekanın tıpta kullanımının yaygınlaşması, kısmen, doktorların hasta sağlığını çok az kişinin anladığı, giderek karmaşıklaşan algoritmaların ellerine bırakmaya istekli olup olmadığına bağlı.

"Tıp kültürü" bilgisayar desteğinin benimsenmemesinde rol oynuyor

Radyoloji dalında radyologların yapay zeka teknolojisini ne kadar benimsemeleri gerektiği konusunda görüşler farklılık gösteriyor.

Ulusal Sağlık Enstitüleri'nde radyolog ve yapay zeka araştırmacısı olan Dr. Ronald Summers, "Yapay zeka tekniklerinden bazıları o kadar iyi ki, açıkçası bunları şimdi kullanıyor olmamız gerektiğini düşünüyorum. Bu bilgileri neden bir kenarda tutuyoruz ki" diyor.

Dr. Summers'ın laboratuvarı kolon kanseri, osteoporoz, diyabet ve diğer hastalıkları tespit eden bilgisayar destekli görüntüleme programları geliştiriyor. Summers, bunların hiçbirinin yaygın olarak benimsenmemesini diğer etkenlerin yanısıra "tıp kültürüne" bağlıyor.

Radyologlar 1990'lardan bu yana görüntüleri iyileştirmek ve şüpheli alanlara dikkat çekmek için bilgisayarları kullanıyor. Ancak en yeni yapay zeka programları çok daha ileri giderek taramaları yorumlayabiliyor, tanı koyabiliyor, hatta bulguları hakkında yazılı raporlar hazırlayabiliyor. Algoritmalar genellikle hastanelerden ve kliniklerden toplanan milyonlarca röntgen ve diğer görüntüler üzerinde eğitiliyor.

ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), doktorlara yardımcı olmak için 700'den fazla yapay zeka algoritmasına onay verdi. Bunların yüzde 75'inden fazlası radyolojide olmasına rağmen yakın tarihli bir tahmine göre radyoloji uygulamalarının sadece yüzde 2'si bu teknolojiyi kullanıyor.

Radyologlar yapay zekaya mesafeli

Radyologların yapay zeka programlarına şüpheyle yaklaşmasının nedenlerinin başında gerçek dünya ortamlarında sınırlı test, nasıl çalıştıkları konusunda şeffaflık eksikliği ve programları eğitmek için kullanılan hastaların demografik özellikleri hakkında sorular geliyor.

Stanford Üniversitesi'ndeki bir yapay zeka araştırma merkezini yöneten radyolog Dr. Curtis Langlotz, "Yapay zekanın hangi vakalar üzerinde test edildiğini veya bu vakaların bizim gördüğümüz hastalara benzer olup olmadığını bilmiyorsak aklımıza, bunların bizim için işe yarayıp yaramayacağına dair soru işaretleri beliriyor" dedi.

Bugüne kadar FDA tarafından onaylanan tüm yapay zeka programları, tıbbi tanı değerlendirmelerinde bir insanın devrede olmasını gerektiriyor.

Avrupa’daki sağlık politikalarını düzenleme kurumları 2022 yılında, sağlıklı ve normal görünen göğüs röntgenlerini inceleyip rapor yazan ilk tam otomatik yazılımı onaylamıştı. Uygulamanın arkasındaki şirket Oxipit, ABD'deki başvurusunu FDA'ya sunmaya hazırlanıyor.

Radyolog eksikliği nedeniyle bazı hastanelerde görüntülü taramalara rapor yazılması için aylarca beklenmesi nedeniyle Avrupa'da bu tür bir teknolojiye acil ihtiyaç duyuluyor.

ABD'de ise bu tür bir otomasyona geçmek için yıllar var. Yapay zeka şirketlerinin yöneticilerine göre bunun nedeni teknolojinin hazır olmaması değil, radyologların rutin görevleri bile algoritmalara devretme konusunda henüz rahat olmamaları.

Mamografi görüntülerinin yorumlanmasında yapay zeka kullanılıyor

Ulusal Kanser Enstitüsü'ne göre meme kanserlerinin yaklaşık yüzde 20'si rutin mamogramlar sırasında gözden kaçıyor.

Yakın vadede uzmanlar, yapay zekanın uçaklardaki otomatik pilot sistemleri gibi çalışacağını, önemli navigasyon işlevlerini yerine getireceğini, ancak her zaman bir insanın gözetimi altında olacağını söylüyor.

New York'taki Mount Sinai hastanesinden Dr. Laurie Margolies, bu yaklaşımın hem radyologlara hem de hastalara güvence sağladığını söylüyor. Sistem, mamografi ultrasonları hakkında ikinci bir görüş almak için Koios meme görüntüleme yapay zeka sistemini kullanıyor.

Yapay zeka destekli radyologları bu destek olmadan, tek başına çalışanlara karşı test eden ilk büyük denemeler, potansiyel gelişmeler hakkında ipuçları veriyor.

İsveç'te 80 bin kadın üzerinde yapılan bir çalışmanın ilk sonuçları, yapay zeka ile çalışan tek bir radyoloğun, mamogramlar arasında, bu teknoloji desteği olmadan çalışan iki radyoloğa göre yüzde 20 daha fazla kanser tespit ettiğini gösterdi.

Avrupa'da doğruluğu arttırmak için mamogramlar iki radyolog tarafından inceleniyor. Ancak yaklaşık 70 meme radyoloğunun olduğu 10 milyon nüfuslu İsveç ve diğer birçok ülke, bu alanda işgücü sıkıntısı yaşıyor.

Çalışmaya göre, ikinci göz yerine yapay zeka kullanmak insan iş yükünü yüzde 44 oranında azalttı. Yine de çalışmanın başyazarı, tüm vakalarda nihai tanıyı bir radyoloğun koymasının şart olduğunu söylüyor.

Lund Üniversitesi'nden Dr. Kristina Lang, otomatik bir algoritmanın bir kanseri gözden kaçırması halinde bunun doktorlara duyulan güveni zedeleyeceğini söylüyor.

Bu tür durumlarda kimin sorumlu tutulacağı sorusu, henüz çözüme kavuşturulmamış çetrefilli hukuki meseleler arasında yer alıyor.

Çözüm önerilerinden biri, radyologların bir hatadan sorumlu tutulmamak için tüm yapay zeka tespitlerini iki kez kontrol etmesi. Bu da doktorların iş yükünün ve tükenmişlik hissinin azaltılması gibi faydaların çoğunu ortadan kaldırabilir.

Pennsylvania Üniversitesi'nden Dr. Saurabh Jha, yalnızca son derece doğru, güvenilir bir algoritmanın radyologların süreçten gerçek anlamda uzaklaşmasını sağlayacağını söylüyor.

Dr. Jha, "Eğer araba kullanmama yardım etmek istiyorsanız, o zaman sürüşü siz devralın ki ben de arkama yaslanıp rahatlayabileyim" diyor.

Forum

STÜDYO VOA

ABD’nin inşa ettiği geçici liman üzerinden Gazze’ye yardım sevkiyatı başladı - 17 Mayıs
lütfen bekleyin

No media source currently available

0:00 0:29:58 0:00
XS
SM
MD
LG