Patolojide Yapay Zeka Kullanımı

Yapay zeka, görme kaybının önde gelen nedenlerinden biri olan diyabetik retinopati için hastaları değerlendirmek ve beyin BT taramalarında felç kanıtı bulmak için zaten göz görüntülerini tarayabilmektedir. Peki, bu yeni teknolojinin geleceği ne olacak? Doktorların hastalığı teşhis etme şeklini nasıl değiştirecek ve hastaların gördüğü bakımı nasıl iyileştirecek? UVA Health'den James H. Harrison Jr., MD, PhD liderliğindeki bir doktor ekibi, patoloji alanında yapay zekanın (AI) mevcut durumu ve gelecekteki kullanımı hakkında yeni bir makalede bizlere yeni bir fikir vermiştir. Harrison ve College of American Pathologists 'Machine Learning Workgroup'un diğer üyeleri, son iki yılı yapay zeka ve makine öğreniminin potansiyelini, teşhis testlerindeki mevcut rolünü değerlendirerek ve çok uzak olmayan bir gelecekte potansiyelini karşılamak için neyin gerekli olduğunu ana hatlarıyla belirleyerek geçirmiştir. Ekip bu potansiyelin çok büyük olduğunu rapor etmiştir.

Yazarlar makalelerinde, görüş alanındaki önemli yönleri gerçek zamanlı olarak otomatik olarak tanımlayan ve etiketleyen bir artırılmış gerçeklik mikroskobundan tanı amaçlı görüntü sınıflandırma sistemlerini tamamlamak için bazı şaşırtıcı olasılıkları açıklamışlardır. Bu tür şeyler, yakın zamana kadar, Tony Stark ve diğerlerinin bilim kurgu filmlerindeki etki alanı olmuştur. Yazarlar, geleceğin neler getirebileceğini tahmin etmenin yanı sıra, potansiyel engelleri açıklamakla birlikte sağlık hizmetleri alanının teknolojinin müthiş potansiyelinden en iyi şekilde nasıl yararlanabileceği konusunda önemli önerilerde bulunmuşlardır. Yazarlar, yapay zeka ve özellikle makine öğrenimi algoritmalarının, sağlık hizmetleri iş akışına temelde yeni bir veri analizi türü getirdiğini belirtmişlerdir. Araştırmacılar tanı ve tedavi seçiminde patologlar ve diğer doktorlar üzerindeki etkileri nedeniyle, bu algoritmaların çıktılarının hasta bakımını kritik bir şekilde etkileyeceğini ifade etmişlerdir. Şu anda, yapay zekanın patolojisi ve diğer sağlık uygulamaları henüz emekleme aşamasındadır.

Yol boyunca ihtiyaç duyulabilecek olası düzenlemeler

Yazarlar, Federal Gıda ve İlaç İdaresi'nin, çoğunlukla kan ve vücut sıvılarındaki hücreleri sınıflandırmak ve rahim ağzı dokusunu taramak, patoloji kullanımı için yalnızca birkaç AI cihazını onayladığını bildirmişlerdir. Ancak araştırma laboratuvarlarında bilim insanları, akciğer ve prostat kanserini sınıflandırmak ve derecelendirmek, akciğer ve beyin kanserlerindeki sonuçları tahmin etmek, meme kanseri proliferasyonunu ölçmek, mesane kanseri nüksünü tahmin etmek ve çok daha fazlası için makine öğrenimini kullandıklarını bildirmişlerdir. Yazarlar, araştırma yayınlarında ve ilk prototiplerde gördüklerini kışkırtıcı olarak tanımlamışlardır. Harrison ve meslektaşları, gelecekteki uygulamaların projeksiyonlarına ek olarak, mevcut AI algoritmalarına genel bir bakış sağlamakla birlikte AI kullanan sistemlerin geliştirilmesini ve doğrulanmasını tartışmaktadırlar. İncelemeleri ayrıca, AI'nın güvenli ve etkili bir şekilde kullanılmasını sağlamak için dikkatli doğrulama ve performans izlemenin önemini vurgulayarak, teknolojilerin klinik uygulamasıyla ilgili olası endişeleri tartışmaktadır.

Makale, yol boyunca ihtiyaç duyulabilecek olası düzenlemeler önermektedir. Yazarlar, bu hedeflere ulaşmak için tanımlanmış en iyi uygulamaları içeren bir düzenleyici çerçevenin oluşturulmasının, makine öğreniminin patoloji ve tıpta başarılı bir şekilde yayılması için gerekli bir adım olduğuna dikkat çekmişlerdir. Makale, yakın zamanda yalnızca robot doktorlardan tedavi alacağımızı önermemekle birlikte bunun yerine, yakın gelecekte en iyi sonuçların insan ve makine yeteneklerinin dikkatli bir kombinasyonundan geleceğini öngörmüştür. Yazarlar, hedefi insan doktorların muhakemesini ve bilgeliğini ikame etmek yerine tamamlayan ve geliştiren artırılmış zeka olarak tanımlayan Amerikan Tıp Derneği ile hemfikir olduklarını belirtmişlerdir.