Medikaynak Search
Üye Ol Üye Giriş
Medikaynak Menü
ÜYE OLUN / GİRİŞ YAPIN Medikaynak Icon
Medikaynak Rxmediapharma

Son zamanlarda yapılan bir çalışmada, Çinli ve Amerikalı araştırmacılar, Çin genelinden 1-3 milyon elektronik sağlık kaydını kullanan bir yapay zeka (YZ) sistemi geliştirdiler. Geliştirilen sistem, deneyimli bir çocuk doktoru kadar başarılı bir şekilde hassas hastalıkları teşhis edebiliyordu.

Doktorlar, tanı koyabilmek için hastalarından olabildiğince fazla bilgi toplar. Bu bilgi genom çapında çalışmalar, demografik bilgiler, doktor notları, klinik görüntüler, laboratuvar sonuçları, genetik testler ve hatta giyilebilir sensörlerden oluşan çok çeşitli kaynaklardan gelir. Bugün, dünyanın dört bir yanından gelen elektronik sağlık kayıtlarının veri tabanları milyarlarca hasta için bu tür bilgileri elinde bulundurmaktadır. Ancak, tüm bu verilere rağmen, düşünüldüğünden daha sık yanlış teşhis konur. Bu durumun nedenlerinden biri de doktorların, tanı sürecinde kaotik, zaman baskısı altındaki klinik ortamlarda düşünmek ve karar vermek zorunda olmalarıdır. Hayatın hızlı ve yüksek tempolu olduğu birinci basamak sağlık ortamındaki tüm bu baskılar, doktorların özellikle hasta geçmişi, fizik muayeneleri veya testlerle ilgili bilgileri toplama veya yorumlamada sorun yaşadığı durumlarda teşhis hatalarına dönüşür. 'Araştırmacı bir ekibin 2014 çalışması ABDde 20 yetişkinden en az birine yanlış tanı konduğu ve bu sayının yılda 12 milyon kişiye ulaştığını tespit etti.

Hekimlerin teşhis doğruluğunu geliştirmelerine yardımcı olmanın bir yolu, verileri daha verimli bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olmaktır. Bu amaç göz önünde bulundurularak ve bilgisayarlar daha güçlü hale geldikçe, bilim adamları, YZ gibi, insanlar gibi 'fakat sadece daha hızlı ve daha verimli düşünebilecek sistemleri tasarlamaya odaklanıyorlar. Makine öğrenimi, doğal dil işleme, temsil öğrenimi ve derin öğrenme gibi YZ yaklaşımları;'kelimelerdeki, resimlerdeki, ses ve video kayıtlarındaki veri kalıplarını tanımlamayı amaçlar.

Çocuklarda Sık Görülen Hastalıklarda %95 Teşhis Doğruluğu

Pediatrik hastalıkları teşhis etmek için bir YZ sistemi geliştirmek için, Çinli ve Amerikalı ekip ilk olarak belirtileri bir hastalığa bağlayan anahtar kelimelerle bir sözlük oluşturdu. 1 milyondan fazla anahtar kelime içeren bu sözlük YZ sistemini eğitmek için kullanıldı. 'Bu YZ sistemi daha sonra bir hastalıkla bağlantılı örüntüler bulma amacı ile semptomlara atıfta bulunacak olan düz dil girişlerini analiz etmek için kullanıldı. Sistemlerini test etmek için, araştırmacılar, geriye dönük elektronik tıbbi kayıtlardan da veriler kullandı. Çalışma kapsamında 50.000 hastanın EMR verilerindeki tanıları, doğrulanmış bir kohort olarak test edildi ve ek 10.000 hasta, YZ ve doktor'tanılarının doğruluğunu karşılaştırmak için incelendi.

Sonuçlar, akut üst solunum yolu enfeksiyonu ve sinüzit gibi sık görülen rahatsızlıklar için %95lik bir teşhis kesinliği sağladı. Ekibe göre bu başarının sırrı, YZ algoritmasını eğitmek için mevcut verilerin miktarında, kalitesinde ve test edildiği hedef popülasyonun doğru seçilmesinde gizliydi. 'Bilim insanları YZ’nin yalnızca daha önce gördüğü ve eğittiği hastalıklarla çalışabileceğinin altını çizdiler.

Doktorların Yerini Bilgisayarlar Alacak Mı?

Peki bir gün gerçekten doktorların yerini bilgisayarlar alacak mı? Uzmanlar bunun "şimdilik en azından çoğu durum için olası olmadığını belirtiyorlar. Yapay zeka sistemleri özellikle kaynakların kısıtlı olduğu alanlarda veya bir insan doktorun tanı koymak için zamana veya kaynaklara sahip olmadığı acil durumlarda yararlı olabilir. YZ’nin kırsal alanlardaki veya kaynak yoksul bölgelerindeki, örneğin çevrimiçi bir sistemdeki hastalıkları teşhis etmek ve triyaj yapmak için birincil bir dağıtım olarak kullanılabileceği'düşünülebilir. Ancak bu şartlar altında bile, uzmanlar, insan doktorlarının sisteme hala katılımı gerektiğini ve YZnin genel doktor yükünü azaltmak için öncelikle bir doktor asistanı olarak kullanılması gerektiğini ve doktorların yerine geçmemesi gerektiğini savunuyorlar. Birlikte ele alındığında, sağlık hizmetlerinde YZ kullanımı, ihtiyacı olan daha fazla insana anlamlı tıbbi rehberliğin sağlanabileceği, teşhiste heyecan verici ve ümit verici bir yeni dönem habercisidir.

Medikaynak Referanslar

Karl Gruber. Is the future of medical diagnosis in computer algorithms?, The Lancet 2019.

+ Tüm Referansları Göster