Dr. Mark Michalski: “Yapay zekâ tıp alanına gerçekten girerse, bir sonraki kilometre taşı bu konu hakkında daha fazla konuşmamız gerekmediği zaman olacak.”
Teknolojik cihazlar gün içinde araya girip dikkatinizi dağıtabilir, ancak bir doktorun hastasını muayene ederken en son isteyeceği şey dikkatinin dağılmasıdır. Klinisyenler fazladan tıklamalara yol açmayan, uzun eğitimler gerektirmeyen veya görev esnasında dikkatlerini dağıtacak yanıp sönen özellikler barındırmayan dijital çözümleri daha fazla kabullenecekler.
En iyi araçlar ise işi kolaylaştıran, önceliklendiren ve düzenleyenler olacak. Bu araçlar idari veya rutin görevleri klinisyenlerin ellerinden alarak, klinisyenlerin hastalarıyla daha fazla ilgilenmelerini sağlayacak. Yapay zekâ doğru bir şekilde kullanıldığında bu hedefleri gerçekleştirebilir. Birazdan bahsedeceğimiz hastane sistemi, yapay zekâyı başarılı bir şekilde geliştirmek ve uygulamak için ihtiyaç duyulan kaynakları, uzmanlığı ve stratejiyi belirlemeye, bu teknolojinin potansiyeline ulaşmasını sağlamak için de gereken platform ve araçları geliştirmeye çalışıyor.
Massachusetts General Hospital ve Brigham and Women’s Hospital Center for Clinical Data Science’ın (CCDS) yöneticisi Dr. Mark Michalski bunu şu şekilde ifade ediyor: “2018 yılı, yapay zekânın tıp endüstrisinde hayal olmaktan çıkıp gerçeğe dönüşeceği yıl olacak. Yapay zekâ, inkâr edilemeyecek değeri, hatasız uygulama olanağı ve giderek daha fazla kabul görmesiyle korkmak yerine tamamen benimsenmesi gereken bir yenilik.”
Peki Dr. Michalski ve ekibi bunu nasıl gerçeğe dönüştürüyor?
Mayıs 2017’de CCDS, yapay zekâyı sağlık hizmetlerine entegre etmek için GE Sağlık ile iş birliğine girdi. İş birliğinin duyurulmasından bu yana, Dr. Michalski ekibindeki çalışan sayısını dört kar artırdı ve GE Sağlık ile birlikte nöroloji ve inme gibi belirli bakım alanlarını hedefleyen akıllı cihazlar ve birtakım “çözüm paketleri” oluşturmaya başladılar.
İki kurum zaman, sermaye ve uzmanlıklarını bir araya getirip ortak bir amaç etrafında birleşerek veri birleştirme, açıklama ekleme, geliştirme ve onaylama süreçlerini güçlü bir şekilde uygulamaya koydu. Kurumlar ayrıca çözümlerin şu an kullanılan iş akışlarına, cihazlara ve uygulamalara da kusursuzca entegre edilmesini sağladı.
Stratejileri ise yapay zekâya bir bütün olarak yaklaşıp tek bir araç üretmek yerine bir platform açarak, tek bir uygulamadansa bütün bir kütüphaneyi geliştirmek, teknolojiyi yalnızca tek bir hastane veya sağlık sistemi yerine dünyanın her yerinde kullanılabilecek şekilde tüm görüntüleme cihazları ve GE Health Cloud’a entegre etmek.
Dr. Michalski yakında ne gibi sonuçlarla karşılaşacağımızı anlatıyor. ABD’de her 40 saniyede bir 1 kişi inme geçiriyor. Tedavilerin, ilaçların ve aksayan iş günlerinin toplam maliyeti 34 milyar doları buluyor. ABD’nin ve dünyanın birçok yerinde standartlaştırılmış görüntüleme protokollerinin eksikliği, uzmanlık alanlarındaki boşluklar, zamanlama ve raporlamadaki gecikmeler nedeniyle tespit ve tedavi optimum bir şekilde yapılamıyor. Bu zorluklara rağmen inme tedavisinde dönüşümün gerçekleştiği bir zamandayız. Yakın zamanda Amerikan Kalp Derneği ve Amerikan İnme Derneği, DAWN Trial’daki verilere dayalı olarak iskemik inme yönergelerini güncelleyip tedavi aralığını 6 saatten 24 saate çıkardı. Bu durum, hastaların zaman kısıtlamasından bağımsız olarak inmenin boyutu ve karakteri temel alınarak tedavi edileceği, hızlı ve yüksek kaliteli görüntülemenin daha da önem kazanacağı anlamına geliyor.
CCDS ve GE Sağlık, zamanın beyin sağlığı için kritik olduğu durumlarda inmenin tespit ve tedavi edilmesi için görüntüleri basitleştirme ve düzenleme potansiyeline sahip yeni bir inme uygulaması geliştiriyor.
Dr. Michalski, yapay zekâ çözümlerinin odaklandığı diğer bir alanın acil tıp olduğunu ise örnek senaryoyla açıklıyor. Bir trafik kazası sonrası hasta acil servise gelir. Omurga yaralanması vardır ve hasta daha önce de sırt sorunları yaşamıştır. Klinisyen, ciddi veya kalıcı bir hasarı önlemek için tanı koymadan önce BT ile oluşturulan 300 görüntüyü, daha önceye ait iki omurga görüntüsünü ve hastanın elektronik tıbbi kayıtlarında bulunan klinik notları hızlıca incelemek zorundadır. Bu zamana karşı verilen bir yarıştır ve yapay zekâ bu sürece destek olabilir. Geliştirilecek derin öğrenme uygulamalarından biri iş listelerini inceleyip seçim yapacak, veri akışını analiz edecek ve radyoloğun bakması gereken en kritik görüntüleri belirleyecek. Bu, omurga yaralanması olan hasta için daha kısa zamanda, daha doğru bir tanı anlamına gelebilir. Klinisyen için ise bu durum önemli bir zaman tasarrufudur.
Ancak bu yapay zekâ iş birliğinin sonucu yalnızca iş listelerinin önceliklendirilmesi, daha hızlı müdahale ve tahmine dayalı prognoz olmayacak. Hedeflenen bu sonuçlar sadece bir başlangıç. Ekip; kardiyoloji, onkoloji ve kadın sağlığı da dahil olmak üzere klinik bakım alanlarının yanı sıra başta radyoloji olmak üzere patoloji, genom bilimi ve popülasyon sağlığı da dahil tıbbi uzmanlıkları kapsayan çözümleri birlikte geliştirerek, sektörün önceki tek alanla sınırlı veya aceleye getirilmiş yaklaşımını ortadan kaldırıyor. Dr. Michalski şöyle ifade ediyor: “Yapay zekâ 2018 yılında tıp alanına gerçekten girerse, bir sonraki kilometre taşı bu konu hakkında daha fazla konuşmamız gerekmediği zaman olacak. Sadece ABD’deki değil tüm dünyadaki hastalar için bakımı daha verimli, doğru ve kişiye özel hale getiren yapay zekâ, sağlık sistemlerinin doğal bir parçası haline gelecek.”