Yazan: Frederic Jallat
Çeviren: Emirhan Karabacak
Düzenleyen: Beyza Kılavuz
2020 yılında 1,2 milyon ölümle, yani toplam ölümlerin %23’ü ile kanser, Avrupa Birliği’nde en büyük ikinci ölüm sebebidir. Bu rakam, vakaların %40’ının erken teşhis ve sigara içmeme veya düzenli egzersiz gibi yaşam tarzı değişiklikleri ile önlenebileceği göz önüne alındığında daha da trajik hale gelmektedir.
Ancak tıbbın geleceğine yönelik araştırmalar, önümüzdeki yıllarda hastalığın önlenmesi ve tedavisinde önemli gelişmeler yaşanacağını öngörerek umut vermektedir. Yapay Zeka’nın (AI) yükselişi, bu iyimserliğin önemli nedenlerinden biri olarak öne çıkmaktadır.
Peki sağlık sektöründe yapay zeka tam olarak ne anlama geliyor?
Son dönemlerde yayımlanan birçok araştırma, yapay zekanın kanserin önlenmesi, teşhisi, tedavisi ve yönetiminde önemli bir rol oynayarak sağlık hizmetlerini dönüştürme potansiyeline sahip olduğunu göstermektedir. Özellikle onkoloji, kardiyoloji ve oftalmoloji gibi birçok tedavi alanında ve araştırma, geliştirme, üretimden pazarlamaya kadar tüm değer zinciri boyunca yapay zekanın etkili olacağı öngörülmektedir. Genel olarak, bu teknoloji sayesinde hastalar çok daha iyi bakım hizmetlerinden yararlanabilecek.
Pazar verilerine bakıldığında, sağlık sektöründe yapay zekanın büyümesi, çok sayıda yatırımcının bu alanda yer almasından anlaşılmaktadır. Yapay zeka girişimlerinin dışında, şu anda yapay zeka hizmeti sunan 47 çok uluslu şirketten 18’i sağlık çözümleri geliştirmektedir. Bu çözümlerin %80’i doğrudan tedaviye yönelik yenilikçi uygulamalar sunarken, %20’si ise kaynakları daha verimli kullanmayı ve sağlık teknolojilerini iyileştirmeyi amaçlayan araçlar üretmektedir. Yapay zeka, özellikle şu altı alanda önemli katkılar sağlayacaktır:
Tıbbi araştırma: Yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz ederek umut vadeden kimyasal bileşikleri belirleyip etkinliklerini tahmin ederek yeni tedavilerin geliştirilmesini hızlandırabilir. Bu teknoloji, klinik araştırmaların hızlandırılmasında, uygun hastaların belirlenmesinde ve denemelerden elde edilen verilerin analiz edilmesinde büyük etkiye sahip olacaktır.
Tıbbi teşhis: Yapay zeka, tıbbi verileri (örneğin, röntgen görüntüleri, laboratuvar sonuçları, tıbbi geçmiş) analiz ederek doktorların daha hızlı ve doğru teşhis koymalarına yardımcı olabilir. Yapay zeka algoritmaları, hastalığın erken belirtilerini tespit ederek en uygun tedaviyi belirlemeye yardımcı olabilir. Örneğin, Wisconsin Meme Kanseri, meme kanserini teşhis etmek için kullanılan bir makine öğrenimi algoritması ile %98.53 başarı oranına ulaşmıştır.
Cerrahi yardım: Yapay zeka, cerrahların karmaşık cerrahi prosedürleri planlamalarına ve gerçekleştirmelerine yardımcı olabilir; preoperatif planlama, ameliyat sırasında kullanılan yöntemler ve ameliyat sonrası komplikasyonların tahmini de dahil olmak üzere. Yapay zeka destekli cerrahi robotlar, hastalara daha yüksek hassasiyetle ve daha hızlı iyileşme süreçleriyle fayda sağlayabilir.
Hasta takibi: Yapay zeka, hastaların kalp atış hızı, kan basıncı veya kan şekeri gibi hayati belirtilerini izleyip anormallikler tespit edildiğinde sağlık profesyonellerini uyarabilir. Bu, özellikle kronik hastalığı olan hastalar için büyük bir değişiklik yaratabilir ve komplikasyonlar geliştiğinde erken müdahale sağlanabilir.
Kişiye özel tedavi: Yapay zeka, hastaların genetik profili, tıbbi geçmişi, yaşam tarzı ve diğer birçok kişisel özelliklerini göz önünde bulundurarak en uygun tedaviyi belirleyebilir.
Tıbbi kayıt yönetimi: Yapay zeka, elektronik tıbbi kayıt yönetimini otomatikleştirerek bu süreci daha verimli ve doğru hale getirirken aynı zamanda hasta bilgilerinin gizliliğini ve güvenliğini de sağlayabilir.
Teşhis Süreci
Yukarıda belirtilen alanlar arasında, yapay zeka destekli tıbbi teşhis pazarı özellikle hızla gelişmektedir. Bugün 1,3 milyar dolar değerinde olan bu pazarın, önümüzdeki beş yıl içinde yıllık %23’ün üzerinde bir büyüme oranı yakalayarak 2028 yılında 3,7 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Özellikle bulut tabanlı tıbbi görüntü analiz yazılımına yönelik güçlü bir talep bulunmaktadır. Mamografi, CT taramaları veya MR gibi alanlar, teknolojiden fayda sağlayacak ilk alanlar arasında yer alacaktır.
Ancak, birçok hastane merkezi yapay zekanın potansiyelinden tam anlamıyla yararlanmayı zorlaştıran teknolojik kaynak eksikliği ile mücadele etmektedir. Patoloji slaytları, biyolojik anormalliklerin analiz edildiği temel veriler olup, yapay zeka modellerini eğitmek için tümüyle dijitalleştirilmelidir; ancak Avrupa’daki birçok kurum şu anda bunu gerçekleştirecek donanıma sahip değildir.
Tedavi Yönetimi, Destek ve Tedavi Sonrası İzleme
Yapay zeka, kanser tedavi sürecinin her aşamasında kullanılabilir, böylece sağlık profesyonelleri doğrudan hasta bakımı, psikolojik destek, kritik teknik kararlar ve klinik deneyler gibi katma değerli görevlere daha fazla odaklanabilir. Bu durum hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve sağlık sisteminin daha verimli hale gelmesine katkı sağlayabilir.
Beş alan özellikle bu teknolojiden fayda görecektir:
Organizasyon yönetim araçları: Rutin görevlerde doktorunuza zaman kazandırır. Hasta akışını izlemek, idari yükü azaltmak ve otomatik transkripsiyon yazılımı sayesinde tıbbi kayıtları tamamlamak gibi işlevlerde kullanılabilir.
Tahmine dayalı analiz araçları: Büyük miktarda hasta verisini analiz ederek hastanın hangi sağlık kategorisine ait olduğunu belirler. Bu sayede daha kişiselleştirilmiş ve etkili bir tedavi uygulanabilir.
Yapay zeka destekli cerrahi yardım araçları: Bu araçlar, basit cerrahi işlemler için tıbbi robotiklerle desteklenen teknolojilerden yararlanır. Ancak bu teknolojiler henüz çok basit cerrahi işlemler, örneğin dikiş atma gibi alanlarda kullanılmaktadır.
Uzaktan izleme: Dijital tıbbi cihazlarla evde toplanan hasta verilerini uzaktan yorumlayarak tedavi kararlarını verir. Bu sistemler, düzenli izleme yoluyla hastaların sağlıklarını iyileştirmeyi amaçlamaktadır.
Sohbet botları: Çeşitli uygulamalarda (Messenger, Slack) kullanılabilir. Hasta bakım sürecinde yer alabilirler, ancak özellikle tedavi sonrası izleme döneminde, sürekli destek sağlamak için kritik önem taşırlar.
Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekanın Sınırları
Tüm bu heyecan verici olanaklara rağmen, yapay zeka destekli sağlık hizmetlerinden tam anlamıyla yararlanabilmek için bazı zorlukların aşılması gerekecek.
Öncelikle, yapay zeka teknolojik olarak daha da gelişmelidir. Örneğin, sağlık verileri için evrensel bir formatın olmaması, verilerin temizlenmesini ve bir yazılımdan diğerine aktarılmasını zorlaştırmaktadır. Yapay zeka çözümlerinin büyük çoğunluğu insan eliyle eğitilmek zorundadır; bu noktada mühendislerin, sağlık profesyonelleri ile yakın işbirliği içinde çalışarak tıbbi topluluğun ihtiyaçlarını dikkatlice dinlemeleri ve bunları gelişen yapay zeka çözümlerine yansıtmaları gerekecektir.
Sosyokültürel ve etik sorunların da dikkate alınması gerekeceği bir gerçek. 2018 yılında yürürlüğe giren Avrupa Birliği Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), kişisel verilerin işlenmesi konusunda bireylere daha fazla kontrol sağlasa da, veri gizliliği birçok kişi için hâlâ bir endişe kaynağı olmaya devam etmektedir. Sağlık, insan hakları ve güvenlik gibi konularda risk oluşturan yapay zeka sistemlerini düzenleyen dünyanın ilk kapsamlı yasası olan AB Yapay Zeka Yasası da bu endişeleri hafifletmeye yardımcı olabilir.
Bu Makale 27 Kasım 2024 tarihinde Çeviri Gazetesi tarafından: ”https://theconversation.com/how-ai-could-dramatically-improve-cancer-patients-prognosis-216713” sitesinden alınarak çevirilmiştir.
