Yeni yapay zeka sistemi, istismarla bağlantılı fiziksel travma modellerini tespit edebilir ve sağlık çalışanlarının daha erken müdahale etmesine olanak tanıyabilir.
Bilim insanları, mağdurlar yardım istemeden yıllar önce, doktorların yakın partner şiddeti (IPV) riski altında olabilecek hastaları belirlemelerine yardımcı olmak için tasarlanmış bir yapay zeka (AI) aracı geliştirdiler.
REKLAM
REKLAM
Amerika Birleşik Devletleri'ndeki araştırmacılar, düzenli hastane ziyaretleri sırasında toplanan verileri kullanarak bir makine öğrenimi modelini eğitti. Çalışma (kaynak İngilizce) Nature dergisinde yayımlandı.
Yakın partner şiddeti, mevcut ya da eski partnerlerden gelen istismar anlamına gelir ve ciddi yaralanmalara, kronik ağrıya ve ruh sağlığı bozukluklarına yol açabilir.
Avrupa Komisyonu'nun bir raporuna (kaynak İngilizce) göre, daha önce bir partneri olan kadınların yüzde 18'i 2021 yılında partnerleri tarafından fiziksel veya cinsel şiddete maruz kaldıklarını söylemiştir.
Hastanelerdeki mevcut aile içi istismar taraması genellikle doktorların hastalara evdeki güvenlikleri hakkında sorular sormasına dayanmaktadır. Ancak pek çok mağdur korku, damgalanma veya güvenlik kaygıları nedeniyle istismarı ifşa etmemekte, bu da vakaların genellikle tespit edilememesine yol açmaktadır.
Araştırma ekibi, teknolojinin risk altındaki kişileri ne kadar iyi tespit edebileceğini test etmek amacıyla üç farklı yapay zeka sistemi oluşturmak için yakın partner şiddetine maruz kalmış yaklaşık 850 kadının ve bir kontrol grubundaki benzer yaştaki 5.200'den fazla hastanın birkaç yıllık kayıtlarını kullandı.
İlk sistem yaş, tıbbi geçmiş ve diğer standart hasta bilgileri gibi yapılandırılmış hastane verilerini analiz etti. İkincisi, doktorların gözlemleri ve radyoloji raporları da dahil olmak üzere yazılı tıbbi notlara baktı. Üçüncü sistem ise her iki bilgi türünü birleştirdi.
Her üç model de yüksek performans gösterdi, ancak birleşik sistem en doğru sonucu verdi. Vakaların yüzde 88'inde riski doğru bir şekilde tespit etti.
Araç ayrıca, birçok hasta daha sonra hastane temelli aile içi istismar müdahale programlarına girmeden üç yıldan daha uzun bir süre önce potansiyel istismarı işaretleyebildi.
Yeni yapay zeka sistemi, büyük miktarda hastane verisini aynı anda analiz ederek, istismarla bağlantılı fiziksel travma modellerini tespit edebilir ve kayıtları doğrulanmış istismar vakalarında görülenlere benzeyen hastaları işaretleyerek sağlık uzmanlarının daha erken müdahale etmesine olanak tanıyabilir.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri Ulusal Biyomedikal Görüntüleme ve Biyomühendislik Enstitüsü (NIBIB) sağlık bilişimi teknolojileri bölümü program direktörü Qi Duan, "Bu klinik karar destek aracı, yakın partner şiddetinin öngörülmesi ve önlenmesi üzerinde önemli bir etki yaratabilir" dedi.
Duan, "Vakaların yaygınlığı göz önüne alındığında, bu araç halk sağlığı için ezber bozan bir değer olabilir" diye ekledi.
Araştırmacılar, teknolojinin klinisyenlerin kararlarının yerini almak yerine onları desteklemek üzere tasarlandığını söylüyor. Suistimali teşhis etmiyor ya da hastaları bilgi vermeye zorlamıyor. Bunun yerine, doktorların konuya dikkatle yaklaşmalarına ve gerektiğinde destek sunmalarına yardımcı olabilecek bir sinyal sağlar.
Mass General Brigham'da acil radyolog ve Harvard Tıp Fakültesi'nde doçent olan Bharti Khurana, "Çalışmamız, sağlık verilerinde zaten mevcut olan bilgileri kullanarak riski daha erken tanımaya yönelik bir değişimi temsil ediyor" dedi.
Araştırmacılar, teknolojiyi elektronik tıbbi kayıt sistemlerine entegre etmeyi planladıklarını, böylece hastanelerin rutin bakım sırasında gerçek zamanlı değerlendirmeler alabileceklerini söylüyorlar.