Yapay zekâ salgınlarla mücadelede ve sağlık hizmetlerinde nasıl kullanılıyor?

Demokratik Kongo Cumhuriyeti'nde Ebola salgınıyla mücadele eden ekipler, yapay zekâ sayesinde bir iş günü süren durum raporlarını bir saat içinde hazırlayabiliyor. Teknoloji, salgının yayılımını daha hızlı değerlendirmeye ve tıbbi yardımı ihtiyaç duyulan bölgelere yönlendirmeye yardımcı oluyor.

REKLAM

REKLAM

Sağlık alanında yapay zekânın kullanımına ilişkin bu örnek, teknolojinin erken müdahale ve kaynak yönetimi açısından sunduğu olanakları ortaya koyuyor. Ancak uzmanlar, yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliği, karar alma süreçlerinin şeffaflığı ve hastalara sağlayacağı gerçek fayda konusunda soru işaretlerinin sürdüğüne dikkat çekiyor.

Yapay zekâ şirketi Anthropic'in raporuna göre, tüm toplulukların sağlık durumuna ilişkin bilgiler içeren defterlerde tutulan bu kayıtlar dijital ortama aktarıldı.

Kim hastalandı? Hastalanan kişi kimlerle temas etti? Enfekte olduğunu öğrenmeden önce nerelerde bulundu? Bu soruların yanıtlarını ve saha raporlarını değerlendirmek için Anthropic'in Claude adlı yapay zekâ modeli kullanıldı. Çalışmaya Salgınlara Hazırlık Yenilikleri Koalisyonu (CEPI), Dünya Sağlık Örgütü'nün (DSÖ) Afrika Bölge Ofisi ve Demokratik Kongo Cumhuriyeti Ulusal Biyomedikal Araştırma Enstitüsü (INRB) de katıldı.

Yapay zeka salgın durumunu daha hızlı değerlendirmeye yardımcı oluyor

DSÖ Afrika Bölge Ofisi Acil Durumlara Hazırlık ve Müdahale Direktörü Dr. Marie Roseline Darnycka Belizaire, “Bir durum raporu artık tam bir iş günü yerine bir saat içinde hazırlanıyor,” dedi.

Dünya Sağlık Zirvesi'ndeki konuşmasında Belizaire, yapay zekânın salgınların yayılımını daha hızlı değerlendirmeye ve tıbbi yardımı ihtiyaç duyulan bölgelere daha isabetli biçimde yönlendirmeye yardımcı olabileceğini belirtti.

Verilerin analizi sırasında salgının yayılabileceği olası sıcak noktalar tespit edildi. Bunun üzerine tıbbi malzeme stoklarının kritik dağıtım merkezlerine veya riskin yüksek olduğu bölgelere ulaştırılması gibi hazırlıklar yapıldı.

Acil durumlarda bu tür bir hız belirleyici olabilir. Sağlık yetkilileri olası bir salgına ne kadar erken müdahale ederse hazırlıklarını ve sağlık hizmetlerinin organizasyonunu o kadar iyi yapabilir. Yapay zekânın amacı, farklı kaynaklardan gelen bilgileri daha hızlı işleyerek yetkililerin karar alma süreçlerini desteklemek.

Bu örnek, yapay zekânın sağlık alanında görece sınırlı riskle kullanılabileceği bir uygulamayı ortaya koyuyor. Ancak uzmanlar, teknolojinin gelecekte çok daha geniş bir kullanım alanına sahip olabileceğini düşünüyor.

Yapay zekâ teşhis süreçlerini iyileştirebilir, sağlık çalışanlarının idari iş yükünü azaltabilir ve kısıtlı kaynakların daha stratejik kullanılmasını sağlayabilir. Bununla birlikte, bazı temel sorular yanıt bekliyor: Sonuçlar ne kadar güvenilir? Sağlık profesyonelleri yapay zekânın bir karara nasıl ulaştığını anlayabiliyor mu? Ve bu teknolojiden gerçekten hastalar mı yararlanıyor?

Aşırı yük altındaki sağlık personeline destek aracı

Dünya genelinde sağlık hizmetlerine olan ihtiyaç artıyor. Buna karşılık birçok yerde personel, zaman ve malzeme yetersiz. Liyon'daki DSÖ Akademisi Direktörü Dr. Thomas Zapata'ya göre bu tablo, yapay zekanın devreye girebileceği kritik bir başlangıç noktası oluşturuyor.

Zapata, World Health Summit'teki bir panelde, "Şu anda karşı karşıya olduğumuz bir paradoks üzerine düşünmemiz gerekiyor. Dünyada hiç olmadığı kadar fazla sağlık profesyoneli var, eşi benzeri görülmemiş teknolojilere erişebiliyoruz" diyor. Buna rağmen ciddi bir sağlık personeli açığı bulunduğunu belirtiyor: "Sağlık hizmetlerine olan talep artmaya devam ediyor."

Ona göre yapay zeka bu açığı bir ölçüde kapatmanın yolu olabilir. Ancak teknolojiyi amaç değil, mevcut sağlık sistemlerine entegre edilmesi gereken bir araç olarak görmek belirleyici önem taşıyor.

Zapata, "Yapay zeka bir kolaylaştırıcı, amaca hizmet eden bir araç. Şu anda teknoloji ve yapay zekadan çok etkileniyoruz ama bence onu sağlık sistemi bağlamında, olması gereken yere oturtmamız gerekiyor," diye uyarıyor. Ona göre yapay zeka iki düzeyde devreye girebilir: Bir yandan sağlık hizmetlerinin nasıl örgütlendiğini dönüştürebilir, diğer yandan da sağlık personelinin eğitim ve mesleki gelişiminin yeni imkanlara uyum sağlaması gerekiyor.

Sonuçta yapay zeka iş yükünü azaltmaya, idari süreçleri düzenlemeye, klinik karar alma süreçlerini güçlendirmeye ve tanı koymayı iyileştirmeye katkı sunabilir. Zapata için özellikle önemli olan, teknolojinin, otomatikleştirilmesi güç ve otomatikleştirilmemesi gereken bir alan için zaman yaratması: hastaların bire bir bakımı.

Özellikle Demokratik Kongo Cumhuriyeti'ndeki Ebola krizi, yerel sağlık sistemlerine duyulan güvenin zayıf olduğunu ortaya koydu.

Bu sayede doktorların insanlara ayıracak daha fazla zamanı oluyor

Özellikle sağlık çalışanlarının yoğun zaman baskısı altında çalıştığı yerlerde, otomatikleştirilmiş süreçler önemli fark yaratabilir. CARE yardım örgütünde sağlık ve acil durumlar alanında kıdemli teknik danışman olan Dr. Cecilia Mbaca, sahadaki zorlukları 15 yılı aşkın öncü görev deneyimiyle yakından tanıyor.

Mbaca için üç soru belirleyici: Yapay zeka tıbbi kararları destekleyebilir mi? Tekrarlayan görevleri devralabilir mi? Ve bakım hizmetlerini hastaların bireysel ihtiyaçlarına daha fazla uyarlamaya yardımcı olabilir mi?

CARE örgütünden kıdemli teknik danışman Dr. Cecilliah Mbaka da benzer şekilde, "Yapay zeka bu işleri gerçekten iyi yaparsa, bakımın insani yönüne daha çok zaman ayırabiliriz; böylece soru sorabilir, dinleyebilir, hastaları muayene edebilir ve onları bir sonraki bakım basamağına yönlendirebiliriz" diye açıklıyor.

Kendisinin, sınırlı destek ve kısıtlı kaynaklarla, yüksek iş yükü altında, 15 yılı aşkın süre ön saflarda çalıştığını anlatıyor.

Salgınlarda söz konusu olan yalnızca tıbbi veriler değil. Toplumun sağlık sistemine duyduğu güven de kritik bir rol oynuyor. İnsanlar, bir sağlık kuruluşuna başvurduklarında korunacakları ve uygun şekilde tedavi edilecekleri konusunda emin olmalı. Etkilenen topluluklarda bu güven, hastaların zamanında tıbbi yardım arayıp aramamasını belirleyebiliyor.

Epidemiyolog Maximilian Gertler'e göre, Demokratik Kongo Cumhuriyeti'ndeki köylerde ölümlerin yaklaşık yüzde 50'sinin sağlık kuruluşlarında değil, evlerde gerçekleştiği tahmin ediliyor. Çünkü bölgedeki sağlık sistemi ağır baskı altında ve Ebola salgınına hazırlıklı değildi. Bakım personelini bulaştan korumak için günde binlerce koruyucu tuluma ihtiyaç duyuluyor. Almanya son olarak 21 milyon avro tutarında ek yardım sağladı.

Yapay zeka, sağlık hizmetlerinin organizasyonunu destekleyebilir. Ancak insanların sağlık kuruluşlarına güvenmesini tek başına sağlayamaz. Yapay zeka uzmanlarının kendilerinin de eleştirdiği gibi, günümüzde tanıya giden yol çoğu zaman hâlâ şeffaf değil.

Şeffaflık sorunu: Yapay zeka tanıya nasıl ulaşıyor?

Güncel yapay zeka sistemleri büyük veri yığınlarını analiz edebiliyor ve insanların fark edemeyebileceği desenleri tespit edebiliyor. Ancak çoğu zaman bu sonuçlara tam olarak nasıl ulaştıkları belirsiz kalıyor.

ABD'deki Dartmouth Üniversitesi'ne bağlı Geisel Tıp Fakültesi'nde tıp eğitimi ve bilişim profesörü olan Dr. Thomas Thesen bu sorunu şöyle özetliyor: "Bu sistemler kalıpları tanımakta son derece becerikli, fakat bu kalıpların ne olduğunu bize açıklamakta gerçekten çok zayıf." Claude veya ChatGPT gibi sohbet robotları ve büyük dil modellerinin, onun deyimiyle bir "açıklama sorunu" bulunuyor; yapay zeka bu açıdan bir "kara kutu" olarak kalıyor.

Bu durum özellikle sağlık alanında önemli. Bir sistem tanı ya da tedavi önerisi sunduğunda, sağlık profesyonellerinin bunun somut durumda gerçekten uygun olup olmadığını değerlendirebilmesi gerekiyor. Sadece sonucun kendisi her zaman yeterli değil; o sonuca giden yolun da anlaşılır olması gerekiyor.

"İşte bu, açıklanabilirlik sorunu. İnsanların anlayabileceği bir dille, bu sonuçlara hangi gerekçelerle vardıklarını anlatamıyorlar."

Bu "kara kutu" sorunu yalnızca şeffaflığı değil, sorumluluğu da ilgilendiriyor: Bir yapay zeka yanlış öneride bulunduğunda kim sorumlu olacak? CARE'den Dr. Mbaka için de bu nedenle yapay zekanın sadece sonuç üretmesi değil, karar alma süreçlerini gerçekten desteklemesi hayati önem taşıyor.

Uzman: Yapay zeka, eğitimde öğrenmenin yerini alamaz

Yapay zeka, sağlık profesyonellerinin eğitiminde de yardımcı olabilir; örneğin bilgilere daha hızlı erişim sağlayarak ya da tekrarlayan görevlerde destek vererek. Ancak Thesen, özellikle öğrenme sürecinde tıp eğitimi ve bilişim profesörü olarak bazı riskler görüyor.

Geleneksel arama motorlarıyla bilgi arayan öğrencilerle bir yapay zeka sohbet robotu kullanan öğrencileri karşılaştıran bir çalışmaya atıfta bulunuyor. Buna göre sohbet robotu kullanan öğrencilerin bilgisi daha yüzeysel ve daha az kalıcıydı.

"Bu tür 'istenen zorluklar' öğrenme süreci için gerçekten çok önemli. Tüm bilişsel öğrenmeyi bir sohbet robotuna devrettiğinizde - her ne kadar çok verimli görünse de - aslında kendiniz bir şey öğrenmemiş oluyorsunuz."

Kalıcı bilgi edinmek zorunda olanların, düşünme işinin tamamını yapay zekaya bırakmaması gerektiğini vurguluyor. Özellikle tıpta, teknolojik desteğin olmadığı durumlarda bile doğru karar verebilmek hayati önem taşıyabiliyor.

Thesen de bu nedenle yapay zekanın öncelikle iş yükünü azaltan alanlarda kullanılmasını öneriyor. Bilgiyi anlamak ve uzun vadede akılda tutmak gerektiğinde ise, bağımsız öğrenmenin yerini koruması gerektiğini savunuyor.