Yeni yapay zeka sistemi, istismarla bağlantılı fiziksel travma örüntülerini saptayarak sağlık çalışanlarının daha erken müdahale etmesini sağlıyor.
Bilim insanları, hekimlerin yakın eş şiddeti (intimate partner violence, IPV) riski taşıyan hastaları, mağdurlar yardım aramaya başlamadan muhtemelen yıllar önce tespit etmesine yardımcı olacak bir yapay zeka (YZ) aracı geliştirdi.
REKLAM
REKLAM
ABD'deki araştırmacılar, rutin hastane ziyaretleri sırasında toplanan verileri kullanarak bir makine öğrenimi modeli eğitti. Çalışma (kaynak İngilizce) Nature dergisinde yayımlandı.
Yakın eş şiddeti, mevcut ya da eski partnerlerden gelen kötü muameleyi ifade ediyor ve ağır yaralanmalara, kronik ağrıya ve ruh sağlığı bozukluklarına yol açabiliyor.
Avrupa Komisyonu'nun bir raporuna (kaynak İngilizce) göre, hayatında en az bir kez partneri olmuş kadınların yüzde 18'i, 2021'de partnerlerinden fiziksel ya da cinsel şiddet gördüğünü belirtti.
Hastanelerde aile içi şiddetin tespiti bugün çoğunlukla doktorların hastalara evde güvende olup olmadıklarını sormasına dayanıyor. Ancak birçok mağdur, korku, damgalanma ya da güvenlik kaygıları nedeniyle şiddeti açıklamıyor; bu da vakaların çoğu zaman fark edilmemesine yol açıyor.
Araştırma ekibi, yakın eş şiddeti yaşamış yaklaşık 850 kadına ait birkaç yıllık kaydı ve benzer yaş grubundan 5.200'den fazla hastadan oluşan kontrol grubunu kullanarak, teknolojinin risk altındaki kişileri ne kadar iyi tespit edebileceğini sınamak için üç farklı YZ sistemi geliştirdi.
İlk sistem, yaş, tıbbi geçmiş ve diğer standart hasta bilgileri gibi yapılandırılmış hastane verilerini analiz etti. İkincisi, doktor gözlemleri ve radyoloji raporları dahil yazılı tıbbi notları inceledi. Üçüncü sistem ise her iki tür bilgiyi bir araya getirdi.
Üç model de güçlü bir performans sergiledi ancak birleşik sistem en isabetli sonuçları verdi; vakaların yüzde 88'inde riski doğru biçimde tanımladı.
Araç ayrıca, birçok hastanın daha sonra hastane temelli aile içi şiddet müdahale programlarına kabul edilmesinden üç yılı aşkın bir süre önce olası istismar vakalarını işaretleyebildi.
Yeni YZ sistemi, büyük hacimli hastane verisini aynı anda analiz ederek şiddetle bağlantılı fiziksel travma örüntülerini saptayabiliyor ve kayıtları doğrulanmış istismar vakalarına benzeyen hastaları işaretleyerek sağlık çalışanlarının daha erken müdahale etmesini mümkün kılıyor.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri'ne (NIH) bağlı Ulusal Biyomedikal Görüntüleme ve Biyomühendislik Enstitüsü'nün (NIBIB) sağlık bilişimi teknolojileri biriminde program direktörü olan Qi Duan, “Bu klinik karar destek aracı, yakın eş şiddetinin öngörülmesi ve önlenmesinde önemli bir etki yaratabilir” dedi.
Duan, “Vaka sıklığı göz önüne alındığında bu araç, halk sağlığı açısından oyunun kurallarını değiştirebilecek bir imkân sunabilir” diye ekledi.
Araştırmacılara göre teknoloji, klinisyenlerin yerine geçmek için değil, onların kararlarını desteklemek için tasarlandı. Şiddeti teşhis etmiyor ya da hastaları bilgi vermeye zorlamıyor. Bunun yerine, doktorların konuyu daha hassas biçimde açmasına ve gerekirse destek sunmasına yardımcı olabilecek bir uyarı sağlıyor.
Mass General Brigham'de acil radyolog olan ve Harvard Tıp Fakültesi'nde doçent olarak görev yapan Bharti Khurana, “Çalışmamız, halihazırda sağlık verilerinde bulunan bilgileri kullanarak riski daha erken tanımaya doğru bir değişimi temsil ediyor” dedi.
Araştırmacılar, hastanelerin rutin bakım sırasında gerçek zamanlı değerlendirmeler alabilmesi için teknolojiyi elektronik tıbbi kayıt sistemlerine entegre etmeyi planladıklarını belirtiyor.