Yapay Zekâ Destekli Sağlık Hizmeti

 

Yapay Zekâ Destekli Sağlık Hizmetleri

Sağlık sistemlerinin verimliliğini artıracak yeni teknolojiler.

 

Dünyanın her yerindeki sağlık sistemlerinin eksiklikleri, COVID-19 salgınının ilk günlerinden itibaren dehşet verici bir şekilde ortaya çıktı. Buna yanıt olarak hem yaklaşan pandemileri tahmin etmek hem de bunlarla etkili bir şekilde mücadele etmeye yardımcı olmak amacıyla yapay zekâ ve makine öğrenimini (ML) sağlık hizmetlerine entegre etmek için hükümet tabanlı ve akademik ekipler oluşturuldu (AI4PEP). Büyük sağlık krizleri karşısında ulusal ve küresel sağlık sistemlerinin etkinliğini artırmaya ve bakıma erişimi demokratikleştirmeye yönelik bu yeni ortaya çıkan çabalar, başlangıç ​​aşamasındadır ancak kaliteli verilerin AI (yapay zekâ) ve ML (makine öğrenimi) modellerine entegre edilmesiyle hızla ölçeklendirilecektir. Yeni ortaya çıkan yapay zekâ sistemlerinin sağlık hizmetlerini etkilemesinin en etkili yollarından biri, verilerin işlenmesidir.

Resim için Kaynak: Midjourney ve Studio Miko. Komut istemi (kısaltılmış): “Soyut nüfus verileri”.

 Yapay zekâ tabanlı teknolojiler aynı zamanda birçok hastanın sağlık sistemi aracılığıyla tıbbi bakım almaya çalışırken yaşadığı uzun gecikmelerin üstesinden gelmeye de yardımcı olabilir.

Şaşırtıcı bir şekilde, gecikmeler genellikle kapasite eksikliğinden değil, mevcut tesislere eşit olmayan erişimden ve bunun sonucunda da mevcut tesislerin yetersiz kullanılmasından kaynaklanmaktadır.

Mevcut tıbbi tesisler, yapay zekâ, makine öğrenimi ve veri analitiğinden oluşan seçilmiş bir veri kümesine uygulandığında hastaların tedavilere erişimini önemli ölçüde iyileştirdi. Bakıma erişimi optimize etmeye yönelik yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım Kanada'da geniş çapta benimseniyor ve muhtemelen başka zamanla başka ülkelerde de yaygınlaşacaktır.

Yapay zekâ tabanlı sağlık hizmetlerinin etkisi, genellikle nüfuslarının büyük bir kısmına sağlık hizmetleri sunacak altyapı ve personelden yoksun olan gelişmekte olan ülkelerde daha da derin olabilir.

Radyolojik verilerin okunmasını kolaylaştıran yapay zekâ tabanlı sistem gibi yeni veya devam eden tıbbi durumların tanımlanmasına, izlenmesine ve tedavisine yardımcı olacak akıllı araçlar bakımın şu anda yetersiz olduğu yerlerde sağlık hizmetleri yeteneklerini geliştirmek için yapay zekâ ve makine öğreniminden yararlanmanın ilk adımıdır. Örneğin Hindistan, 1,4 milyarın üzerinde geniş bir alana yayılmış bir nüfusa sahip ve tıbbi desteği artırmak için yapay zekâ tabanlı bir yaklaşımı benimsedi. Hindistan hükümeti, gerekli gizlilik önlemlerini uygulayarak doktorların yardımcı teknolojiler aracılığıyla uzak topluluklarla etkileşime geçmesine olanak sağladı.

Engellerin aşılması zor olsa da eylemsizliğin riskleri daha yüksektir.

            Dahası, geniş bir nüfusun sağlık ve refahına ilişkin kişisel verileri düzenleyen herhangi bir sistem, dikkatle hazırlanmış bir yasal ve etik çerçevenin sınırları dahilinde işlemelidir. Yapay zekâ ve makine öğreniminin sağlık hizmetlerine küresel olarak uygulanması beklentisiyle yasal çerçeveler ortaya çıkmaya başlıyor. Yapay zekâ tabanlı sağlık hizmetleri çözümleri, önümüzdeki üç ila beş yıl içinde, insan sağlığına, özellikle de yetersiz hizmet alan nüfusa büyük fayda sağlayacak şekilde, her zamankinden daha yaygın hale gelecek.

 

Kaynak:

https://www.weforum.org/reports/top-10-emerging-technologies-of-2023/in-full/flexible-batteries#2-generative-artificial-intelligence

| Daniel E. Hurtado Doçent, Şili Papalık Katolik Üniversitesi

| Andrew Maynard İleri Teknoloji Geçişleri Profesörü, Arizona Eyalet Üniversitesi

| Bernard S. Meyerson İnovasyon Direktörü Emeritus, IBM

| Mine Orlu Eczacılık Profesörü, UCL Eczacılık Fakültesi, Yaşam Bil.Fak.UCL

| Landry Signe Kıdemli Araştırmacı, Brookings Enstitüsü