Ortak Akıl Politika Geliştirme
YAPAY ZEKANIN SAĞLIK ALANINDA KULLANILMASI
Bilindiği üzere, kuantum bilgisayarlar gibi çok yüksek hızlı bilgisayarlar ve yapay zeka, aşı ve ilaçların geliştirilmesinde bilim adamlarına büyük oranda zaman kazandırmakta ve işlerini kolaylaştırmaktadır. Örneğin Covid-19 aşılarının bulunma sürecinde yapay zeka ve çok yüksek hızlı bilgisayarlardan da yararlanılmıştır. Benzer şekilde 2014 yılındaki Ebola salgınında da yapay zeka sayesinde yeni ilaç bileşimlerinin oluşturulma sürecinde büyük oranda zamandan kazanılmıştır.
Dahası Covid-19 salgınının nasıl ve ne şekilde ilerleyeceği, hangi yerleşim bölgelerini daha fazla etkileyeceği vb konusunda yapay zekanın sağlık alanında kullanılmasına yönelik önemli çalışmalarda bulunan ülkelerin hemen hepsi bu alanda çalışmışlar ve halen de çalışmaktalar.
Yapay zeka aynı zamanda hastalık tanısında, tedavi yöntemlerinde, verilerin incelenip yorumlanması gibi birçok konuda aynı hastalıktan tedavi gören tüm hastalara ait her türlü milyonlarca farklı veriyi anlık karşılaştırıp, aralarında nasıl bir ilişki var, hangi alanlarda ayrışmakta, hastaların geçmişinin incelenip karşılaştırılması, genetik özellikleri, aile geçmişi vb tüm bunların karşılaştırmalı olarak çok iyi analizi yapılıp doktora anlık ve istediği şekilde sınıflandırılarak sunulması, doktorun işini çok büyük oranda kolaylaştırdığı gibi tanı ve tedavideki başarı oranını da çok doğal olarak yükseltmektedir.
Yapay zeka ve robot teknolojisinin daha da gelişmesiyle beraber ilerleyen yıllarda başta teorik ve uygulamalı tıp eğitimi olmak üzere, tanı, tedavi, yoğun bakım, ameliyat ve özellikle de erken tanıda bu ve diğer BİT’lerin kullanımının yaygınlaşacağı ve zamanla da doktor, hemşire, sağlık personelinin müdahalesinin azalacağı öngörüsü çok rahat yapılabilir.
Yapay zekanın sağlık sektöründe tedavi yollarının ve hasta sigortasının doğrulanması, tıbbi kayıtların ve veri setlerinin iyileştirilmesi gibi sıradan ve olağan iş süreçlerinin geliştirilmesinde ve verimliliğin artmasında önemli bir etkiye sahip olması da öngörülmektedir. Yapay zeka teknolojisi birçok alanda veri yığınlarının hızla bilgiye dönüştürülmesinde doktorlara yardımcı olmakta, karar vermelerini kolaylaştırmaktadır.
Yapay zekanın sağlık sektöründe çok yoğun olarak ilk etapta kullanılabileceği alanlardan başlıcaları şöyledir.
- Tıbbi görüntüleme uzmanlarının radyografi, PET/Scan, MR, USG ile elde ettikleri görüntüleri daha iyi ayırt etmeleri, tanımlamaları, sınıflandırmaları ve yorumlamaları
- Genom araştırmalarının, ileri moleküler yöntemleriyle değerlendirilmesi, veri tabanlarıyla semptomların incelenerek hastanın durumunun analiz edilmesi
- Gerekli analizlerin yapılarak tanının konulması ve uygun tedavi yöntemine karar verilmesi (Örneğin, kansere bağlı proteinlerin biyopsi görüntüleriyle belirlenip analiz edilerek tanının konulması ve tedavi uygulaması)
AB SAĞLIK SEKTÖRÜNDEKİ YAPAY ZEKA ÇALIŞMALARI
AB’nin en önemli organlarından birisi olan Avrupa Komisyonu’nun 2023 Çalışma Programı, GÜÇLÜ BİRLİK sloganıyla 18.10.2022 tarihinde onaylanarak yayınlandı. Bu ana dokümanda üzerinde önemle durulan konulardan birisi de yapay zekanın sağlık alanında kullanılmasına yönelik üniversite ve KOBİ’lerde yapılacak ARGE çalışmalarına önemli oranda kaynak sağlanmasına yönelik ilke kararının alınmış olmasıdır.
AB’nin geçen yıl kamuoyunun ve ilgili paydaşların görüşünü almak üzere taslak olarak yayınladığı Yapay Zeka Yasa’sının 2023 ya da 2024 yılında onaylanarak yayınlanması beklenmekte. AB’nin çıkartmakta en çok zorlandığı düzenlemelerden birisidir bu Taslak Yasa. Nitekim bugüne kadar 3000’e yakın düzeltme ve güncelleme yapılmıştır ve halen de bu konudaki en sıcak tartışmalar ve görüşmeler devam etmektedir. Dahası yaklaşık 150 sayfalık bu Yasa’nın AB tarafından onaylanıp yayınlanmasıyla beraber çok sayıda ve farklı alandaki yasal düzenlemede köklü değişiklikler yapılmak zorunda kalınacak.
Avrupa’da yapay zekanın yakın gelecekte çocukluk çağı obezitesi, demans ve göğüs kanserinin önlenmesi, tanı ve tedavisinde gelişme sağlanarak sağlık harcamasında 196 milyar Avro’dan fazla tasarruf sağlanabileceği öngörülmektedir.
Diğer taraftan 2011 yılında AB tarafından günün gelişen ve değişen BİT’lerine uygun olarak Sağlık Teknolojilerinin Onaylanması ve Değerlendirilmesi Hakkındaki Yönetmelik’in günümüzün yapay zeka ve BİT gereksinimlerini karşılayamaz hale geldiği gerekçesiyle yeniden güncellenmiş olması da bir başka önemli konudur.
ULUSLARARASI ALANDAKİ ÇALIŞMALAR
Ocak 2022’de John Hopkins Üniversitesi’nde dünyanın ilk yapay zekalı robotu tarafından tamamen doktorsuz bir ortamda 4 tane domuza laporoskopik ameliyatı başarıyla gerçekleştirildi.
2019 yılında Çin’deki Huashan hastanesinde ise, dünyada ilk kez 20 km uzaktaki bir hastaya BİT sayesinde uzaktan yapılan endoskopik ameliyat sonucu hastanın beynindeki hipofiz bezi tümörü başarılı bir ameliyatla alınmıştır. Bu ameliyatın uzaktan başarılı bir şekilde yapılabilmesini sağlayan Çin’in dev firması Huawei’den başkası değildi. Ameliyat için gerekli olan sanal gerçeklik, kurgu ötesi, 3D, 5G, fiber optik altyapı, yapay zekalı robotlar gibi tüm BİT altyapısı Huawei tarafından üretilmiştir.
Hastanın tüm beyni bu BİT’ler kullanılarak 3 boyutlu gösterilerek ve doktorun istediği tüm açılardan arkadan, alttan, yandan vb çok rahat görebilmesine olanak sağlayacak şekilde doktorun ameliyat yapmak istediği tam noktayı hatasız görebilmesine olanak sağlanmıştır. Tıpkı doktor, hastanın beynini 0,1 mm inceliğinde dilim dilim kesip her bir dilimi eline alıp her birine sanki elindeymiş gibi ayrı ayrı işlem yapabilmesine olanak sağlanmış gibi ameliyat yapılmıştır. Zaten çok ilerde bu işi de yapay zekalı robotların çok rahat yapabileceği ve sonuçta ameliyat için doktora da gerek kalmayacağı açıkça ortadadır
13 Ekim 2022 tarihinde AB – ABD arasında sağlık alanında yapılması düşünülen çalışmaların ve çeşitli projelerin yürütülmesine yönelik olarak yayınlanan Ortak Bildiri’de yapay zekanın sağlık alanında kullanılmasına yönelik yapılacak ortak ARGE çalışmalarına da ağırlık verilmesi gerektiğinin altı önemle çizilmiştir.
Geçen yıl Slovenya Dışişleri Bakanlığı’nın önderliğinde ve AB’nin de katkılarıyla UNESCO’nun yapay zeka konusundaki birimi olan International Research Centre on Artificial Intelligence (IRCAI) (Uluslararası Yapay Zeka Araştırma Merkezi) tarafından oldukça önemli bir çalışma başlatıldı. Bu çalışmaya dünyadan sadece 10 ülke olumlu yanıt verip katıldı. Gönül isterdi ki, aralarında Kanada, Japonya, Fransa, İsrail ve ABD gibi ülkelerin bulunduğu bu 10 ülkenin arasında Ülkemiz de olsaydı. Dahası şurası da bir gerçek ki, Türk üniversitelerinde ve ARGE firmalarında bu konuda çalışan ancak bir şekilde sesini duyuramayan, olanak sağlanmayan, duyurulmayan vb nice zeki ve başarılı Türk gençlerimizin bulunduğu da su götürmez bir gerçektir.
ABD’de Harvard Üniversitesi araştırmacıları, lenf nodu hücrelerini inceleyerek göğüs kanserinin varlığını belirleyebilen yapay zekaya dayalı otomatik bir kanser tanı yöntemi geliştirmişlerdir.
IBM tarafından kişilerin yapay zeka, veri, analitik, bulut bilişim gibi çeşitli BİT’ler kullanarak tıbbi / klinik araştırma ve sağlık çözümlerini kolaylaştırmasına yardımcı olmak üzere sayısal bir robot olan Watson for Health (Sağlık İçin Watson) geliştirilmiştir. Bu robot, dünya çapında her türlü tıbbi dergiyi, vaka incelemesi – semptom ve tedaviye ilişkin çok sayıda tıbbi bilgiyi herhangi bir insandan çok daha hızlı tarayabilmekte, sınıflandırabilmekte, analiz edebilmekte ve depolayabilmektedir.
Konunun uzmanı olan röntgen uzmanlarına göre CT taraması, MRI, ultrasound, röntgen filmleri, analiz testleri, veri girişi, sonuçların karşılaştırılması ve diğer tüm işlemler yapay zekalı robotlar, özel yazılımlar vb tarafından çok daha hızlı ve doğru bir şekilde yapılabilmekte. Bu açıdan özellikle kardiyoloji ve radyoloji alanında bu konuda çalışmalar devam etmekte. Daha sonra diğer alanlarda da yapılması ve yaygınlaştırılması hedeflenmekte. Zaten yakın gelecekte kardiyologlar ve radyologlar sadece çok az vakaya bakıp inceleyecek. Diğer işlerin çok büyük çoğunluğunu yapay zeka yapar hale gelecek.
Çok daha uzun süre sonunda ise, yani teknolojinin gelişmesine bağlı olarak zamanla bu ve diğer alanlarda doktora çok büyük oranda gerek kalmayacak. Nitekim IBM’in yeni geliştirdiği Medical Sieve (Tıbbi Elek) adındaki algoritma, radyoloji ve kardiyoloji alanındaki doktorlara deneme amaçlı olsa da çok büyük oranda yardımcı olmakta, yapılan tüm işlemlerde elde edilen sonuçlara göre anlık gerekli güncellemeler yapılmakta ve sürekli çeşitli vakalarda teste tabi tutulmakta. Şu anki gelişmelerin tıp dünyası için oldukça umut verici olduğunu da ayrıca belirtilmekte yarar bulunmakta.
General Electric Company adlı bir firmanın bulut tabanlı kardiyak tanı platformu için ABD’nin 23 eyaletindeki 340 şehirde kalp hastalıkları tedavi ve uzaktan izlemeye erişimi artıran sağlık hizmeti hızlandırıcı programı için Hindistan merkezli bir girişim olan Tricog Health seçilmiştir. Şirketin platformu, sahadaki tüm tıbbi cihazlardan fizyolojik ve EKG verilerini toplayıp gerçek zamanlı olarak işlemekte ve kardiyologlara yapılan tanıyı sınıflandırıp sunmaktadır. Ayrıca, Hindistan’daki bir hastane yapay zekayı Hindistan’a özgü kalp riski sorununu belirlemek için de kullanmaktadır.
Çin merkezli bir internet şirketi olan We Doctor, Çin’de doktorlara yardımcı olmak için Ruiyi Cloud ve Huatuo Cloud isminde iki adet yapay zeka platformunu geliştirmiştir. Yüksek kaliteli hasta verilerinin büyük miktarlarda makine öğrenmesine dayanan Ruiyi Cloud, küçük pulmoner nodüller ve serviks kanseri de dahil olmak üzere çeşitli hastalıkların tanımlanmasında büyük başarı göstermiştir. Ayrıca diyabetik retinopatiyi belirlemedeki doğruluk oranı %95 olup, ilerleyen süreçte bu oranın daha da artacağı açıkça ortadadır.
Japonya, 2017’de tıpta büyük veri kullanımını yasallaştırmıştır. Merkezi hükümet kişisel sağlık kayıtlarının gelişimini hızlandırmaktadır. Hasta sağlığı verilerine artan erişim ve veri analizlerinin yapay zeka tabanlı tıbbi destek sistemlerinin geliştirilmesini desteklemesi ve epidemiyolojik, klinik ve pazar araştırmalarına yardımcı olması beklenmektedir.
Tıbbi teknoloji girişimi olan DocDoc, Singapur ve diğer Asya ülkelerinde hizmet sunmak için yapay zekayı kullanmakta, bilgi ve randevu hizmeti sunan bir tüketici sağlığı portalı geliştirmiştir. Klinify ise, hastaların tıbbi kayıtlarını elektronik olarak yönetmeyi ve paylaşmayı kolaylaştırmak için bulut tabanlı teknoloji ve veri analitiği kullanmaktadır. Singapur’daki hastaneler, hastanelere sayısal olarak bağlı 100’e yakın toplum sağlığı görevlisi ile desteklenmiştir. Bu sağlık görevlileri hastanedeki bakımın en aza indirilebilmesi için hastalar taburcu olduktan sonra da hasta bakımına devam etmektedirler. Hastanelerde çeşitli yapay zeka araçlarının kullanımı ve sayısallaştırılmış standard çalışma prosedürleri eskisinden çok daha koordineli sağlık yönetimine olanak sağlamaktadır.
Almanya’da bir ARGE firması tarafından geliştirilen YOTİ adındaki bir yapay zeka robotu, kişilerin yaşının belirlenmesini bilinen yöntemlere göre çok daha doğru bulabildiğinden yakında Alman mahkemelerinde bu yapay zeka uygulamasından elde edilen sonucun resmi olarak onaylanma sürecine yönelik düzenleme yapılabileceği öngörülmekte. Benzer konuda Fransa’da da çalışmaların sürdüğü bilinmekte.
Eylül 2022 tarihli bir habere göre, uzaktan kumandalı mikroskopların, dünyanın her yerindeki öğrencilerin hizmetine sunulmuş olup, tıp ve biyoloji derslerinde ortaklaşa yararlanabilmelerine olanak sağlandığı duyuruldu. ABD Santa Cruz – California Üniversitesi’nde çalışan araştırmacılar, internete bağlı ve uzaktan kumandalı mikroskopların kullanılması için geliştirdikleri bir yöntemle, dünyanın her yerindeki öğrencilerin biyoloji deneylerini tasarlayıp gerçekleştirmesine olanak sağlıyor.
Heliyon bülteninde yayınlanan bir başka çalışmada ise araştırmacılar, normalde erişim olanağı bulunmayan öğrencilere proje tabanlı STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) (Bilim, Teknoloji, Mühendislik ve Matematik) eğitimi sunmanın bu yeni ve ölçeklendirilebilir çerçevesini ayrıntılı şekilde aktarıyor. Yeni mikroskop teknolojisini ABD ve Latin Amerika’daki bazı ülkelerin biyoloji derslerinde kullanan araştırmacılar, teknolojinin STEM alanlarında yeterince temsil edilmeyen öğrenciler için uzaktan deney yapabilme olanağı sunduğunu ve bu konuda etkili, ölçeklendirilebilir bir yaklaşım sağlandığını keşfetmiş. Bir ABD üniversitesi olan Baskin Mühendislik Fakültesinde bilgisayar mühendisliği doktora öğrencisi ve bu konuda bir makale yazmış olan Pierre Baudin özetle şöyle diyor.
“İnternete bağlı bir kamerayı alıp bunu bir mikroskobun gözlem yerine yerleştirmek, birçok laboratuvarın yapabileceği bir şeydir. Bu makalede söz konusu çerçeveyi ortaya sererek bir yol haritası oluşturmayı planladık. Böylece öğrenciler için eğitim fırsatı sunmak isteyen laboratuvarlar benzer bir deney düzeneği oluşturup konseptin yayılmasını sağlayabilir.”
*Yazının devamı Cuma günü yayınlanacaktır.
