Yapay Zeka Doktorları Değiştirmek Değil, Geliştirmek İçindir - Düşünce Liderleri

Yazan: Doug Teany, İnovasyon Danışmanı ve Corindus Eski COO'su

AI ve sağlık hizmetlerindeki uygulamaları son birkaç yılda önemli ölçüde olgunlaştı. Yapay zeka teknolojileri, sağlık hizmeti sağlayıcıları için her zamankinden daha yaygın bir şekilde mevcut ve sağlık hizmetlerinde, ancak özellikle doktorlardan olağanüstü miktarda içgörü ve öngörü gerektiren oldukça karmaşık robot destekli prosedürlerde muazzam fırsatlar sunuyor. Ne yazık ki, yapay zekanın olgunlaşmasının bir sonucu olarak kaçınılmaz olarak doktorun rolünün yerini alacağına dair bir inanç var, ancak bu gerçeklerden daha fazla olamaz.

Aslında yapay zeka, doktorlara klinik karar verme sürecini geliştiren ve daha olumlu hasta sonuçları elde edilmesine yardımcı olan yeni bilgi ve yetenekler sağlıyor. Dikkatlerini, telin kalbe yerleştirilmesi hakkında teknik olarak düşünmekten, vaka stratejisi ve mümkün olan en iyi sonuca nasıl ulaşılacağı hakkında daha bütünsel düşünmeye aktarır. Robotik destekli prosedür ortamlarında kullanıldığında yapay zeka, herhangi bir doktorun herhangi bir vakayı çözmek için erişebileceği tarihsel klinik ve prosedürel bilgilerden oluşan bir ansiklopedi oluşturmaya yardımcı olabilir. Bilgisayar görüşü gibi yeteneklerin bir araya getirilmesi, mevcut bakım standardında devrim yaratacak ve doktorları, komplikasyonlar ortaya çıkmadan önce müdahale edebilecek ve önleyebilecek güçlü bir araçla donatacak. Tüm bunlar, süreçteki en önemli etken olan hekim değiştirilmeden gerçekleştirilir.

Veriye Dayalı İçgörü ve Makine Öğreniminin Temelini Atma

Günümüzde doktorlar öncelikle eğitimlerine, tamamladıkları prosedür sayısına ve diğer faktörlere bağlı olarak değişebilen kişisel deneyime ve bireysel karar verme becerilerine güvenmektedir. Özünde yapay zeka, doktorlara daha önce erişemedikleri yeni verileri ve bilgilendirici içgörüleri sunar ve bu, robot teknolojisinin kullanıldığı karmaşık prosedürel ortamlarda özellikle yararlı olabilir. Robotik cihazların tarihsel veri depolarına bağlandığı bu durumlarda yapay zeka, binlerce benzer vakadan elde edilen bilgilerle bilgi boşluklarını doldurarak benzersiz bir değer sunar. Bir hekime kendi deneyiminin ötesinde tarihsel vaka verilerine erişim yetkisi vererek, bu karmaşık prosedürlerle ilişkili risklerin bir kısmını azaltabilirler.

Makine öğrenimi, robotik sistemin deneyimlerden öğrenmesini ve yeni girdilere uyum sağlamasını sağlar. Buna karşılık robot, dünyanın en iyi doktorları tarafından kullanılan tekniklerin aynısını yansıtacak şekilde hareketlerini otomatikleştirebiliyor ve bu da bir vaka sırasında ortaya çıkan zorlukları çözme olasılığını artırıyor. Sonuç olarak, bu, doktorların dikkatlerini vaka stratejisine odaklamalarına ve komplikasyonlara daha etkili bir şekilde yanıt vermelerine olanak tanır. Bu tür veriye dayalı içgörü, kitabın yayınlanmasıyla vurgulanan 2000'lerin başında verilerin profesyonel beyzbol manzarasını nasıl büyük ölçüde değiştirdiğini andırıyor. Moneyball. Kitap, veri içermeyen modası geçmiş yöntemlere güvenmek yerine bir takım oluşturmak için veriye dayalı, kanıta dayalı bir yaklaşım benimseyen Oakland Athletics ve yönetici Billy Beane'i takip etti. Buna karşılık, bu model büyük bir başarıydı ve oyunda verilerle yönlendirilen yeni bir dönemi etkili bir şekilde teşvik etti.

Sağlık hizmetlerinde, makine öğrenimiyle desteklenen bir prosedürel bilgi veritabanı, doktorlar için benzer içgörüler yaratır ve onları daha önce mevcut olmayan değerli bilgilerle donatır. Bir hastayı binlerce benzer vakanın geçmişine karşı görebilme yeteneği, doktorların bir vakayı nasıl ele alacakları konusunda daha iyi, daha bilinçli kararlar vermelerini sağlar.

Sonraki Adım: Bilgisayarla Görü ve Yüksek Otomasyon

Yapay zekanın robotik destekli prosedürel ayarlardaki tam potansiyeli, veriye dayalı içgörü ve makine öğrenimi bilgisayar görüşüyle ​​birleştirildiğinde tam olarak anlaşılır ve robotik sistemin zengin görüntüleme verilerine dayalı durumları akıllı bir şekilde tanımlamasını ve bunlara yanıt vermesini sağlar. Kardiyovasküler müdahalelerde, prosedür süresinin önemli bir yüzdesi, çoğu damarlarda gezinmek için bir "deneme yanılma" yöntemi olan tel manipülasyonuna ayrılmıştır. Bu metodoloji potansiyel olarak stentler gibi yanlış yerleştirilmiş tıbbi cihazlara yol açabilir veya hekimler ve hastalar için radyasyon maruziyetini artıran daha uzun prosedür süreleriyle sonuçlanabilir.

Ancak otomatik sistemler etkili hareketleri öğrenmeye ve bilgiye dayalı kurallar oluşturmaya devam ettikçe, bilgisayar görüşünün prosedürün daha büyük bölümlerini otomatikleştirmesine izin verebiliriz. Bilgisayar görüşü ayrıca sistemin, bir kılavuz telin sarkması gibi komplikasyonları oluşmadan önce tespit etmesini sağlar ve cihazı teslim etmek ve hastanın zarar görmesini önlemek için düzeltici eylemleri otomatik olarak gerçekleştirebilir.

Daha da önemlisi, endüstriden bağımsız olarak otomasyon bir yelpazede yer alıyor ve otomotiv endüstrisi bunun somut bir örneğini sunuyor. Günümüz arabalarının çoğu, fren yardımı, uyarlanabilir hız sabitleyici ve şerit merkezleme gibi bir dereceye kadar düşük seviyeli otomasyona sahiptir. Yelpazenin diğer ucunda, Tesla gibi üreticiler, güvenlik açısından kritik tüm işlevleri otomatikleştirerek, sürücüler hala gerekli olsa da sürücülerden daha az eylem gerektirir. Aynı şey sağlık hizmetlerinde otomasyon için de geçerlidir. Nihayetinde yapay zeka destekli otomasyon, doktorların dikkatini vaka stratejisi ve komplikasyonlara yanıt verme gibi kritik unsurlardan uzaklaştıran belirli görevleri otomatikleştirirken, doktorları sürücü koltuğunda tutar.

 Yapay Zeka Hekimleri Merkeze Koyar

 Yapay zeka ve otomasyonun doktorların yerini almasıyla ilgili endişelerin hiçbir değeri yoktur ve sağlık hizmetlerinin yapay zekayı ve makine öğrenimini nasıl kullandığına dair tam bir anlayışa dayanmaz. Otonom arabaların bir sürücüye ihtiyacı olduğu gibi, üzerinde çalıştığımız otomatik girişimsel prosedürler de bir doktorun rehberliğine ihtiyaç duyacak, ancak dünya çapındaki diğer yüksek vasıflı doktorların deneyimlerine dayanan bir dijital ansiklopedinin ek uzmanlığına da sahip olacak. Otomasyon, prosedürlerin yapılma şeklini çok yüksek bir kalite seviyesinde standartlaştıracak ve bu da robotik otomasyonun kapsayıcı hedefine ulaşacak - hasta üzerindeki travmayı azaltırken vakaları daha güvenli, daha hızlı ve daha etkili hale getirecek.