Dr. Alberto-Giovanni Busetto, SağlıkAI’ın Baş AI Memuru – Röportaj Serisi

Dr. Alberto-Giovanni Busetto İsviçre-İtalyan AI Yöneticisi ve İnovatör ve SağlıkAI’ın Baş AI Memurudur. Dünya Ekonomik Forumu’nun Küresel Gelecek Konseyleri üyesidir ve daha önce Merck Healthcare’da ilk Küresel Veri Bilimi ve AI Başkanı ve The Adecco Group’ta ilk Grup SVP Veri ve AI Başkanı olarak öncü rollerde bulunmuştur.

Kariyeri boyunca, Alberto-Giovanni, BM Küresel Sözleşme Mentorü, Merck Dijital Şampiyonu ve IBM Seçkin Konuşmacı olarak tanınmıştır. Küresel AI yönetimine, Dünya İstihdam Konfederasyonu’nun Görev Gücü Üyesi olarak katkıda bulunmuş ve ABD Ulusal Mühendislik Akademisi FoE tarafından ülkenin önde gelen genç mühendislerinden biri olarak onurlandırılmıştır. Ayrıca, Japonya-Amerika Mühendislik Ön Cephesi’nin ABD Büyük Veri Başkanı olarak görev yapmıştır.

Sizin Merck gibi büyük şirketlerdeki AI liderlik rollerinden SağlıkAI’ı yönetmeye geçişinizi ne ilham verdi?

Merhaba, SağlıkAI – Küresel Sağlıkta Sorumlu AI Ajansı’nın Baş AI Memuru Dr. Alberto-Giovanni Busetto’yum. AI çözümlerinin tasarımı, geliştirilmesi, dağıtımı ve yönetimi konusunda 20 yılı aşkın deneyime sahibim. Kariyerim, AI’ı anlamlı bir etkiye ulaştırmaya yönelik bir taahhüt ile karakterize edilmiştir. Merck Healthcare’da, Sağlık ve Biyoteknoloji sektörlerinde AI odaklı çözümlerin geliştirilmesini liderlik ettim ve bu role AI’ın sağlık sektörlerinde dönüştürücü potansiyelini vurguladı.

HealthAI’a geçmek, sağlıkta sorumlu AI dağıtımına daha yoğunlaşmama ve teknoloji yeniliğinin insan merkezli bakım arasındaki boşluğu kapatmama izin verdi. Veri yönetimi de odak noktalarım arasındadır. SağlıkAI’da beni heyecanlandıran şey, düzenleyici ve yenilikçi kumullar bağlamında yaptığımız çalışmadır, sorumlu AI’ı ölçekte hızlandırmak için mavi baskı oluşturuyoruz ve inovatörleri destekliyoruz.

Bana ilham veren soru şudur: AI’ı sadece daha akıllı değil, gerçekten önemli olan yerde – insanların hayatlarını iyileştirirken – nasıl faydalı kılabiliriz? SağlıkAI’da, sağlıkta AI hakkında nasıl düşündüğümüzü şekillendirmek ve hükümetlere ve sağlık kurumlarına AI çözümlerinin yalnızca öncü değil, aynı zamanda etik, şeffaf ve gerçek dünya sağlık ihtiyaçlarına derinlemesine bağlı olduğu konusunda rehberlik etmek için bir fırsatım var. Benim için bu, algoritmalar değil, etki hakkında.

Sağlık ve AI’ın kesişmesinden en çok ne heyecanlandırıyor?

AI ve sağlık arasındaki birleşme, geliştirilmiş tanılar, kişiselleştirilmiş tedaviler ve optimize edilmiş sağlık çözümleri yoluyla sonuçları iyileştirmek için fırsatlar sunar. AI’nın karmaşık veri kümelerini analiz etme yeteneği, örneğin, daha erken hastalık tespiti ve daha doğru prognozlara yol açabilir.

Bana en çok heyecan veren şey, bu ilerlemelerin yalnızca yüksek gelirli ülkelerle sınırlı olmamasıdır – bunlar, düşük ve orta gelirli ülkelerin sağlık sektörlerini de dönüştürebilir. AI odaklı tanı araçları, sınırlı tıbbi uzmanlığa sahip bölgelere uzman düzeyinde içgörüler getirebilir, öngörülü analiz kaynakların en çok ihtiyaç duyulduğu yerlerde tahsisine yardımcı olabilir ve dijital sağlık araçları bakım erişimi boşluklarını köprüleyebilir. AI’ı sorumlu bir şekilde dağıtarak, coğrafya veya gelir seviyesine bakılmaksızın herkese hizmet veren daha adil sağlık çözümleri oluşturabiliriz.

AI, yüksek gelirli ve düşük/orta gelirli ülkeler arasındaki sağlık açığını nasıl kapatabilir? Eşit erişimi güvence altına almak için hangi zorluklar vardır?

AI, gelişmiş tıbbi içgörülerin küresel olarak erişilebilir olmasını sağlayarak sağlığı demokratikleştirebilir. Sınırlı tıbbi uzmanlığa sahip bölgelerde, AI odaklı tanı araçları hastalıkları doğru bir şekilde tanımlamaya yardımcı olabilir. Örneğin, AI ile güçlendirilmiş tele-tıp platformları, uzak bölgelerdeki hastaları dünya çapındaki uzmanlarla bağlantılı kılabilir, bilgi transferini kolaylaştırabilir ve bakım kalitesini iyileştirebilir.

Eşit erişimi güvence altına almak, altyapı sınırlamaları da dahil olmak üzere çeşitli zorlukları ele almeyi gerektirir. Bu, AI teknolojilerinin benimsenmesini engelleyebilir, çünkü birçok bölge gelişmiş çözümleri desteklemek için gerekli dijital çerçeveye sahip olmayabilir.

Veri gizliliği endişeleri de kritiktir – kişisel bilgilerin korunması, güvenliği ve gizliliği sağlamak için güçlü yönetim yapıları gerektirir. Ayrıca, AI sistemlerinin yerel dillerde ve kültürel bağlamlarda uyarlanması, gerçekten etkili olmaları için zorunludur, aksi takdirde erişimi sınırlayabilecek engelleri aşmak için.

Düzenleyici engeller de manzarayı daha da karmaşık hale getirir, çünkü inovasyonu teşvik ederken aynı zamanda gizliliği ve güvenliği güvence altına almak için dengeli bir politika geliştirilmesi gerekir. Bu zorlukları proaktif bir şekilde ele almak, AI’ın küresel sağlık eşitliğini iyileştirmek için güçlü bir araç olmasını sağlar.

AI’ın sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için hükümetler, teknoloji şirketleri ve sağlık sağlayıcıları arasındaki işbirlikleri ne kadar önemlidir?

Hükümetler, teknoloji şirketleri ve sağlık sağlayıcıları arasındaki işbirliği, sağlıkta AI’ın sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için sadece faydalı değil, zorunludur. Bu ortaklıklar, etik dikkate alma, veri gizliliği koruma ve AI’ın hem etkili hem de güvenilir olmasını sağlayan operasyonel standartları belirleyen kapsamlı çerçevelerin oluşturulmasını sağlar.

Paylaşılan sorumlulukla hareket ederek, paydaşlar, parçalı ve tek tip çözümlerin ötesine geçebilir ve gerçek dünya sağlık ihtiyaçlarına uyarlanmış AI odaklı yaklaşımlar geliştirebilir. Bu, AI’ı tanılamada iyileştirmek, klinik iş akışlarını optimize etmek ve özellikle hizmet götürmeyen bölgelerde kaliteli bakıma erişimi genişletmek için kullanmayı içerir. Ayrıca, işbirliği, şeffaflık ve hesap verebilirliği teşvik eder, böylece AI’ın güçlendirme aracı değil, dışlama aracı olmasını sağlar.

İnovasyon, paylaşılan sorumlulukla yönlendirildiğinde ve kamu sağlık öncelikleriyle hizalandığında, AI sağlık yaklaşımımızı dönüştürme potansiyeline sahiptir, hem dönüştürücü hem de adil bir şekilde.

AI odaklı sağlık çözümlerinin etik dikkate almaları gereken hususlar nelerdir?

AI odaklı sağlık çözümlerinin etik dikkate almaları gereken konularda birkaç ana alan vardır. İlk olarak, AI modellerinin mevcut sağlık eşitsizliklerini istemeden pekiştirmeyecek şekilde önyargı azaltma önlemlerini ele almamız gerekir. Şeffaflık da çok önemlidir, AI’ın karar verme süreci tüm ilgili taraflarca anlaşılabilir olmalıdır. Hesap verebilirlik de önemlidir, AI sistemleri tarafından alınan kararlar için net sorumluluk hatları olmalıdır, böylece yanlış giden şeyler için jemand sorumlu tutulabilir.

Otonomi, sağlıkta etik AI’ın temelidir, bu nedenle insanların bakım kararları hakkında bilgilendirilmiş tercihler yapma haklarını desteklemek ve saygı göstermek esastır. Bu, sadece bilgi sağlamak değil, aynı zamanda insanların seçeneklerini, potansiyel riskleri ve faydaları ve AI’ın nerede kullanıldığını tam olarak anlamalarını sağlamak demektir.

Kullanıcıların veya AI’dan faydalananların, seçimleri konusunda güvende ve kendinden emin hissetmelerini sağlamak önemlidir, çünkü sağlık ve refahlarını etkileyen teknolojilerde söz sahibi olduklarını bilirler.

AI modelleri sağlıkta bazen önyargılı davranışlar sergilemiştir. Düzenleyiciler ve AI geliştiricileri bu riski nasıl hafifletebilir?

AI modellerindeki önyargıları hafifletmek için, düzenleyicilerin ve geliştiricilerin temsil edilen çeşitli nüfuslardan oluşan sistemler oluşturmaya odaklanmaları gerekir. Bu, AI’ın gerçek dünya hasta çeşitliliğini yansıtan bilgilerle eğitildiği anlamına gelir. Ancak veri yeterli değildir – sürekli izleme de önemlidir, AI sistemlerinin önyargılı kalıplar geliştirmesini önlemek için düzenli olarak değerlendirilmelidir.

Geliştirme sürecine etikçiler, hasta temsilcileri, klinisyenler, tıp uzmanları gibi çeşitli paydaşların katılımı, AI modellerinin herkes için adil ve eşit bir şekilde hizmet etmesini sağlamak için değerli perspektifler getirebilir.

Hükümetler ve organizasyonlar AI odaklı sağlık çözümlerinin hasta verilerini sorumlu bir şekilde kullanmasını nasıl güvence altına alabilir?

Hükümetler ve organizasyonlar, hasta bilgilerinin toplanması, depolanması ve paylaşılması konusunda net veri yönetim politikaları uygulayarak AI odaklı sağlık çözümlerinin hasta verilerini sorumlu bir şekilde kullanmasını güvence altına alabilir.

Kimlik bilgilerini korumak için anonimleştirme teknikleri de önemli bir rol oynar, böylece veriler gizlilik ihlali olmadan kullanılabilir. Ayrıca, hem uluslararası hem de yerel veri koruma yasalarına uymak, güveni korumak ve AI sistemlerinin yasal sınırlar içinde çalıştığını güvence altına almak için gereklidir. Bu yaklaşım, hem insanlar hem de sağlık sektörü için güvenlik ve şeffaflık temelini oluşturur.

Sağlıkta AI’ı düzenlemenin en büyük engelleri nelerdir ve ülkeler bunları nasıl aşabilir?

Teknolojinin hızla ilerlemesi akla gelir. Düzenlemeler, AI yeniliklerinin ortaya çıkma hızını takip etmekte souvent zorluk çekebilir, bu da denetim boşlukları bırakır. Ayrıca, politika yapıcıların AI teknolojileri ve sağlık sektörünün benzersiz karmaşıklıkları hakkında daha derin bir anlayışa sahip olmaları gerekir.

Diğer bir engel, küresel standartlaşmanın eksikliğidir – ülkeler arasında tutarlı düzenlemeler olmadan, uluslararası işbirliğini teşvik etmek ve AI çözümlerinin güvenli ve etik bir şekilde dünya çapında dağıtılmasını sağlamak zorlaşır.

Ülkeler, bu engelleri aşmak için politika yapıcılar için sürekli eğitimlere yatırım yapmalı, uluslararası düzenlemeleri uyumlu hale getirmeye çalışmalı ve yeni teknolojik gelişmelere karşı esnek olmalıdır.

Ülkeler, teknoloji uzmanları, sağlık profesyonelleri ve düzenleyiciler arasında sürekli diyalogu teşvik ederek ve eğitim ve eğitim programlarına yatırım yaparak bu engelleri aşabilir. SağlıkAI, Küresel Düzenleyici Ağ (GRN) aracılığıyla bunu ele alıyor, sağlıkta AI düzenlemesinde yerel kapasite ve yetenekleri güçlendirerek, düzenleyicilerin AI’nın sağlık alanındaki değişen ortamını yönetmek için iyi donanımlı olmasını sağlıyor.

SağlıkAI, ülkelerin sorumlu AI doğrulama mekanizmalarını oluşturup sertifikalandırmalarına nasıl yardımcı oluyor?

Uygulama ortağı olarak, SağlıkAI, hükümetlerle, sağlık bakanlıklarıyla ve diğer sağlık organizasyonlarıyla birlikte çalışarak, AI odaklı sağlık araçlarının güvenliği, etkinliği ve etik uyumu konusunda rehberlik sağlar, böylece teknoloji hem düzenleyici gereksinimlere hem de toplum değerlerine uygun olur.

SağlıkAI, AI sağlık çözümlerinin en yüksek standartları karşıladığından emin olmak için katı sertifika süreçlerinin geliştirilmesini destekler. Böylece, AI sistemlerinin dağıtımı öncesi güvenlik, fayda ve güveni güvence altına alır, bu da refahı korur, faydalı sonuçları artırır ve sağlıkta AI’ın sorumlu kullanımına küresel güveni teşvik eder.

AI, gelecekteki sağlık krizlerini öngörme, izleme ve yönetme konusunda nasıl kullanılabilir?

AI, sağlık krizlerini daha etkili bir şekilde öngörme, izleme ve yönetme için araçlar sağlayarak önemli bir rol oynayabilir. Öngörülü analiz aracılığıyla AI, büyük miktarlarda epidemiyolojik verilerin analizini gerçekleştirebilir, potansiyel bir salgın öncesi sinyal verebilecek kalıplar ve eğilimleri tanımlayabilir, yetkililere hazırlanmaları için zaman tanır.

Ayrıca, AI tarafından güçlendirilen gerçek zamanlı gözetim, hastaneler, klinikler ve diğer kaynaklardan sağlık verilerini sürekli olarak izlemeye olanak tanır, böylece yeni tehditlerin hızlı bir şekilde tespit edilmesini ve içerilmesini sağlar. AI, bir kriz sırasında tıbbi malzemelerin, personelin ve diğer kritik kaynakların daha verimli dağıtımını da destekleyebilir, böylece kaynaklar en çok ihtiyaç duyulduğu yerlerde kullanılır.

Sağlık stratejilerine AI’ı entegre ederek, ülkeler gelecekteki sağlık acil durumlarına karşı hazırlık ve direnci artırabilir, böylece yaşam kurtarır ve sağlık krizlerinin toplum ve ekonomi üzerindeki genel etkisini en aza indirir. Bu proaktif yaklaşım, yaşam kurtarır ve sağlık krizlerinin toplum ve ekonomi üzerindeki genel etkisini en aza indirir. SağlıkAI, bu konuda öncü bir rol oynamaktadır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular SağlıkAI sitesini ziyaret edebilir.