Sağlık Hizmetlerinde AI ile Yeni Olanakların Kilidini Açmak

Amerika Birleşik Devletleri’ndeki sağlık hizmeti, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka kullanımına bağlı olarak önemli bir potansiyel bozulmanın erken aşamalarında. Bu dönüşüm on yıldan fazla bir süredir devam ediyor, ancak son gelişmelerle birlikte daha hızlı değişikliklere hazır görünüyor. AI’nın sağlık hizmetlerinde en güvenli ve etkili uygulamalarını anlamak, klinisyenler arasında AI kullanımına güven oluşturmak ve klinisyen eğitim sistemini AI tabanlı sistemlerin daha iyi kullanımını teşvik etmek için çok iş yapılması gerekiyor.

AI’nın Sağlık Hizmetlerindeki Uygulamaları

AI, sağlık hizmetlerinde hem hasta odaklı hem de arka ofis işlevlerinde on yıllardır evrim geçiriyor. En erken ve en kapsamlı çalışmalar, derin öğrenme ve bilgisayar görme modellerinin kullanımında gerçekleşti.

Öncelikle bazı terminoloji. Araştırma中的 geleneksel istatistiksel yaklaşımlar – örneğin gözlemsel çalışmalar ve klinik deneyler – bağımsız değişkenleri kullanarak sonuçları tahmin eden regresyon modellerine dayanan nüfus odaklı modelleme yaklaşımlarını kullanır. Bu yaklaşımlarda, daha fazla veri daha iyidir, ancak belirli bir veri kümesi boyutunun üzerinde, verilerden daha iyi çıkarımlar elde edilemez.

Yapay zeka, tahmine yeni bir yaklaşım getirir. Bir perceptron olarak adlandırılan bir yapı, sırayla geçirilen veri işler ve girdi verilerini değiştirmek ve çıktı üretmek için diferansiyel denklemlerden oluşan katmanlardan oluşan bir ağ olarak oluşturulur. Eğitim sırasında, ağın her katmanındaki denklemler, her satır veri ağdan geçerken, predicted çıktı ile actual çıktı arasında bir uyum sağlar. Eğitim kümesindeki veriler işlenirken, sinir ağı sonucu tahmin etmeyi öğrenir.

Birden fazla ağ tipi vardır. Konvolüsyonel sinir ağları veya CNN’ler, sağlık hizmetleri uygulamalarında başarı bulan ilk modeller arasındaydı. CNN’ler, bilgisayar görme olarak adlandırılan bir işlemde görüntülerden öğrenme konusunda çok iyidir ve görüntüsel veri baskın olan alanlarda uygulamalar buldu: radyoloji, retinal muayeneler ve cilt görüntüleri.

Transformer mimarisi olarak adlandırılan yeni bir sinir ağı tipi, metin ve metin ve görüntülerin (çogunlukla çok modal veri olarak adlandırılır) kombinasyonları için inanılmaz başarısı nedeniyle baskın bir yaklaşım haline geldi. Transformer sinir ağları, bir metin kümesi verildiğinde, sonraki metni tahmin etmekte olağanüstüdür. Transformer mimarisinin bir uygulaması, Large Language Model veya LLM’dir. LLM’lerin birden fazla ticari örneği vardır: Chat GPT, Anthropics Claude ve Metas Llama 3.

Sinir ağları ile ilgili olarak gözlemlenen, öğrenme için bir platau’nun bulunmasının zor olduğu. Diğer bir deyişle, daha fazla ve daha fazla veri verildiğinde, sinir ağları öğrenmeye ve gelişmeye devam eder. Their yeteneklerinin ana sınırları daha büyük ve daha büyük veri kümeleri ve modelleri eğitmek için gereken hesaplama gücüdür. Sağlık hizmetlerinde, gerçek klinik bakımı temsil eden gizlilik koruyan veri kümelerinin oluşturulması, model geliştirmesini ilerletmek için bir öncelikli konudur.

LLM’ler, sağlık hizmetleri için AI uygulamasında bir paradigma değişimini temsil edebilir. Diller ve metinle ilgili yetenekleri nedeniyle, elektronik kayıtlara iyi bir eşleşme oluştururlar, çünkü neredeyse tüm veriler metin şeklindedir. Ayrıca, eğitim için yüksek oranda注釈lenmiş veri gerektirmezler, ancak mevcut veri kümelerini kullanabilirler. Bu modellerin iki ana hatası vardır: 1) bir dünya modeline veya analiz edilen verilerin anlaşılmasına sahip değillerdir (fancy autocomplete olarak adlandırılırlar) ve 2) hallucinate veya confabulate olabilirler, metin veya görüntüler oluşturabilirler, ancak bunlar doğru gibi görünür ve bilgi olarak sunulur.

AI için keşfedilen kullanım örnekleri arasında, radyoloji görüntüleri, retinal görüntüleri ve diğer görüntü verilerinin okunmasının otomasyonu ve artırılması; klinik belgelerin doğruluğunu artırma ve klinisyen yanıklığının önemli bir kaynağı olan çabanın azaltılması; daha iyi, daha empatik hasta iletişimi; ve arka ofis işlevlerinin, gelir döngüsünün, operasyonların ve faturalamanın verimliliğinin artırılması yer alır.

Gerçek Dünya Örnekleri

AI, klinik bakıma genel olarak artan bir şekilde tanıtılıyor. Genellikle, AI’nın başarılı kullanımı, performansın başarılarını göstermiş olan hakemli deneylerin ardından ve bazı durumlarda FDA onayının ardından gerçekleşti.

AI’nın iyi performans gösterdiği en erken kullanım örneklerinden bazıları, AI’nın retinal muayene görüntülerinde ve radyolojide hastalık tespitidir. Retinal muayeneler için, bu modellerin performansına ilişkin yayınlanan literatür, ambulatuvar ortamlarda otomatik fundoskopi kullanımının uygulanmasının ardından geldi. Görüntü segmentasyonu üzerine yapılan birçok yayınlanmış başarının ardından, radyologlar için hataları azaltan ve anormallikleri tespit eden birden fazla yazılım çözümü ortaya çıktı.

Yeni büyük dil modelleri, klinik iş akışlarına yardımcı olmak için keşfediliyor. Ambient ses, Elektronik Sağlık Kayıtlarının (EHR’ler) kullanımını artırmak için kullanılıyor. Şu anda, AI yazarları, tıbbi belgelendirme işlemlerine yardımcı olmak için uygulanıyor. Bu, doktorların hastalara odaklanmasına ve AI’nin belgelendirme işlemini ele almasına olanak tanır, böylece verimliliği ve doğruluğu artırır.

Ayrıca, hastaneler ve sağlık sistemleri, AI’nın öngörülü modelleme yeteneklerini kullanarak hastaları risk açısından sıralayabilir, yüksek veya artan risk altında olan hastaları belirleyebilir ve en uygun eylem planını belirleyebilir. Aslında, AI’nın küme tespit yetenekleri, araştırma ve klinik bakımda artan bir şekilde, benzer özelliklere sahip hastaları tanımlamak ve onların tipik klinik eylem kursunu belirlemek için kullanılıyor. Bu, ayrıca sanal veya simüle edilmiş klinik deneylerin en etkili tedavi kurslarını belirlemek ve etkinliğini ölçmek için kullanılmasına olanak tanır.

Gelecekteki bir kullanım örneği, doktor-hasta iletişiminde AI destekli dil modellerinin kullanımı olabilir. Bu modeller, hastalar için geçerli yanıtlara sahip olan empatik sohbetleri simüle etmekte başarılı bulunduklarından, hasta mesajlarının ciddiyetlerine ve mesajlarına göre daha hızlı ve daha verimli bir şekilde triaj olmasına olanak tanır.

Challenges and Ethical Considerations

AI’nın sağlık hizmetlerine uygulanmasıyla ilgili bir zorluk, AI araçlarını kullanırken düzenleyici uyumu, hasta güvenliğini ve klinik etkinliği sağlamak. Klinik deneyler, yeni tedaviler için standarttır, ancak AI araçlarının aynı yaklaşımı izleyip izlememesi konusunda bir tartışma vardır. Bir başka endişe, veri ihlali riski ve hasta gizliliğinin tehlikeye atılması. Büyük dil modelleri, korunan verilerle eğitildiğinde, kaynak verilerini sızdırabilir, bu da hasta gizliliği için önemli bir tehdit oluşturur. Sağlık hizmeti organizasyonlarının, hasta verilerini korumak ve ihlalleri önlemek için yollar bulması gerekir, böylece güven ve gizlilik korunur. Eğitim verisinde önyargı, ele alınması gereken bir başka önemli zorluktur. Önyargılı modelleri önlemek için, eğitim verisinde önyargıdan kaçınmak için daha iyi yöntemler geliştirilmelidir. Sağlık hizmetlerinin tüm yönlerinde eşitliği içerebilecek eğitim ve akademik yaklaşımların geliştirilmesi crucialdır.

AI’nın kullanımı, yenilik için yeni endişeler ve cepheler açtı. AI kullanımında真正 klinik fayda bulunabileceği yerlerin daha fazla incelenmesi gerekiyor. Bu zorlukları ve etik endişeleri ele almak için, sağlık hizmeti sağlayıcı organizasyonları ve yazılım şirketleri, sağlık hizmeti verilerini modelleyen ve anonimliği koruyan veri kümelerini geliştirmeye odaklanmalıdır. Ayrıca, sağlık hizmeti sağlayıcıları, sistemler ve teknoloji/software şirketleri arasında, AI araçlarını güvenli ve düşünceli bir şekilde uygulamaya koymak için ortaklıklar kurulmalıdır. Bu zorlukları ele ederek, sağlık hizmeti organizasyonları, hasta güvenliğini, gizliliğini ve adilliklerini korurken AI’nın potansiyelinden yararlanabilir.