Dördüncü sanayi devrimi birçok alanda olduğu gibi sağlık sektörünü de dönüştürmektedir. Yeni teknolojilerin sağlık hizmetleri alanında maliyetleri düşürmek, erişimi yaygınlaştırmak ve kaliteyi artırmak için ne derece etkili olabileceğini görmekteyiz.

Tıp bilimi maalesef doğru tanı koyabilme becerisi olan (uzmanlık ve tecrübe sahibi) az miktarda insanın tekelinde bir alan. Bunun yanı sıra tıp dünyasındaki gelişmelerin her gün tek tek takip edilmesi de neredeyse olanaksız hale gelmiş.

İnternet ortamında da aşırı bir tıbbi bilgi literatürü oluşmuş durumda. Ama birçok insan bu bilgileri doğru şekilde kullanacak yetkinlikte değil.

Bu durumda iyi kalitede bir tıbbi tanı hizmeti almak istiyorsanız karşınıza iki kriter çıkmakta. Birincisi bulunduğunuz coğrafya; ikincisi ise maddi olanağınız.

Bugün neredeyse iyi eğitim almış tüm doktorlar büyük şehirlerde toplanmış. Ülkemiz özelinde düşündüğümüzde şayet İstanbul, Ankara ve İzmir dışında yaşıyorsanız bazı önemli hastalıklara ilişkin üst düzey bir hekim bulma şansınız zor. Durum böyle olunca günlerce sıra beklemek zorunda kalıyorsunuz.

İşte yapay zekanın tıp sektöründe etkili bir şekilde kullanılmaya başlaması tüm bunları değiştirmeyi vaat ediyor.

**

Bir hastaya tanı koyabilmenin en önemli bileşeni veri toplamak (belirtiler, hastanın tıbbi geçmişi, çevresel faktörler vs.) ve bu belirtilerden yola çıkarak hastalığı tahmin etmektir.

Hastalıkların doğru bir şekilde tespit edilmesi, yıllarca tıp eğitimi almayı gerektirir. Bu eğitimin ardından bile teşhis koymak zorlu ve zaman alıcı bir iştir.

Tıbbın birçok alanında, uzman doktor yetersizliği iş stresini artırıyor ve hastalık teşhisini daha da geciktiriyor.

Ancak yapay zekanın tıp alanında kullanılmaya başlanması ile özellikle derin öğrenme gerektiren (algoritmalı) hastalıkların otomatik teşhisi konusunda büyük ilerleme kaydedilerek teşhis süreci daha hızlı, ucuz, kolay ve erişilebilir hale gelmiş.

Söz konusu robotlar veya makineler doğru teşhis koymayı; doktorların elindeki teşhis bilgilerini dijital ortama aktarması sayesinde öğrenebilmektedir. Bir anlamda dijital veri bolluğu neticesinde algoritmalar teşhis konusunda ileri derecede uzman doktorların verebileceği isabetli kararları çok daha kısa sürede ve masrafsız sunabiliyor.

**

Yapay zeka destekli bir robota yeterince doğru tıbbi kayıt yüklenirse; o tanı aracı her doktoru milyonlarca vaka görmüş, gizli korelasyonları kurma noktasında üstün beceri sahibi ve asla unutmayan süper bir tanı koyma uzmanına dönüştürür.

Google Deepmind, IBM WatsonPaths, Careskore, Zephyr ve Oncora Medicine gibi algoritmalar tanı koyma sürecinde bir tür Navigasyon işlevi görüyor ve eldeki tüm bilgileri kullanarak en iyi güzergahı doktora söylüyor. Üstelik bunu yaparken de tüm kontrolü eline almayıp arabayı doktorun sürmesine izin veriyor.

Bu tür uygulamalar 400 milyondan fazla tıbbi kayıt (vaka kaydı sayısı sürekli artıyor) esas alınarak geliştirildi. Üstelik sürekli olarak tıbbi yayınları tarayarak yetkinliği artırılıyor ve dünyanın en üst düzey tıbbi bilgilerini sosyal eşitsizliğin pençesindeki toplumlara eşit düzeyde ulaştırıyor.

Algoritmalara yüksek kesinlikli bir sonuç üretmesini sağlayabilecek yeterli bilgi girildiğinde hastada görülen belirtilerin en yüksek olasılıklı nedenini söylüyor (teşhis) ve diğer olasılıkları da en güçlüden zayıfa doğru listeliyor.

Görüldüğü üzere sistem asla doktoru yok saymıyor, doğru ve hızlı teşhis kabiliyetini artırıyor. Doktor her zaman uygulamanın tavsiyeleri dışına çıkma inisiyatifine de sahip.

**

Hem ülkemizde hem de dünyada ağlık hizmetlerinde uzun süredir devam eden eksiklikler ve aksaklıklar var. Bunlardan bazılarını; çok sayıda teşhis ve tedavi hataları, muazzam bir kaynak israfı, iş akışında verimsizlikler, eşitsizlikler, uzman doktorlara ulaşamama, aşırı sıra bekleme süreleri ve klinisyenlerin hastalara yeterli zaman ayıramaması şeklinde sıralayabiliriz.

Farklı hastalar ilaçlara ve tedavilere farklı tepkiler verir. Dolayısıyla, kişiye özel tedavi hastaların yaşam süresinin uzatılması açısından kritik önemdedir. Ancak hangi tedavi yönteminin seçilmesi gerektiğini belirlemek önemli düzeyde bilgi ve tecrübeyi gerektirmektedir.

Yapay zekâyı “21’inci yüzyılın stetoskopu” olarak niteleyen Doktor Bertalan Mesko’nun makalesinde, yapay zekâ “tek tip” tedaviyi tarihe gömerek, kişiye özel tedaviler, terapiler ve ilaçlar önerebilir tezini ortaya koymaktadır.

Sağlık ve bilgisayar biliminin önde gelen insanları yapay zekânın tüm bu sorunların çözümünde çok önemli rol alabileceğini, tedavi ve teşhis sürecindeki katkısının artarak devam edeceğini ifade etmektedirler.