Vasilis Aswestopoulos
Yapay zeka, acil servis doktorlarından daha iyi performans gösterebilir ancak insanlar ve makineler birlikte çalıştığında işler şaşırtıcı derecede sorunlu hale gelir.
Alman sağlık politikasının işaretleri tasarrufa işaret ediyor. Buradaki fikir, bunun için yapay zekayı dahil etmektir. Bu bağlamda OpenAI, ChatGPT Health'i AEA, İsviçre ve Birleşik Krallık dışında başlattı.
Duyurudan sonra devamını okuyun
ChatGPT Health artık doğrudan kullanılabilir: tek istisna Avrupa Ekonomik Alanı, İsviçre ve Büyük Britanya'dır. Dil modelleri aslında neyi başarabilir? Bunlar nerelerde kullanılıyor ve bizi neler bekliyor?
Yunanistan yapay zekayı entegre etme konusunda bir adım daha ileri gitti
Nisan ayının son haftasında Delphi'deki 11. Uluslararası Ekonomik Forum'da yapay zekanın olası kullanımına ilişkin çok sayıda panel düzenlendi. Çok abartılı sohbet robotları herkesin dilinde. Yunanistan Sağlık Bakanı Adonis Georgiadis, yapay zekanın ilk bakışta ilginç görünen güvenli kullanımından bahsetme fırsatını değerlendirdi.
Yunanistan'daki elektronik tıbbi kayıt (ePR), tüm bilgilerin hem hastalara hem de doktorlara veri tabanı benzeri bir formatta sunulmasını sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Buna reçeteli ilaçlar da dahildir. Elektronik reçeteleme Yunanistan'da Almanya'ya göre daha uzun süredir kullanılmaktadır.
Georgiadis, gelecekte tekrarlanan reçeteler de dahil olmak üzere her ilaç reçetesinin yapay zeka destekli bir incelemeye tabi tutulacağını açıkladı. Yapay zeka, hastanın bir veya daha fazla doktor tarafından reçete edilen bireysel ilaçlarının birbiriyle uyumlu olup olmadığını kontrol ediyor. Aksi takdirde sistem alarm verir.
İlgili tüm kişiler bilgilendirilir, böylece eczane, olası terapötik hataları önlemek için ilacı dağıtmadan önce son çare olabilir. Georgiadis, bunun yapay zekanın gelecekte sağlık hizmetlerini daha verimli hale getirebilmesinin birçok yolundan biri olduğuna dikkat çekti.
Duyurudan sonra devamını okuyun
Yapay zekanın Alman sağlık sisteminde kullanımı muhtemelen sırf bu görev nedeniyle başarısız olacaktır. Almanya Bilim Medya Merkezi başkanlığında 13 Nisan'da düzenlenen basın toplantısında moderatör Helena Salamun, bir chatbot'un ePA'ya bağlanarak sağlık sistemi üzerindeki yükün hafifletilmesine ne ölçüde katkıda bulunabileceği sorusunu sordu.
Brandenburg Tıp Fakültesi'nden Doktor Felix Mühlensiepen onu hayal kırıklığına uğrattı:
“Mevcut durum şu ki, ePA aslında bir PDF koleksiyonudur. İçinde ne kadar saklandığına bağlı olarak, bireysel bilgilere erişmek nispeten zordur, bu nedenle, ePA verilerini uygularken veya kullanırken, hedeflenen aramaları gerçekleştirebilmek ve gerekirse sorular da sorabilmek kesinlikle yararlı olacaktır. Ancak elbette her şeyin kesinlikle veri güvenliği olması gerekiyor. Bu yönde bir şeyler geliştirmek için dikkate alınması gereken hususlar olduğunu düşünüyorum.”
Devam etti, gelişmelerin mevcut durumunun ne olduğunu bilmiyordu. İlginç bir şekilde, “belirli ilaçların verilip verilmediğini kontrol etmenin” mümkün olabileceği fikrini de ortaya attı.
Johannes Gutenberg Üniversitesi Mainz'da bilim iletişimi profesörü Prof. Elena Link şunu ekledi:
“Bu konuda henüz hiçbir şey bilmiyorum, ancak açıkçası bunu ePA'yı daha da geliştirmek için kullanmak için çok fazla potansiyel görüyorum ve eğer yeni seçenekler hâlâ entegre ise belki ePA'yı fiilen dağıtma yönünde bir sonraki adımı atabilirim.”
Doktor sıkıntısına çözüm olarak yapay zeka sohbet robotları mı?
Ardından Bern Uygulamalı Bilimler Üniversitesi'nden (BFH) Prof. Dr. Kerstin Denecke'nin de katıldığı basın toplantısı gerçekleşti; geleceğe yönelik olasılıklar, endişeler ve tehlikeler üzerine çok ilginç bir fikir alışverişi yapıldı. Uzmanlar, doktorla doğrudan temasın mümkün olmadığı durumlarda hastaların chatbot'ları sorgulayabilme olasılığını tartıştı.
Prof. Link, birçok kişinin tıbbi sonuçları daha iyi açıklamak için chatbotları kullandığını açıkladı. Sağlık okuryazarlığı düşük kişiler için “riskin muhtemelen daha yüksek olması” tehlikesini gördü [ist]“Yapay zeka kullanımından da zarar görebilirsiniz.”
Profesör Link, sohbet robotlarının çoğunlukla arama motorları aracılığıyla sağlıkları hakkında bilgi aramış kişiler tarafından kullanıldığından şüpheleniyor. Beklendiği gibi, basın toplantısında yapay zeka kullanımının, uygun mesajlar yazma becerisi daha az olan kişiler için, yapay zekaya yakınlığı olan kişilere göre daha büyük riskler oluşturduğu açıkça ortaya çıktı.
Dr. Mühlensiepen daha sonra chatbotların sağlık sistemindeki boşlukları dolduramayacağından emin olduğunu ifade etti. “Chatbot'lar doktorların, hemşirelerin, doktor asistanlarının vb. yerini alamaz. Ancak doğru şekilde yapılırsa köprüler kurmaya yardımcı olabilirler.”
Son olarak, hastaları chatbot aracılığıyla önceden teşhis konmuş halde ofise girdiklerinde doktorların nasıl tepki vereceği sorusu ortaya çıkıyor. Dr. Mühlensiepen, tıp mesleğinde çelişkili tepkiler gösteren çalışmalarına değindi. Hastalarının kendi sağlıkları hakkındaki düşüncelerini takdir eden doktorlar var.
Ancak aynı zamanda söz konusu bilginin kaynağını tanımakta ve değerlendirmekte de zorluk yaşayacaklardır.
Acil serviste ikinci görüş olarak faydalıdır
Chatbot'lar başka yerlerde de faydalıdır. Özel bir dergide güncel bir çalışma Bilim Modern dil modellerinin (LLM'ler) teşhis koymada yalnızca doktorlara eşit olmakla kalmayıp aynı zamanda bazı stresli durumlarda da üstün olabileceğini gösteriyor. Acil servisle ilgili.
Orada her saniye önemlidir. Yapay zekanın en büyük gücünü tam da burada, yani hasta ile klinik arasındaki ilk temas noktasında gösterdiği görülüyor. ABD'li bir araştırma ekibi, karmaşık vaka kataloglarını ve acil servisten alınan yapılandırılmamış gerçek dünya verilerini kullanarak OpenAI-o1 serisinin performansını inceledi.
Sonuç: Yapay zeka, çoğu durumda en az eğitimli personel tarafından sağlananlar kadar yararlı olduğu değerlendirilen teşhisler ve tedavi planları sağladı. Yapay zeka modelleri önceliklendirme durumlarında kendine yer buldu. Baskı altında ve sınırlı bilgiyle insan doktorlar şüpheli bir teşhise yönelirken, makine objektif kalıyor.
Essen Üniversite Hastanesi'nden Prof. Dr. Felix Nensa, “Dil kalıpları, yorgunluk veya duygusal etkileşimler gibi durumsal etkilere eşit derecede maruz kalmıyor” diye açıklıyor. Yapay zeka, nadir kalıpları açıklayabilir ve teşhisleri daha tutarlı bir şekilde gerçekleştirebilir. Leipzig Üniversitesi'nden Prof. Dr. Thomas Neumuth, yapay zekanın “aynı anda birçok olası açıklamayı barındırabildiğini” ve bunun onu ideal bir güvenlik ağı haline getirdiğini ekliyor.
İlk bakışta çelişkili gibi görünüyor: İnsanlar artı makineler mi daha kötü?
Araştırmanın etkileyici sonuçlarına rağmen şaşırtıcı bir zayıflık var: İnsan ve makine arasındaki işbirliği eksik. Önceki araştırmalar, GPT-4'ü yardım olarak kullanan doktorların genellikle yardımsız olduğundan daha iyi sonuçlar elde edemediklerini öne sürüyordu.
“Bu, bir modelleme sorunundan ziyade bir iş akışı ve güven sorununa işaret ediyor.”
Felix Nensa
Uzmanlar bir “otomasyon önyargısından” bahsediyor: Ya yapay zekaya körü körüne güveniyorsunuz ya da onun önerilerini görmezden geliyorsunuz.
Uygulamanın önündeki engeller: teknoloji, hukuk ve etik
Çalışma metodolojik olarak geçerli kabul edilse de, uygulanmasında önemli sınırlamalar bulunmaktadır: etik konular ve yasal dayanakların dikkatlice açıklığa kavuşturulması gerekmektedir. Ayrıca insan faktörü de doktorlar için rol oynuyor.
Gerçek hayatta gözlerini, kulaklarını ve muhtemelen diğer duyularını kullanırlar. Modeller, röntgen görüntülerine veya hastanın görünümüne değil, yalnızca işlenmiş metne baktı.
Yapay zekanın kullanımı hala yasal olarak gri bir alanda. Şu anda ne AB'de ne de ABD'de teşhis amaçlı tıbbi ürün olarak onaylanmış bir üretken dil modeli bulunmamaktadır.
Hataların sorumluluğu sorunu hem bu vakada hem de hasta danışmanlığı durumunda belirsizliğini koruyor. Uzmanlar aynı fikirde: Yapay zeka doktorun yerini almayacak ancak insan hatalarını azaltmak için zorunlu bir ikinci görüş olarak hizmet edebilir.
Ancak “meslektaş algoritması” yaygınlaşmadan önce araştırmacılar, gerçek dünya koşullarında klinik çalışmalar yapılması çağrısında bulunuyor. Bu nedenle yapay zekanın kendini kanıtlaması ve daha kısa bekleme sürelerini, daha düşük ölüm oranlarını ve aynı zamanda daha fazla hasta memnuniyetini garanti etmesi gerekiyor.
Bir yanıt yazın