Berlin – Çoğu sağlık sisteminde yapay zekaya (AI) dayalı uygulamaların tanıtılması, fazlasıyla ürün odaklı ve yeterince süreç odaklı değil. Bugün Potsdam'daki Hasso Plattner Enstitüsü'nün (HPI) “Dijital Sağlık İnovasyon Forumu”nun başlangıcında bu konuda geniş bir fikir birliği vardı.
Risk sermayesi yatırımcısı General Catalyst'in ortağı Alexandre Momeni, “Avrupa'da ürünlerini kıta çapında ölçeklendirmek için acele eden birçok şirket olduğunu düşünüyorum” dedi. Ancak sağlık sisteminde öncelikle uygun ağların kurulması ve dolayısıyla ilgili yapılara gerekli güvenin sağlanması çok daha önemlidir. Bu bazen yıllar sürebilir.
Dayanışmayla finanse edilen sağlık sigortası sistemlerinde tedavi gören ve tedavi edilenlerin yanı sıra ödeme yapanların da düzeyinin bulunduğunu ve bunun da yeni teknolojilerin devreye alınmasında geciktirici etkisi olduğunu söyledi. AOK Nordost başkan yardımcısı Marek Rydzewski, “Bir sağlık sigortası şirketinde çalıştığınızda risk almak için para almazsınız” dedi.
Rydzewski, “Değişime karşı çok dirençliyiz” diye devam etti. “Yüzde 95'lik bir iyileşme olduğunda diğer yüzde beşe odaklanıyoruz. Bu bir perspektif sorunu.”
Barmer'ın sigortalı kişiler için bir chatbot'un tanıtımını yaptığı, genellikle dijital dönüşüm ve strateji geliştirmeden sorumlu olan “Dijital Direktör” rolündeyken bunu açıkça gördü. Dahili tartışma, öncelikle yanlış cevapların nasıl önlenebileceğinden ziyade, yanlış cevapların ne gibi sonuçlara yol açabileceğine odaklandı.
Sorun yalnızca maliyet taşıyıcılarında değil, her şeyden önce dijital araç sağlayıcılarında yatıyor. Bunlar genellikle sistemin nasıl çalıştığına dair daha derin bir anlayıştan yoksundur. İster sigorta şirketlerinde ister hastanelerde bunların uygulamaya konulacağı yerde, ilgili kişiler çoğunlukla süreç yerine uygulama odaklı düşünüyor.
Yapay zekanın önümüzdeki yıllarda temel değişiklikleri tetikleyebileceği yer burasıdır. Rydzewski, “Sistemimiz baskı altında, herkes kaynak arıyor” dedi. “Bu yüzden yapay zekayı sistem değiştiren bir şey olarak görmeliyiz. Bu, kâr etmekle ilgili değil, bakımı değiştirmekle ilgili.” Yapay zeka, birinci basamak sağlık sisteminin uygulanmasının anahtarlarından biri olabilir.
Ancak burada da, Münih'teki Ludwig Maximilians Üniversitesi Yapay Zeka Enstitüsü başkanı Bjoern Eskofier, uygulamaların tam tersi değil, mevcut sorunlara yönelik uygulamalar bulunmasını sağlamak için özen gösterilmesi gerektiğini vurguladı. “Teknoloji şirketlerinin sistemi dışarıdan değiştirmesini istemiyorum. O zaman istemediğim bir sisteme doğru ilerliyor oluruz.”
Stanford Tıp Fakültesi'nden Vishnu Ravi, yapay zeka tabanlı uygulamaların kullanıma sunulmasının aynı zamanda yetersiz ölçüm yöntemleri sorununu da çözmeye devam ettiğini açıkladı. Çoğu kıyaslama aslında gerçek klinik performansı yansıtmayan çoktan seçmeli testlerdir.
Örneğin, Stanford Üniversitesi'nin çığır açan “NOHARM” çalışması, Büyük Dil Modelinin (LLM) genellikle tek başına bir insan doktorla kombinasyon halinde olduğundan daha az etkili olmadığını gösterdi.
“Bu, bir doktoru LLM'nin önüne koymanın ve ona onunla çalışmasını söylemenin yeterli olmadığını gösteriyor” diye vurguladı. Bunun yerine, doğru yönlendirme gibi bu tür uygulamalarla baş etme becerilerinin özel olarak eğitilmesi gerekir.
Ek olarak, bu tür sistemlerin mevcut ihtiyaçlara uyacak ve otomasyon önyargısı, yani yapay zeka tarafından oluşturulan sonuçların eleştirmeden benimsenmesi gibi hata kaynaklarından kaçınacak şekilde tasarlanması gerekecektir. “İyi bir modele sahip olmak yeterli değil. Onu iş akışlarınıza ve süreçlerinize göre uyarlamanız gerekiyor” diye vurguladı.
Bir yanıt yazın