Sağlık sektöründeki uygulamalar için büyüyen bir alan olarak yapay zekanın her iki tarafı da olumlu ve şüpheli bir şekilde algılanıyor. Kamu ortaklıkları ve kurumların önemli fonları teknolojiye dair büyük umutları tetikliyor; ancak profesyoneller ve hastalar hâlâ teknolojinin yeterince olgunlaştığından veya hasta sağlığını tehlikeye atıp atamayacağından şüphe ediyor.
Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın kamuoyu tarafından kabul edilmesindeki zorluklar
Muhteşem bir değişim yaratıcısı olan birçok BT devi ve şirketi, üretken yapay zekayı sağlıkla ilgili uygulamalara dahil etmeye başlıyor. Google ve Highmark Health, kişiselleştirmeye yönelik benzersiz hasta kabul süreci araçları geliştiren iki ajanstır.
Amazon'un AWS'si, üretken yapay zeka kullanan yöntemleri temsil etmeye ve tıbbi bir veritabanını analiz etmeye adanmıştır. Benzer şekilde Microsoft Azure, hastalar ve sağlık ürünleri sağlayıcıları arasındaki iletişime aracılık eden sistemlerin oluşturulmasına aktif olarak katılmaktadır. Yapay zeka, Ambience Healthcare ve Nabla gibi girişimlerle yapay zekanın klinik ortamlara dahil edilmesi rolünü büyük ölçüde genişletiyor.
Deloitte raporu, son atılımlara ve teknolojik ilerlemelere rağmen Amerikalıların yalnızca %53'ünün sağlık hizmetlerini iyileştirmek için üretken yapay zekayı kullanmayı düşüneceğini gösteren anketlerden yalnızca biri.
Amerikalıların geri kalan %47'sinin üretken yapay zekanın maliyetleri azaltacak ve erişilebilirliği artıracak bir araç olduğuna hala güvenmemesi, pazardaki bazı önemli boşluklara işaret ediyor.
Teknik zorluklar ve etik sorunlar
Araştırmalar öngörülemezliğini ve dezavantajlarını gösterdiğinden, sağlık hizmetlerinde üretken yapay zekanın güvenilirliği giderek artan bir trend konusu. Bir JAMA Pediatri çalışması, OpenAI'nin ChatGPT'sindeki kırmızı takım doktorlarının pediatrik hastalıkların teşhislerinde yüksek bir hata oranı sergilediğini ve Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi'ndeki çalışmalarda GPT ile benzer sonuçların gözlemlendiğini gösterdi.
Tıbbi idari fonksiyonda MedAlign karşılaştırması, modelin günlük aktivitelerdeki eksikliklerini ortaya çıkardı. Modele %35'lik bir başarısızlık oranı verdi.
Bu konular, bu hakların ihlal edilme ihtimalinin ortaya çıkabileceğine inanılan aylardır. Stanford Tıbbının sağlıkla ilgili alanlarında yapılan araştırmalar, ortaya çıkan yapay zeka teknolojisinin, sağlıktaki eşitsizlikleri önemli ölçüde kötüleştirebilecek toplumsal stereotipleri güçlendirebileceğini öne sürdü.
Veri gizliliği, güvenlik riskleri ve yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanılmasıyla ilgili değişen yasalar, kullanımının birkaç karmaşık katmandan oluştuğu anlamına geliyor.
VA Sunshine Healthcare Network'ten Andrew Borkowski ve Duisburg-Essen Üniversitesi'nden Jan Egger gibi uzmanlar, yeni ortaya çıkan üretken yapay zeka teknolojileri için sağlam doğrulama ve düzenleyici mekanizmaların devreye sokulması gerektiğini kabul ediyor.
Yapay zeka inovasyonu ile sağlık gözetiminin dengelenmesi
Yapay zekayı bağımsız bir çözüm yerine destekleyici bir önlem olarak destekliyorlar, dolayısıyla her uygulamanın deneyimli tıp uzmanları tarafından dikkatle izlendiğini tanıtıyorlar.
Ve bunu takiben… Dünya Sağlık Örgütü'nün insan kuruluşları, sağlık hizmetlerine yönelik yapay zeka uygulamalarının araştırılması ve doğrulanmasının titiz olması ve bir düzeyde gözetim için yeterli sayıda insanı içermesi gereken yönergeleri iyileştirmeye çalışıyor.
Bu öneri, yapay zeka teknolojilerinin tüketiciler için güvenli ve avantajlı olmasını sağlamak amacıyla uygulama sürecini denetlemeyi amaçlıyor. Katılımcı paydaşların şeffaflığı, bağımsız denetimi ve çeşitliliği önerilen önlemlerdir.
Sağlık sektörü, yapay zekanın daha büyük bir rol oynadığı bir kavşakta bir sorunla karşı karşıya. Yapay zekanın sağlık hizmetlerinin sunulma şeklini değiştirme potansiyeline sahip olduğu kabul edilse de, yapay zekanın tıpta kullanımında hâlâ karşı karşıya kalan bazı teknik, etik ve düzenleyici sorunlar var.
