Washington Eyalet Üniversitesi'nin Elson S. Floyd Tıp Fakültesi'nin son çalışması, acil tıbbi durumlar sırasında yapay zekanın (AI) önündeki olası engeller hakkında önemli bilgiler sağlıyor. Yayınlanan PLOS One çalışmasında yazarlar, göğüs ağrısı durumunda simüle edilmiş hastaların kardiyak riskine karar vermek için OpenAI'nin ChatGPT programının yeteneklerini araştırdılar.
Tutarsız sonuçlar
Sonuçlar, aynı hasta verileri girilirken ChatGPT'nin sonuçlarında sorunlu düzeyde bir değişkenliğe işaret ediyor. Baş araştırmacı Dr. Thomas Heston'a göre ChatGPT tutarlı bir şekilde çalışmıyor. ChatGPT, tam olarak aynı verileri gösterirken ilk seferde düşük risk, sonraki seferde orta risk ve hatta bazen yüksek risk derecelendirmesi veriyordu.
Hayatı tehdit eden kritik vakalarda bu boşluk çok ciddidir çünkü bu vakalarda hekimin doğru ve uygun aksiyon alabilmesi için gerekli ve objektif değerlendirmeler büyük önem taşır. Hastalar farklı hastalıklara bağlı olarak göğüs ağrısı yaşayabilirler. Bu nedenle hastaya uygun bakım verebilmek için hekimin hastayı hızlı bir şekilde muayene etmesi ve zamanında tedavi yapması gerekmektedir.
Çalışma ayrıca ChatGPT'nin performansının, doktorların hastaların kardiyak riskini değerlendirmek için kullandığı geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında zayıf olduğunu ortaya çıkardı. Günümüzde kalp hastasının hastalık derecesinin göstergesi olan TIMI ve HEART protokollerine göre hastaları yaklaşık olarak değerlendiren doktorlar tarafından çift taraflı kontrol listesi notu yöntemi kullanılmaktadır.
Ancak, TIMI ve HEART ölçeklerinde görüntülenenler gibi değişkenler girdi olarak sunulduğunda, ChatGPT'nin puanları arasında daha büyük bir anlaşmazlığa varıldı; ilgili ölçekler için anlaşma oranı %45 ve %48'di. Bu çeşitliliğin yapay zekanın yüksek riskli tıbbi vakalardaki karar alma sürecinde bulunduğunu varsayalım. Bu durumda, yapay zekanın güvenilirliğinin sorgulanmasına yol açar çünkü tutarlı ve doğru kararlara bağlı olan bu yüksek riskli durumlardır.
Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın sınırlamalarına ve potansiyeline değinmek
Dr. Heston, yapay zekanın sağlık hizmetleri desteğini artırma yeteneğine dikkat çekti ve yapay zekanın doğasında olan eksiklikleri dışlamak için kapsamlı bir çalışma yapılmasının gerekliliğini vurguladı. Yapay zeka gerekli bir araç olabilir ancak sandığımızdan daha hızlı ilerliyoruz. Bu nedenle özellikle sık karşılaşılan klinik durumlarda çok fazla araştırma yapmamız gerekiyor.
Açıkçası, araştırma sonuçları bu ortamlarda insan hemşirelerin önemini doğruladı, ancak yapay zeka teknolojisi de bazı avantajlar gösterdi. Dijital sağlık uzmanlarının bir hastanın tam tıbbi raporunu inceleyebileceği ve böylece sistemin kapasitesini en yüksek verimlilikle yalnızca ilgili bilgileri sunma kapasitesini kullanabileceği bir acil durumu ele alalım. Bunun yanı sıra yapay zeka, hem ayırıcı tanıların oluşturulmasına katılabiliyor hem de zorlu vakalar hakkında doktorlarla birlikte düşünebiliyor. Bu, doktorların teşhis sürecine daha verimli bir şekilde devam etmelerine yardımcı olacaktır.
Bununla birlikte Dr Heston'a göre hâlâ bazı sorunlar var.
"Bilmediğiniz bir şeyin ayırıcı tanısını derinlemesine düşünmenize yardımcı olmak gerçekten çok iyi olabilir ve muhtemelen en güçlü yönlerinden biridir. Demek istediğim, ona en önemli beş tanıyı ve her birinin ardındaki kanıtları sorabilirsiniz ve böylece sorunu derinlemesine düşünmenize yardımcı olabilir, ancak doğrudan bir cevap veremez.
Yapay zekanın sürekli geliştiği yerlerde, hastaların güvenliğini sağlamak ve tıbbi karar alma sürecini optimize etmek için performansını derinlemesine değerlendirmek, belki de özellikle sağlık hizmetleri gibi yüksek riskli durumlarda büyük önem taşıyor.
