Yapay zekanın (AI), sağlık sektöründe devrim yaratıyor ve hasta bakımında uzun süredir devam eden zorluklara yanıt vermesi bekleniyor. Hataların azaltılmasından başlayarak hastalar ve tıp doktorları arasında güvenin yeniden inşasına kadar uzanan yapay zeka, tıbbi başarıların yeni bir aşamasını sunmaya hazır. Yapay zeka tabanlı teknolojilerdeki ilerlemelerin, teşhis doğruluğunun iyileştirilmesi, iş akışlarının optimize edilmesi ve hastaların başarısının sağlanması açısından oldukça ileriye dönük olduğu kanıtlanmıştır.
Giyilebilir cihazlar ve yapay zeka algoritmaları
Yapay zekanın sağlık sektöründe kullanımı, hastaların bakımını ve klinik iş akışlarını iyileştiren yeni çözümlere yer açıyor. Apple'ın yakında çıkacak sağlık koçu ve ruh hali takip cihazı gibi yapay zeka algoritmalarını kullanan giyilebilir cihazlar, kişiselleştirilmiş sağlık önerileri ve egzersiz alanları sağlamak için akıllı saatlerden gelen verilerden yararlanıyor. Ayrıca gelişmiş yapay zeka kullanan Tıbbi Nesnelerin İnterneti (IoMT) cihazları, sorunların erken belirtilerini bulmak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için uzaktan izleme özellikleri sağlar.
Giyilebilir cihazlar ve mobil uygulamalar, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hastaların sağlıkla ilgili ölçümlerini gerçek zamanlı olarak uzaktan izlemesine olanak tanıyor, bu da hasta katılımını ve uyumluluğunu artırıyor ve zamanında müdahaleleri kolaylaştırıyor. Yapay zeka tabanlı tanıma teknolojisi aynı zamanda sağlık verilerini de otomatik olarak kaydedebiliyor.
Dünya Ekonomik Forumu'na göre sağlık yapay zeka pazarı 2030 yılına kadar 188 milyar dolara ulaşacak. Aynı yıl, nüfus yaşlanıp daha fazla sağlık hizmetine ihtiyaç duydukça yaklaşık 10 milyon doktor, hemşire ve ebeyi kaybedeceğimiz tahmin ediliyor.
Hastalık teşhisinde yapay zekanın vaadi
Yapay zeka algoritmaları ve derin öğrenme, birçok sağlık alanında umut verici fırsatlar sunuyor. Devlet Muhasebe Ofisi tarafından yapılan araştırma, bir dizi makine öğrenimi (ML) teknolojisinin hastalıkları erken aşamada teşhis edebildiğini ve tıbbi verilerin tutarlı analizini sağlayabildiğini gösterdi.
Örneğin FPT Software, pnömotoraks ve böbrek tümörlerinin tespitinde yapay zeka tahmin analitiğini uyguladı. Kazanan bu çözümler iki sağlık teknolojisi yarışmasında ödüllendirildi: Pnömotoraks ve KiTS-2019 Büyük Mücadelesi.
Başka bir çalışma, AI'nın gecikmiş ve kaçırılmış bakımı önlemek için radyolojik görüntüleme takibini başlatabileceğini buldu. Hastalığın erken tespiti, teşhis hatalarının daha etkili bir şekilde ele alınması ve gecikmelerin azaltılması, daha iyi hasta sonuçlarının ve daha düşük sağlık bakım maliyetlerinin anahtarıdır.
Benzer şekilde araştırmacılar, diyabetin tespit edilmesi ve yönetilmesi için bir araç olarak kan şekeri seviyelerini izleyebilen akıllı kontakt lenslerin olası kullanımına yaklaşıyor. On yıl önce girişim Google ve Novartis tarafından ortaklaşa başlatılmıştı ancak Kore Cumhuriyeti'ndeki Yonsei Üniversitesi tarafından bir ay önce yayınlanan bir araştırma makalesi, teknolojinin hayvanlarda ve insanlarda denenmesinde gerçek ilerleme olduğunu gösterdi.
Zorlukların üstesinden gelmek ve ileriye giden yol
Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın geleceği parlak görünse de zorluklar devam ediyor. Tahmin modellerinin tedavi seçimleri üzerindeki etkileri ve algoritmaların sürekli öğretilmesinin gerekliliği, yapay zekanın tıbbi uygulamada uygulanmasının zorluğunu yansıtan konular arasındadır.
Kurumsal işbirliği ve etik yapay zeka politikalarının oluşturulması, bu zorluklarla doğru şekilde başa çıkmak için çok önemlidir. Ayrıca dünya çapında düzenleyici sistemler değiştikçe sağlık kuruluşları da uyumlu kalabilmek ve hasta güvenliğini korumak için değişiklik yapmak zorunda kalıyor.
Yapay zekanın küresel sağlık sistemlerine nüfuz etmesinin henüz yüzeyini kazıyoruz. Ancak göstergeler, yapay zekayla geliştirilmiş teşhisler, koruyucu hekimlik ve tedaviler söz konusu olduğunda çok büyük bir şeyin eşiğinde olduğumuzu gösteriyor. Ancak çoğu gözlemci, aslında gerekli olanın, tüm sistemi devirmek yerine, profesyonellere sonuçları iyileştirecek araçları sağlamak olduğunu vurguluyor.
