Anasayfa » Yapay Zekâ, Doktorların Bizi Sağlığımıza Kavuşturmasına Nasıl Yardımcı Olabilir?
Erno Muuranto, sağlık hizmetinde yararlanılabilecek yapay zekâ uygulamalarını düşündüğü zaman aklına ilk olarak hava durumu geliyor. Meteoroloji istasyonları nem, sıcaklık ve rüzgâr hızı gibi pek çok değişken hakkında bilgi veriyor; oysa Muuranto için işe giderken yanına şemsiye alıp almaması gerektiğini bilmek yeterli. “Bugün, elimizde bu amaca hizmet eden uygulamalar var. Şu an doktorlara da aynı nitelikte bilgi sunabilecek bir teknoloji üzerinde çalışıyoruz: Hastanın daha iyiye veya kötüye gitme olasılığı nedir?”
Doktorların hasta kan basıncını, vücut sıcaklığını ve diğer yaşamsal bulgularını kaydetmeye başladığı gün, tıp dünyası dev bir veri deniziyle uğraşma sorumluluğunu da üstlenmiş oldu. Özellikle son birkaç on yıl içinde hayata geçirilen dijital görüntüleme ve izleme uygulamalarıyla endüstri, adeta bir bilgi tsunamisinden beslenmeye başladı. GE Sağlık‘ta mobil dijital sağlık ve giyilebilir izleme teknolojileri konusunda mühendislik direktörü olarak görev yapan Muuranto, hastalardan daha çok sağlık verisi elde etmek adına yazılım ve donanım geliştirmek, gelişmiş yazılımlar oluşturarak bu verilerden daha etkin şekilde faydalanmak için meslektaşlarıyla çalışmalar yürütüyor.
Muuranto’ya göre günümüzde bir doktora gittiğinizde, oradaki doktor ya da sağlık personeli ziyaret sürenizin büyük bir kısmında bilgisayara veri giriyor. Benzer şekilde, hastane bakımında da doktor ve hemşirelerin zamanının çoğu veri girmek ve veri yorumlamakla geçiyor. Muuranto ve ekibi, bu trendi tersine çevirmeye başlayacak, doktor ve hemşirelerin sıra dışı durumlara odaklanmasına ve hastayla daha fazla vakit geçirmesine yardımcı olacak akıllı sistemler inşa ediyor.
Muuranto, ekibiyle birlikte ön planda yer alan bir sistem parçası üzerinde çalışıyor. Bu parça, hastaların vücutlarına yara bandı gibi yapıştırılarak uygulanan, böylece her saat başı tıbbi veriler toplayabilen bir kablosuz monitör. Muuranto, her yıl Helsinki’de gerçekleştirilen büyük teknoloji konferansı Slush’a, yapay zekânın tıbbi uygulamalarını ve sonuçlarını konu alan bir konuşmayla katıldı.
İlk yıllarında yalnızca yeni girişim fikirlerini kıyaslamayı seven ve teknoloji odaklı bir zihne sahip yerel üniversite öğrencilerini bir araya getirmeyi başaran etkinlik, günümüzde sahip olduğu katılım oranı ve GE, Amazon, Microsoft gibi şirketlerin gösterdiği ilgiyle beraber büyük bir potansiyel hâline geldi. Etkinliğe ilgi gösteren ünlü isimler arasında eski ABD Başkan Yardımcısı Al Gore, girişim sermayesi guruları Michael Moritz ve Vinod Khosla ve daha pek çok isim yer aldı.
Başlangıç aşamasındaki tıbbi teknoloji şirketleri bu sene Slush’a oldukça fazla rağbet gösterdi ve Muuranto‘nun yapay zekâ odaklı paneli, yapay zekânın sağlık hizmetlerini nasıl daha etkili ve daha verimli kılabileceği konusuna yoğunlaştı.
Muuranto panel öncesinde GE Reports ile yaptığı söyleşide şöyle konuştu: “Yapay zekâ algoritmalarının eğitilebilmesi için çok yüksek miktarda veriye ihtiyacınız var. Çünkü yapay zekâ henüz bizim anladığımız anlamda ‘akıllı’ değil. Diğer yandan, son derece azimli ve milyonlarca farklı örnek gösterseniz bile öğrenmekten asla yorulmuyor. Bu, ilginç korelasyonların tespit edilmesi bakımından iyi, ancak yapay zekâ henüz nedenselliği anlayacak seviyede değil.”
Muuranto, geliştirdiği kablosuz dijital paternlere monitörler tarafından toplanan ve yapay zekâ aracığıyla ve GE Sağlık ekiplerinin geliştirdiği diğer makine öğrenimi yazılımlarıyla analiz edilen veri yığınlarının bir “erken uyarı sistemi” olarak işlev görebileceğine inanıyor. Muuranto: “Bu teknoloji bir kanıya veya neticeye varmak ve nihai kararı belirlemek için doktorun yerini almayacak; ancak acil durumlara odaklanmaları için doktorları kesinlikle yönlendirebilecek. Asıl umduğumuz şey, doktorun eskisi kadar fazla rutin verinin üzerinden geçmek zorunda kalmaması ve bunun yerine yalnızca sıra dışı bulgulara veya odaklanabilmesi.”
Örneğin, Muuranto‘nun sensörlerinden ve diğer veri kaynaklarından toplanan verileri içeren söz konusu bilgi seli, hastaların zaman içinde inşa edilebilecek bir sanal suretini, başka bir deyişle “dijital ikizini” oluşturmalarında doktorlara yardımcı olabilir. Bu gibi dijital ikizler hâlihazırda endüstride oldukça yaygın; GE servis ekipleri binlerce jet motorunun, gaz türbininin ve diğer makinelerin sanal ikizlerini inşa etti; ancak, Muuranto bu benzetim yönteminin fazla ileri götürülmesi konusunda uyarıda bulunuyor.
“Mühendislikle sıfırdan bir jet motoru tasarlayabilir ve sonucunda nasıl performans gösterdiğini ve işlevselliğinin nasıl kötüleşebileceğini verilerden değerlendirebiliriz. Ancak, mühendislikle bir insan tasarlayamayız. Vücudun nasıl çalıştığını tam olarak anlamaktan çok uzağız. Sonuç olarak, sağlık hizmetindeki yapay zekâ sistemleri çoğu zaman bir kara kutu işlevi görüyor. İlginç bilgiler tespit edebiliyorlar, ancak bunların neden kaynaklandığını bilmiyorlar.”
Muuranto‘nun Helsinki GE Sağlık’taki çalışma arkadaşı Hanna Viertio-Oja, kara kutunun açılması üzerinde çalışıyor ve yapay zekânın verilerden nasıl sonuç çıkardığını anlamaları için doktorlara yardımcı oluyor.
O ve Helsinki’deki ekibi, İsrail ve ABD’deki meslektaşları ile birlikte hastaların durumunu daha iyi anlamaları adına klinisyenlere yardımcı olan bir araç üzerinde çalışıyorlar. Helsinki ekibi, hangi hastaların durumunun kötüye gideceğini belirlemelerinde doktorlara yardımcı olabilecek öngörüye dayalı bir yapay zekâ geliştirme görevini yürütüyor.
26 yıllık bir GE emektarı olan ve teknoloji doktorasına sahip Viertio-Oja, ekibiyle birlikte klinisyenlerden öğrendiklerini belirtiyor: “Klinisyenlere yalnızca kara kutu gibi çalışan ve vardığı neticeye nasıl ulaştığını açıklamaksızın ‘kötüleşme riski yüksek’ diyen bir algoritma verirseniz, bu klinisyenlerin algoritmaya karşı güven kazanması çok kolay olmaz. Dolayısıyla açıklanabilirlik konusunda oldukça yoğun çalışıyoruz ve belirli bir neticenin nasıl çıkarıldığına ilişkin klinisyenlere bilgi sağlayabilmek amacıyla bir yöntem geliştiriyoruz.”
Viertio-Oja, ekibinin kara kutuyu açarak içindeki muhakeme yöntemine ışık tutmak üzere büyük veri setleri kullandığını söylüyor. Sıklıkla hekim ve klinisyenlerle konuşuyor, notlarını karşılaştırıyorlar. “Sonuç olarak, algoritmalarımız yalnızca ‘hastanın %75 oranında kötüye gitme ihtimali var’ demekle kalmıyor, hastanın kan oksijen oranının artması ve solunumunun yüksek sınırda olması nedeniyle bu kanıya vardığını da söylüyor.”
Muuranto‘nun hava durumu mecazına geri dönersek, Viertio-Oja’nın ekibinin üzerinde çalıştığı teknoloji hekimlere yalnızca yanlarında şemsiye bulundurmalarını söylemekle kalmıyor, neden bulundurmaları gerektiğini de açıklıyor.
Muuranto ve Viertio-Oja, Helsinki’deki GE Sağlık‘ın Avrupa menşeli yeni girişimlerle/şirketlerle geliştirdiği ilişki ağından da yararlanıyor. Örneğin, 2014’te şirket ofis katının belli bir bölümünü, tıp sektörünü dönüştürecek fikirlere odaklanan bir iş geliştirme merkezi olan Sağlık İnovasyon Köyü adlı oluşuma kiraladı.
Bu şirketlerden biri olan Top Data Science adlı yapay zekâ firması, mevcut durumda 20 çalışana ve Japon yatırımcıya sahip. Firma, yoğun bakım ünitesindeki hangi hastaların kötüleşmeye daha meyilli olduğunun saptanması gibi problemleri çözmek üzere Muuranto ve Vierto-Oja ekipleriyle yakın iş birliği içinde çalışıyor.
Muuranto ile yapay zekâ konulu panelde konuşan ve Top Data Science‘ın kurucu ortaklarından biri olan Timo Heikkinen, “Birlikte oluşturma bu iş birliğinin en önemli yönü.” diyor ve ekliyor: “Küçük ve çevik bir kuruluşuz ve hızlı hareket edebiliyoruz. Ayrıca, dar kapsamlı konulara odaklanmak yerine problemlere daha geniş bir pencereden bakmak gibi büyük firmaların bazen sahip olmadığı beceri ve bilgileri masaya getirebiliyoruz. Bununla birlikte GE de, bir çözümü hızlıca doğrulamamıza, sonuç elde ederek bundan bir şeyler öğrenmemize yardımcı olabilecek derin mühendislik bilgisine, hastaneler ve diğer müşterilerle olan ortaklıklara sahip. Doğru yolda olup olmadığınızı veya bir dayanağa ihtiyacımız olup olmadığını daha hızlı anlıyoruz.”
Her üçü de tıbbi yapay zekâ ve tıbbi verilerin sağlık hizmetlerini köklü şekilde değiştireceğine ve doktorlara işlerini yapmalarında yardımcı olacağına inanıyor. Sonuçta bundan yaklaşık 50 yıl önce muhasebeciler vardı ve kişilerin çalışmaları büyük oranda manuel olarak kaydediliyordu. Artık işlerin en zahmetli kısımları artık otomatikleştirildiğinden, en fazla katma değer sağladıkları en önemli görevlere odaklanabiliyorlar. Yapay zekâ da sağlık hizmetleri için aynısını başarabilir.
Peki, yapay zekâ, örneğin önceleri yalnızca askeri amaçlarla kullanılan GPS gibi, evlerimize de girerek insanların kan oksijen oranını ve solunum seviyelerini takıntı hâline getirmesine neden olacak mı? Muuranto, soruyu şöyle cevaplıyor ve bizi heyecanlandırıyor: “Fince’de bilginin acıyı artırdığına dair bir sözümüz var; ancak, bu bilgileri doğru konulara yoğunlaştırıp belli bir rahatsızlığa yakalanma ihtimalinizi azaltmak üzere alışkanlıklarınızı değiştirirseniz, bu bir avantaj haline gelir.”
GE Sağlık Önce Sağlık Sağlık Sağlık Teknolojileri Sağlıkta Dönüşüm Yapay Zeka