Bir doktorun nasıl büyük bir emek ve fedakarlıklarla çalıştığını anlamamak kolay değil. Üstelik minimum 18 yılını eğitimle geçirmiş, toplumun üstüne titremesi gereken insanlarından söz ediyoruz. Onların işlerini kolaylaştıracak çözümler yine teknoloji alanından geliyor. Kısacası doktorların çalışma ortamındaki kaliteyi artırmanın yolu yapay zeka teknolojisinden geliyor. Bu 3 aşamada yapılıyor. Önce veriler dijitale taşınıyor. Hastayla ilgili alınmış notlar, yapılan testlerden anlamlı sonuçlar çıkarıp doktora zaman kazandırmak doktorlar için bulunmaz nimet. Sonuçta biz bir kaç dakikalık görüşmeden sonra hemen karar vermesini istiyoruz. Eğer ona zaman kazandıramazsak mutlu insanlar olmasını sağlayamayız.
DOKTORUN HATASINI ENGELLİYOR
AWS Sağlık ve AI Genel Müdürü Tehsin Syed bize bir senaryo üzerinden doktorların sorununu nasıl çözdüklerini şöyle anlattı: "Örneğin, bir probleminiz olduğu için doktora gittiniz; soğuk algınlığı veya ateşiniz vardı diyelim... Ziyaretiniz sırasında karşılıklı konuşuyorsunuz, doktor size sorular soruyor ve aldığı bilgileri EHR'ye giriyor. Ziyaretinizi kayda alması, 'Şikayeti buydu, hastalık geçmişi bu, planım ve tedavi önerilerim şunlardır' demesi gerekiyor. Bu, doktor için çok zaman alan bir iş, değil mi?
Genellikle hasta ziyaretleri sonrasında gece geç saatlere kadar çalışarak dokümanlarını tamamlamaları gerekiyor ve bu da onlara büyük yük oluyor. Bu yük sebebiyle psikolojik olarak yıpranan pek çok doktorun işi bıraktığını gördüm. HealthScribe, doktor ve hasta arasındaki konuşmaları dinleyip otomatik konuşma tanıma modelini kullanarak deşifre yapıyor, sonrasında ise doğal dil işleme modeli ile bilgiyi çekiyor, sonrasında da üretken yapay zeka altyapı modellerini kullanarak doktorun yazacağı klinik notları oluşturuyor. Bunlar otomatik olarak oluşturuluyor ve mevcut hastalık, alınacak aksiyon, konuşma sonrasında üzerinde anlaşılan plan gibi bilgileri barındırıyor. Bunun sonrasında ise doktorun tek yapması gereken çıkan notları gözden geçirmek ve gerekiyorsa düzeltme yapmak oluyor.
NOTLAR DİJİTALE DÖNÜŞÜYOR
Tehsin Syed sağlık hizmetleri alanında makine öğrenimi ve AI servisleri alanına da yatırım yaptıklarını vurgu yaparak, Medikal NLP (Doğal Dil İşleme) kabiliyeti sayesinde medikal dokümanları dijitalleştirdiklerini şöyle anlattı: "Örneğin, doktor notlarınız, radyoloji notlarınız veya tahliyeye dair notlarınız varsa bunlar çok fazla yapılandırılmamış bilgi demek oluyor. Bu dokümanlarda ilaçlar, sağlık durumunuz hakkında bilgiler bulunuyor ancak hepsi yazılı anlatım şeklinde kaydediliyor. Medikal NLP bu veriyi işleyerek entitileri, ilaçları, testleri, tedavi süreçlerini, sağlık durumunu ortaya çıkararak aralarındaki ilişkiyi de ortaya koyuyor. İlaçlar içinse doz, uygulama yöntemi ve ne sıklıkla kullanılması gerektiği gibi bilgileri alabilirsiniz. Alerjiler gibi durumlarda ise sahip olduğunuz alerjilerle ilgili olumlu ve olumsuz bilgilere sahip olabilirsiniz veya hasta alerjik olduğunu reddediyor olabilir. Bu bilgiler toplandıktan sonra ICD-10, SNOMED CT, RxNorm gibi medikal terminolojilerle eşleştirilerek yapılandırılmış bir şekilde HealthLake'te depolanıyor. Bu da yapılandırılmamış veriyi daha verimli kullanabileceğiniz anlamına geliyor çünkü veri, HealthLake ile yapılandırılıyor."
Doktorların 15 dakikada yaptığı işler 3 dakikada bitiriliyor
Dijital patoloji alanında uzmanlaşan Virasoft girişimi Türk Telekom girişim sermayesi şirketi TT Ventures yatırımı aldıktan sonra yurtdışı açılımına devam ediyor. Virasoft girişimi doktorlara daha az hatayla iş yapmasını sağlıyor. zaman kazandıran çözüme sahip olduklarını belirten Tehsin Syed tüm bunları Amazon Bedrock kullanarak yaptıklarını ifade etti. Tehsin Syed "Asıl olan doktorların normalde 15-10 dakikada yaptıkları işlemi artık 2-3 dakikada tamamlayabilmeleri. Çünkü tek yapmaları gereken dokümana göz atmak, hatalı gördükleri yerleri düzeltmek, gerekirse değişiklik yapmak ve belgeyi teslim etmek. Tümör görüntülemeleri gibi patolojiyi ölçerek size büyüyüp büyümediğini söylüyorlar. Bu belirttiğiniz şirketlerle çalışmıyoruz sanırım. Chicago'da şu anda gerçekleşen, Radiological Society of North America'nın düzenlediği bir konferans var. Bu konferansta HOPPR.AI isimli bir startup medikal görüntüleme altyapı modelleri için AWS ile çalıştıklarını açıkladı. Aynı zamanda HealthImaging servisimizi de kullanacaklar. Bir temel altyapı modelleri var, ismi Grace. Bu sayede radyoloğun model ile radyolojik görüntüler hakkında doğal dil işleme kullanarak konuşmasını sağlamaya odaklanıyorlar. Sizin de dediğiniz gibi benzer teknolojiler ileride patolojik görüntüleme için kullanılabilir; hatta şu anda bu teknolojiler üzerinde çalışanlar olabilir. Tabii ki bu tür üretken yapay zeka ve genel olarak AI alanında çok fazla uygulama var. HealthScribe'ın hasta-doktor sohbetini nasıl destekleyebileceğini anlattım. Buna benzer şekilde radyologların da teşhis koyarken radyoloji görüntülerini okumaları ve teşhis üzerinde çok fazla zaman harcamaları gerekiyor; patologlar da aynı şekilde. AI/ML teknolojilerinin bu alanda faaliyet gösteren doktorlara da nasıl yardımcı olabileceği görülüyor."
Yapay zekayı eğitmenin çocuk yetiştirmekten farkı yok
Son dönemde teknoloji şirketlerinin en çok sözünü ettiği şey üretici yapay zeka.
Dijitalleşme hızının ivmesini değiştiren üretici yapay zeka teknolojisi her geçen gün pek çok yerde kulllanıma sunuluyor. Üretici yapay zeka girişimleri güvenilir ve etik çalıştıklarını iddia ediyor.
Çocuk yetiştirmenin yapay zeka asistanını eğitmekten pek farkı yok. Güvenilir, etik değerlere sıkı sıkıya bağlı, doğru verilerle eğitilmiş yapay zeka asistanları gerçekten işe yarıyor. Şirketin ya da bireylerin tüm verileriyle eğitilen yapay zeka asistanları insanların daha az hata yaparak kararlar almasını sağlıyor. Open AI'ın geliştirdiği ChatCPT uygulaması bir anda tüm endüstrileri değiştiriyor. Open AI'dan ayrılarak 2 yıl önce Anthropic girişimini kuranlar ise bugün AWS ve Google gibi devlerin sorunlarını çözüyor. Üstelik yapay zekalarını eğitirken Birleşmiş Milletler barış metnini ve Apple yönergelerini takip ediyor.
Günümüzün yapay zeka sohbet robotları ne kadar etkileyici olsa da, onlarla etkileşime geçmek sizi, henüz Robot düzeyinde varoluşsal bilim kurgu korkusuyla karşı karşıya bırakmayabilir.
Ancak yapay zeka araştırma şirketi Anthropic'in CEO'su Dario Amodei'ye göre yapay zeka modellerinin, özellikle de internete erişmeye ve robotları kontrol etmeye başladıkça, fazla özerk hale gelme riski var.
Yüzlerce diğer yapay zeka lideri ve bilim insanı da yapay zekanın oluşturduğu varoluşsal riski kabul ediyor.
Anthropic, bu riskin üstesinden gelmeye yardımcı olmak için mantık dışı bir şey yaptı: kendi geniş dil modellerini (LLM) geliştirmeye karar verdiler. Anthropic'in Claude 2 olarak bilinen LLM'ye yönelik en son güncellemesi, rakip modellerden daha güvenli olacak şekilde tasarlandı ve halihazırda potansiyel bir "ChatGPT katili" olarak adlandırılıyor.
ChatGPT veya Google Bard'ı kullandıysanız Claude'u başlatırken ne bekleyeceğinizi bilirsiniz. Sizinle işbirliği yapan, sizin için yazan ve sorularınızı yanıtlayan güçlü, esnek bir sohbet robotu.