Yapay zekânın sağlık hizmetlerindeki en önemli 10 faydası

Sağlık her şeyden önemlidir; bu nedenle sağlık sektörü son derece önemlidir. Teknolojik gelişmeler sayesinde tıbbi bakıma ihtiyaç duyanlar daha iyi hizmet alabiliyor. Bu gelişmeler arasında yapay zekâ, sunduğu geniş kapsamlı faydalarla öne çıkıyor.

Yapay zekânın sağlık alanındaki en önemli 10 faydasına yakından bakalım ve tıp alanında nasıl gerçek bir fark yarattığını görelim.

Klinik tanıların iyileştirilmesi#

Doktor tanı koyarken hastanın geçmişi, belirtileri ve laboratuvar testlerinin sonuçları gibi etkenleri değerlendirir. Dikkate alınması gereken çok şey vardır ve tanının doğru olmadığı durumlar olabilir. Bu karmaşık bir süreçtir ve doktorlar ellerinden gelenin en iyisini yapsalar bile bazen doğru tanı koyamayabilir. Onlar da insandır ve özellikle uzun, yorucu nöbetlerin baskısı altında önemli ayrıntıları gözden kaçırabilir.

En iyi koşullarda çalışırken bile hastaneler yılda yaklaşık 50 petabayt veri üretir ve bu verilerin %97'si kullanılmaz. Yapay zekâ, sağlık profesyonellerinin daha isabetli tanılar koyabilmesi için bu bilgileri düzenlemesine, sınıflandırmasına ve etkili biçimde kullanmasına yardımcı olur.

Örneğin Google ve Verily, yetişkinlerde önlenebilir körlüğün önde gelen iki nedeni olan diyabetik retinopati (DR) ve diyabetik maküla ödeminin (DME) taranmasına yardımcı olacak bir makine öğrenimi algoritması geliştirdi. Bu sayede doktorlar yalnızca ilk tanıya değil, hasta tedavisine ve takibine daha fazla zaman ayırabiliyor.

Şekil 1. Makine öğreniminin DR ve DME taramasında nasıl kullanılabileceğini gösteren bir görsel.

Hastalıkların erken saptanması#

AI'nın daha doğru teşhisler koyabilmesi, hastalıkların ve sağlık sorunlarının daha erken tespit edilmesini doğrudan sağlar. Bu çok önemlidir; çünkü birçok hastalığın erken teşhis edildiğinde tedavisi çok daha kolaydır.

Örneğin akciğer kanserinin erken saptanması, başarılı tedavi olasılığını önemli ölçüde artırır. Dünya Sağlık Örgütü'ne göre akciğer kanseri, dünya genelinde en ölümcül kanser türüdür. Akciğer kanseri her yıl dünya çapında 1,7 milyondan fazla ölüme neden olur.

Google Health, yapay zekâ destekli bir model geliştirdi. Bu model, radyolog desteği olmadan yapılan incelemelere kıyasla kanser vakalarının %5 daha fazlasını saptıyor ve yanlış pozitif sonuçları %11'den fazla azaltıyor. Model, genel akciğer kanseri kötü huyluluğunu ve hatta ince kötü huylu dokuları belirlemek için BT taramalarını 3B olarak analiz edebiliyor.

AI, büyük miktardaki tıbbi verileri insanların yapabileceğinden daha verimli şekilde analiz ederek erken evre hastalıkların belirtisi olabilecek örüntüleri ve anomalileri belirleyebilir; bu da birçok hasta için daha iyi sonuçlar sağlayabilir.

Kişiselleştirilmiş tedavi planları#

Yapay zekâ tıbbi veri analizini hızlandırdıkça herkes için kişiselleştirilmiş tedavi planları gerçeğe dönüşebilir. Kişiselleştirilmiş tedavi planı, yalnızca senin için oluşturulan, sana özel bir sağlık stratejisidir. Bu plan; kendine özgü sağlık geçmişini, yaşam tarzını ve hatta genetik yapını dikkate alır. Herkese uyan tek bir yaklaşım değildir; kişisel sağlık ihtiyaçlarına göre özel olarak hazırlanmış bir plandır.

Yapay zekâyla oluşturulmuş kişiselleştirilmiş bir tedavi planının bazı avantajları şunlardır:

• Daha iyi sanal doktor görüşmeleri - AI, sağlık verilerini uzaktan inceleyip rehberlik sunabilir; bu da doktora şahsen gidemediğin veya gitmek istemediğin durumlarda faydalıdır.
• Sağlığın hakkında bilgi edinme - AI, kendi sağlık durumuna göre uyarlanmış sağlık ipuçları ve bilgiler sunarak sağlığını daha iyi anlamana ve yönetmene yardımcı olabilir.
• Evde bakıma yardımcı olma - AI, evdeki sağlık cihazlarından aldığı verileri kullanarak uzun süreli bir hastalıkla uğraşırken veya hastanede kaldıktan sonra iyileşirken sağlığını takip etmene yardımcı olabilir.
• Hızlı Sağlık Uyarıları - Yapay zekâ, sağlık göstergelerini takip edebilir ve bir sorun olduğunda seni ve doktorunu hızla bilgilendirebilir.

Tıbbi görüntülerin yenilikçi analizi#

Tıbbi görüntüleme, doktorların sağlık sorunlarını teşhis etmek, izlemek ve tedavi etmek amacıyla insan vücudunun içini görmesini sağlayan çeşitli teknolojileri kapsar. Tıp uzmanlarının yaralanmaları görmesine, hastalıkları belirlemesine veya kronik rahatsızlıkları yönetmesine yardımcı olmak için invaziv olmayan yöntemlerden yararlanır. Tıbbi görüntülemede AI, sorunlu bölgelerin veya insan gözünden kaçabilecek ince ayrıntıların belirlenmesine yardımcı olur.

Buna iyi bir örnek, beyin tümörlerinin MRI görüntülerini analiz etmek için makine öğrenimini kullanmaktır. Geleneksel yöntemlerle beyin tümörlerini sınıflandırmak 40 dakikaya kadar sürebilir. Makine öğrenimiyle bu işlem artık yalnızca birkaç dakikada yapılabiliyor; böylece doğruluk artarken zamandan da tasarruf ediliyor.

İlaç geliştirme süreçlerinin iyileştirilmesi#

Şekil 2. Geleneksel ilaç keşfi ve geliştirme sürecinin zaman çizelgesini açıklayan bir görsel.

İlaç geliştirme olarak bilinen yeni farmasötik bileşiklerin veya tedavi yöntemlerinin keşfedilmesi, tasarlanması, test edilmesi ve piyasaya sunulması süreci geleneksel olarak 10 ila 15 yıl kadar sürebilir. Bu süreç AI kullanılarak optimize edilebilir. Araştırmalar, ilaç keşfinde AI kullanımının hem zamandan hem de maliyetlerden en az %25 ila %50 oranında tasarruf sağlayabileceğini ortaya koymuştur.

Yapay zekâ, ilaç keşfi ve geliştirme süreçlerinde çeşitli şekillerde kullanılabilir. Birkaç örneğe göz atalım:

• Araştırmayı Daha Verimli Hâle Getirme: Doğal dil işleme (NLP) araçları, ilgili bilgileri bulmak için bilimsel yayınların ve veri tabanlarının taranmasına yardımcı olabilir.
• Süreci Kolaylaştırma: Yapay zekâ destekli algoritmalar, bileşiklerin hedef proteinlere bağlanma gücünü tahmin ederek kapsamlı laboratuvar testlerine duyulan ihtiyacı azaltabilir.
• İlaç Güvenliğini İyileştirme: Yapay zekâ sistemleri, olası ilaç yan etkilerini saptamak için gerçek dünyadaki hasta verilerini analiz edebilir.
• İlaçların Yeni Amaçlarla Kullanılması: Yapay zekâ, mevcut ilaçlardan hangilerinin yeni hastalıkları tedavi etme potansiyeline sahip olduğunu belirleyebilir.

Kişisel genetiğe ilişkin anlayışımızı geliştirme#

Yapay zekâdaki gelişmeler kişisel genetiğe ilişkin anlayışımızı yeniden şekillendiriyor. Yapay zekâ, büyük genetik veri kümelerini analiz ederek kişinin tedavilere verdiği yanıtı etkileyen genetik farklılıkları belirleyebilir. Ayrıca yapay zekâ destekli algoritmalar önemli biyobelirteçleri ortaya çıkarabilir ve genetik bilgilere dayanarak sağlık risklerini tahmin edebilir. Bu, kişilerin sağlıklarını proaktif biçimde yönetmeleri için değerli bilgiler sunar.

Case Western Reserve University Genetik ve Genom Bilimleri Bölümü Başkanı ve kanser genomu ve epigenomu programının eş lideri Dr. Zhenghe J. Wang şöyle açıklıyor: "Çok fazla genomik verimiz var, ancak bu verileri anlamlandırmak gerçekten zorlayıcı olabilir. Yapay zekâ, insan beyninin çıkaramayacağı kritik bilgileri elde etmemizi sağlayacak ve bu, heyecan verici bir araştırma alanı."

Gelecekte AI, kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için kapsamlı genetik verileri görüntüleme taramalarıyla birlikte analiz edebilecek.

Gelir döngüsü yönetiminin otomatikleştirilmesi (RCM)#

Yapay zekânın sağlık hizmetlerindeki faydaları hasta bakımı veya klinik çalışmalarla sınırlı değildir. Yapay zekâ, gelir döngüsü yönetimi (RCM) dâhil olmak üzere sağlık sektörünün çeşitli alanlarını otomatikleştirmeye ve iyileştirmeye de yardımcı olabilir. RCM, hastanelerin ve sağlık sistemlerinin mali operasyonlarını nasıl yönettiğiyle ilgilenir.

ABD'deki hastaneler ve sağlık sistemlerinin liderlerini kapsayan yakın tarihli bir ankete göre, katılımcıların yaklaşık %74'ü gelir döngüsü operasyonlarının bazı bölümlerini aktif olarak otomatikleştiriyor. Sağlık hizmetlerinde otomasyonun giderek daha fazla benimsenmesi; verimliliği artırmayı, maliyetleri düşürmeyi ve hasta sonuçlarını iyileştirmeyi amaçlayan daha geniş bir eğilimi gösteriyor.

RCM'de otomasyonun temel faydalarından biri, tekrarlayan görevleri çok az insan müdahalesiyle yerine getirebilmesidir. Ayrıca yapay zekâ; hasta faturalandırma süreçleri için tahmine dayalı analiz, kişiselleştirilmiş hasta iletişimi, sigorta doğrulaması ve gelişmiş talep reddi yönetimi gibi görevlerde giderek daha fazla kullanılıyor.

Sağlık hizmetlerindeki idari süreçlerin otomasyonu#

Sağlık yönetiminde AI kullanımı giderek daha da önemli hâle geliyor. AI, Robotik Süreç Otomasyonu ve doğal dil işleme gibi teknolojilerden yararlanarak randevu planlama, faturalandırma ve veri girişi gibi rutin görevleri otomatikleştirebilir. Önümüzdeki yıllarda AI'nın hastanelerin çalışma biçimini önemli ölçüde değiştirmesi bekleniyor.

Şekil 3. Sağlık Yönetiminde Yapay Zekâ Görevleri

Örneğin, sağlık destek personelinin yaptığı işlerin yaklaşık %40'ı ve sağlık profesyonellerinin yaptığı işlerin yaklaşık üçte biri yapay zekâ kullanılarak otomatikleştirilebilir. Ayrıca araştırmalar, sağlık hizmetlerinde yapay zekâ uygulamasının hemşirelere ve diğer sağlık çalışanlarına değerli zaman kazandırabileceğini gösteriyor. Böylece çalışanlar hasta bakımına ve mesleki gelişime daha fazla odaklanabilir.

İK ve personel yönetimini kolaylaştırma#

Yapay zekâ, bu süreçleri daha verimli ve yenilikçi hâle getirerek sağlık sektöründeki İK ve personel yönetimi uygulamalarını değiştiriyor. Şirketler çalışanlarla daha iyi iletişim kurmak, işe alım süreçlerini kolaylaştırmak ve yetenek yönetimini iyileştirmek için yapay zekâ kullanıyor. Örneğin yapay zekâ sohbet botları, adayları elemek ve mülakatları planlamak gibi görevlerde işe alıma yardımcı olarak artık yaygın biçimde kullanılıyor.

İnsan kaynakları ve personel alımında AI'nın bazı temel kullanım alanları şunlardır:

• İşe uygun kişileri eşleştirmek ve adayları seçmek için yapay zekâ algoritmalarından yararlanma.
• Çalışanların becerilerini geliştirebileceği potansiyel alanları belirlemek için tahmine dayalı analiz uygulama.
• Yapay zekâ yardımıyla kişiselleştirilmiş eğitim ve gelişim programları oluşturma.
• Yapay zekâ destekli analiz ve geri bildirim araçlarıyla çalışan performansı değerlendirmelerini iyileştirme.

Bilgi teknolojileri sistemlerini iyileştirme#

Yapay zekâ, sağlık hizmetlerindeki BT sistemlerini daha verimli hâle getirerek dönüştürüyor. Tehditleri saptayıp bunlara müdahale ederek siber güvenliği güçlendirebilir. Bu da hasta bilgilerinin korunmasına yardımcı olur.

Yapay zekâ, ağ yönetimi ve veri yedekleme gibi rutin BT görevlerini otomatikleştirmek için de kullanılabilir. Bu, BT personeline zaman kazandırır ve daha kritik görevlere odaklanmalarını sağlar. Yapay zekânın sağlık hizmetlerinde BT ile bir araya gelmesi operasyonları iyileştirir ve sağlık hizmetlerinin kalitesini artırır.

Önemli çıkarımlar#

Yapay zekânın sağlık alanındaki en önemli 10 faydasını inceledik ve AI'nın bu alanda önemli avantajlar sunduğu açıkça görülüyor. Klinik tanıların büyük ölçüde iyileştirilmesinden hastalıkların erken tespitine kadar AI, sağlık hizmetlerini daha hassas ve kişiselleştirilmiş hâle getiriyor. Sağlık alanındaki farklı AI çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için sağlıkta AI çözümleri sayfamıza göz at.

Ultralytics'te, AI'nın mümkün kıldıklarından heyecan duyuyoruz. Yapay zekâ alanındaki en yeni katkılarımızı keşfetmek için GitHub depomuza göz at. Üretimden otonom araçlara kadar AI ile yenilikçi çözümler geliştirme çalışmalarında aktif rol alıyoruz.