"En üsttekileri tercih etme" sorununu çözmek için yapay zekayı kullanmak

(Dan Tri) - Yapay zeka, özellikle düşük ve orta gelirli ülkeler için sağlık hizmetleri ve uzaktan tıbbi tedavi alanında büyük bir potansiyel yaratıyor.

Teknoloji, yapay zekâ (YZ) ve Büyük Veri, birçok sektörün geleceğini yeniden şekillendirirken, sağlık sektörü de gelecek vaat eden bir alan olarak öne çıkıyor. Vietnam Sağlık Forumu 2025'te uzmanlar, Yapay Zeka ve Büyük Veri'nin tıbbi teşhis ve tedavideki potansiyelini ve zorluklarını tartıştı.

"Tıbbi Tanı ve Tedavide Büyük Veri ve Yapay Zeka" temalı forum, 21-22 Temmuz tarihlerinde Vietnam Bilim İnsanları ve Uzmanlar Derneği (AVSE Global) ve 108. Askeri Merkez Hastanesi tarafından ortaklaşa düzenlendi.

Etkinlik, Vietnam'da sağlık hizmetlerinin kalitesinin iyileştirilmesine yönelik vizyon ve deneyimlerini paylaşmak üzere önde gelen yerli ve yabancı uzmanları bir araya getiriyor.

Yapay Zeka: Sağlık Hizmetlerinde Yeni Bir Çağın Başlangıcı

Uluslararası Tüberküloz ve Akciğer Hastalıkları ile Mücadele Birliği Başkanı ve Avustralya'daki New South Wales Üniversitesi'nde Profesör olan Profesör Guy Marks, yapay zeka ve ileri teknolojilerin, özellikle Vietnam gibi düşük ve orta gelirli ülkelerde küresel sağlık sorunlarının üstesinden nasıl gelebileceğine dair fikirler verdi.

Uluslararası Tüberküloz ve Akciğer Hastalıkları ile Mücadele Birliği Başkanı ve New South Wales Üniversitesi profesörü Profesör Guy Marks Forum'da (Fotoğraf: Düzenleme Komitesi).

Profesör Marks, "19. yüzyıldaki geleneksel sağlık yönetimi yaklaşımları geçerliliğini yitiriyor ve bu da günümüzde sağlık hizmetlerinin sunumunu zorlaştırıyor," dedi. 21. yüzyıl tıbbındaki üç temel karmaşıklığa dikkat çekti:

İnsan Biyolojisi: İnsan vücudu, tam bir bilimsel açıklamanın mümkün olmadığı karmaşık bir sistemdir ;

Çevre: Çevre birçok patojen ve tehlike barındırır. Hastalıkların çoğu, insan biyolojisi ve çevre arasındaki karmaşık etkileşimlerin sonucudur;

Tıbbi Müdahaleler: Modern tıp, tanı ve tedaviyi son derece karmaşık hale getiren karmaşık bir müdahale yelpazesine (farmakolojik, cerrahi, psikolojik, farmakolojik olmayan) sahiptir.

Profesör Marks, "Uzmanlaşma, merkezileşme (hastaların uzmanlara ulaşmada zorluk çekmesine ve büyük hastanelere gitmek zorunda kalmasına yol açan), kılavuzlar ve protokoller (çoğunlukla çok uzun veya çok basit) ve eğitim öğretim (sürekli olarak bilgiyi değiştiren ve yüksek personel devir oranlarına sahip) gibi geleneksel yaklaşımların sınırlılıkları, günümüz sağlık hizmetlerinde zorluklara yol açmıştır" diye vurguladı.

“Bu arada, genellikle yüksek riskli, pahalı ve hastaların yaşadığı yerlerden uzakta olan geleneksel hastaneler, yeni ve insan merkezli bir yaklaşım gerektiriyor ve teknolojiler artık bunu yapabiliyor.”

Günümüzde ileri teknoloji, sağlık hizmetlerinde yeni bir çağın kapılarını aralıyor ve hasta başı test (PoC) platformları ve uzaktan görüntüleme raporlaması kilit rol oynuyor. Özellikle, yapay zeka destekli görüntü okuma özelliğine sahip ultra taşınabilir X-ışınlarının, tüberküloz teşhisinde radyologlardan daha iyi performans gösterdiği kanıtlanmıştır.

Profesör Marks, "Yüksek hızlı internet, Wi-Fi ve bağlantılı cihazlardan yararlanan ulaşım ve iletişim teknolojilerinin gelişmesi, bulut tabanlı bilgi işlem gücü ve veri tabanlarının yaygınlaşmasını sağlayarak bilgi ve teknolojiyi uzak bölgelerdeki insanların erişimine açıyor. Drone'lar, hasta örneklerini ve ilaçları kolayca taşımak için bile kullanılabiliyor. Genellikle anonimleştirilmiş biçimde sunulan yüksek kaliteli klinik araştırma verileri, kişiselleştirilmiş tedavi ve gelişmiş analizler için olmazsa olmazdır," dedi.

Ona göre, klinik karar destek sistemleri (KDSS), hasta verilerine ve tıbbi bilgilere dayalı yönetim önerileri sunan güçlü araçlardır. Özellikle yapay zekâ ve makine öğrenimi, yapılandırılmış hasta verilerinin toplanması ve düzenlenmesinde, büyük klinik araştırma veri kümelerinden bilgi çıkarımı ve sentezlenmesinde ve klinisyenlere karar desteği sağlanmasında önemli bir rol oynayacaktır.

Profesör Marks, hastanın evine yakın bir pratisyen hekime dayanan, CDSS ve yapay zeka destekli önerilerle desteklenen, insan merkezli yeni bir sağlık modeli öngörüyor. Bu yaklaşım, daha iyi tıbbi kararlar, optimum hasta sonuçları, daha az kaynak ve antibiyotik israfı ve ön saflardaki sağlık çalışanları için daha fazla kapasite sağlamayı vaat ediyor.

Vietnam'da Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Potansiyeli

Yuvarlak masa toplantısında, önde gelen uzmanlar yapay zekanın Vietnam sağlık sektörünün geleceğindeki rolünü ele aldılar.

Paris (Fransa) Cochin Hastanesi Solunum Hastalıkları - Fonksiyonel Araştırma Bölümü Başkanı Profesör Dinh Xuan Anh Tuan, "İnsan sağlığı, fizyolojisi, beyni, ruhu ve çevresinin karmaşıklığı, sağlık hizmetlerini son derece zorlaştıran ve tedavide bireyselleştirme gerektiren faktörlerdir. Ancak yapay zeka, insanların işleyemediği büyük miktarda bilgiyi işleyerek bu karmaşıklığın çözülmesine yardımcı olabilir." dedi.

Aynı görüşü paylaşan Biyomedikal Merkezi (VinBigData) Direktörü Dr. Vo Si Nam, şu açıklamayı yaptı: "Büyük dil modelleri, büyük veri işleme ve takip bakımındaki kilit noktaları çözebilir. Makine öğrenimi ve büyük dil modelleri, olasılıklara göre çalışır ve en yüksek olasılığa sahip sonucu seçer, ancak çoğunluk her zaman doğru değildir."

Dolayısıyla, yapay zekanın sonuçlarını kontrol edenin her zaman insan olması ve yapay zekanın da tıpkı insanlar gibi yanlış olabileceğini akılda tutması gerekiyor.

Uzmanlar, yapay zeka ve diğer sağlık teknolojilerinin insanlara hizmet etmesi gerektiği konusunda hemfikir (İllüstrasyon: Temel).

N2N AI (Avustralya) CEO'su Bay David Nguyen, doktorların yerini alabileceğini iddia eden ancak "ham" veri girişi nedeniyle başarısızlığa uğrayan tıbbi yapay zeka projesi IBM Watson'ın başarısızlığından edindiği deneyimi paylaştı. "Yapay zeka, doktorların yerini almayan, daha hızlı ve daha etkili kararlar almalarını destekleyen bir sistemdir. Doktorların doğruluğu sağlamak ve istenen yönde ilerlemek için sıkı doğrulama adımlarına sahip olmaları gerekir," dedi.

Yapay zekanın hastane yükünü azaltma ve koruyucu hekimlikteki rolüne ilişkin olarak Profesör Guy Marks, amacın hastaneleri ortadan kaldırmak değil, hastaneleri yalnızca gerçekten karmaşık ve zor vakalar için ayırmak olduğunu açıkladı.

Avustralya'da, eskiden hastanelerde verilen birçok hizmetin artık hastane dışına taşındığını ve hastaların yalnızca gerçekten ihtiyaç duyduklarında hastaneye gitmeleri gerektiğini, bu hizmetlerin de yalnızca orada mevcut olduğunu söyledi. Yapay zeka artık, insanlar gerçekten hasta olmadan önce bile bakımı kişiselleştirmeye yardımcı olabiliyor. Ancak kültürel faktörler nedeniyle bu önemli değişimi gerçekleştirmek kolay değil.

Tümgeneral Profesör Le Huu Song, 108 Askeri Merkez Hastanesi Müdürü ve uzmanlar, yapay zekanın Vietnam sağlık sektöründeki potansiyelini görüştüler (Fotoğraf: Düzenleme Komitesi).

108. Merkez Askeri Hastanesi Müdürü Tümgeneral Profesör Le Huu Song, şunları söyledi: "Vietnam'da "üst düzey hastaneleri tercih etme" kültürü aşırı yüke neden oldu ve birçok hasta doktorlardan kendilerini başka birçok şey için muayene etmelerini bile istiyor. Yapay zekanın sağlık hizmetleri yönetimini kolaylaştırıp daha akıllı hale getirmesine, özellikle de uzaktan sağlık hizmetini destekleyerek insanların ön saflardaki hastanelerde aşırı yüklenmeyi önlemesine yardımcı olmasını umuyorum."

Tartışmayı sonlandıran Profesör Dinh Xuan Anh Tuan, yapay zekanın insan sağlığını ve Vietnam sağlık sektörünü iyileştirmek için, özellikle insan vücudunun ve çevrenin karmaşıklığıyla başa çıkmada uygulanabilir bir çözüm olduğunu vurguladı.

Gelecekte doktorların sadece hastalıkları tedavi etmekle kalmayıp aynı zamanda sağlığın korunmasına da yardımcı olacağını ve yapay zekanın hastalıkları önlemenin en uygulanabilir yollarını bulmada önemli bir rol oynayacağını umduğunu ifade etti. Bu, insanların sadece daha uzun yaşamalarına değil, aynı zamanda daha sağlıklı yaşamalarına da yardımcı olacak.

Yapay zekanın Vietnam sağlık sistemindeki uygulaması, büyük potansiyelinin yanı sıra hâlâ birçok engelle karşı karşıya. En büyük zorluklardan biri veri. Yapay zekanın etkili bir şekilde çalışması için büyük, yüksek kaliteli ve senkronize veri kaynaklarına ihtiyaç duyuluyor. Ancak Vietnam'da sağlık verileri genellikle parçalı ve standartlaştırılmamış durumda ve hasta bilgi güvenliği de önemli bir sorun.

Ayrıca, İnternet popüler olmasına rağmen, karmaşık yapay zekâ sistemlerinin çalıştırılması, özellikle uzak bölgelerde güçlü bir bilgisayar altyapısı, istikrarlı ve güvenli bağlantılar gerektirir. Bununla birlikte, yasal çerçevenin veri mülkiyetini, güvenlik standartlarını ve yapay zekâ ürünlerinin sağlık hizmetlerindeki etkinliğini netleştirmesi gerekmektedir.

Son olarak, eğitim ve insan kaynakları geliştirme konusunda, Vietnam'ın yalnızca yapay zeka konusunda iyi olmakla kalmayıp aynı zamanda yapay zeka çözümlerini etkili ve güvenli bir şekilde geliştirmek ve uygulamak için tıp alanında da kapsamlı bilgiye sahip uzmanlardan oluşan bir ekibe ihtiyacı var.

Kaynak: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm