Yapay zekâ uzmanları, güçlü yapay zekânın sağlık hizmetlerine nasıl entegre edileceğini, disiplinler arası işbirliğinin neden kritik önem taşıdığını ve üretken yapay zekânın araştırmalardaki potansiyelini tartışıyor.
Feifei Li ve Lloyd Minor, 14 Mayıs'ta Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde düzenlenen ilk RAISE Sağlık Sempozyumu'nda açılış konuşmalarını yaptılar. Steve Fish
Yapay zekânın etkisi altına giren çoğu insan, zihinlerini olasılıklar dünyasına açan bir tür "aydınlanma" anı yaşamıştır. 14 Mayıs'ta düzenlenen ilk RAISE Sağlık Sempozyumu'nda, Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanı ve Stanford Üniversitesi Tıp İşlerinden Sorumlu Başkan Yardımcısı Dr. Lloyd Minor, kendi bakış açısını paylaştı.
Meraklı bir gençten iç kulakla ilgili bulgularını özetlemesi istendiğinde, genç yapay zekâya başvurdu. Minor, yaklaşık 4.000 sempozyum katılımcısına, " 'Üst kanal dehisans sendromu nedir?' diye sordum. Saniyeler içinde birkaç paragraf belirdi." dedi.
"Çok iyiler, gerçekten çok iyiler," dedi. "Bu bilgilerin hastalığın özlü, genel olarak doğru ve açıkça önceliklendirilmiş bir tanımına derlenmiş olması oldukça dikkat çekici."
Birçok kişi, Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) tarafından yapay zekanın biyomedikal araştırma, eğitim ve hasta bakımında sorumlu kullanımına rehberlik etmek amacıyla başlatılan RAISE Health girişiminin bir sonucu olan yarım günlük etkinlik için Minor'ın heyecanını paylaştı. Konuşmacılar, yapay zekanın tıpta sadece doktorlar ve bilim insanları için faydalı değil, aynı zamanda hastalar için şeffaf, adil ve eşitlikçi bir şekilde uygulanmasının ne anlama geldiğini incelediler.
Stanford Mühendislik Fakültesi'nde bilgisayar bilimi profesörü, RAISE Health with Minor projesinin direktörü ve HAI'nin eş direktörü Fei-Fei Li, "Bunun insan yeteneklerini geliştiren bir teknoloji olduğuna inanıyoruz" dedi. Nesilden nesile yeni teknolojiler ortaya çıkabilir: antibiyotiklerin yeni moleküler dizilimlerinden biyoçeşitliliğin haritalandırılmasına ve temel biyolojinin gizli kısımlarının ortaya çıkarılmasına kadar, yapay zeka bilimsel keşifleri hızlandırıyor. Ancak bunların hepsi faydalı değil. "Bu uygulamaların tümü istenmeyen sonuçlara yol açabilir ve doktorlardan etikçilere... güvenlik uzmanlarından daha fazlasına kadar çeşitli paydaşlarla birlikte çalışan, sorumlu bir şekilde [yapay zekayı] geliştiren ve uygulayan bilgisayar bilimcilerine ihtiyacımız var" diyor. "RAISE Health gibi girişimler, buna olan bağlılığımızı gösteriyor."
Stanford Tıp Fakültesi'nin üç bölümünün (Tıp Fakültesi, Stanford Sağlık Hizmetleri ve Stanford Üniversitesi Çocuk Sağlığı Tıp Fakültesi) birleşmesi ve Stanford Üniversitesi'nin diğer bölümleriyle olan bağlantıları, uzmanların sağlık ve tıp alanında yapay zekânın geliştirilmesi, yönetimi ve entegrasyonu konularıyla boğuştuğu bir konuma getirmiştir. Şarkıda da söylendiği gibi, tıp...
"Temel biyolojik keşiflerden ilaç geliştirme süreçlerinin iyileştirilmesine ve klinik deneme süreçlerinin daha verimli hale getirilmesine, hatta sağlık hizmetlerinin fiili sunumuna kadar yapay zekanın geliştirilmesi ve sorumlu bir şekilde uygulanmasında öncü olmak için iyi bir konumdayız. Sağlık sisteminin kurulma biçimi de bu yönde," dedi.
Birkaç konuşmacı basit bir kavramın altını çizdi: Kullanıcıya (bu durumda hastaya veya hekime) odaklanın, gerisi kendiliğinden gelecektir. Brigham and Women's Hastanesi'nde biyoetik direktörü olan Dr. Lisa Lehmann, "Bu, hastayı yaptığımız her şeyin merkezine koyuyor," dedi. "Onların ihtiyaçlarını ve önceliklerini dikkate almalıyız."
Soldan sağa: STAT News sunucusu Mohana Ravindranath; Microsoft Research'ten Jessica Peter Lee; biyomedikal veri bilimi profesörü Sylvia Plevritis, yapay zekanın tıbbi araştırmalardaki rolünü tartışıyor. Steve Fish
Panelde yer alan konuşmacılar arasında Lehmann, Stanford Üniversitesi tıp biyoetik uzmanı Mildred Cho (MD) ve Google Baş Klinik Sorumlusu Michael Howell (MD) bulunuyordu. Konuşmacılar, hastane sistemlerinin karmaşıklığına dikkat çekerek, herhangi bir müdahaleden önce amaçlarını anlamanın önemini vurguladılar. Uygulanmalı ve geliştirilen tüm sistemlerin kapsayıcı olması ve yardım etmeyi amaçladıkları insanları dinlemesi sağlanmalıdır.
En önemli noktalardan biri şeffaflıktır: algoritmayı eğitmek için kullanılan verilerin nereden geldiğini, algoritmanın asıl amacının ne olduğunu ve gelecekteki hasta verilerinin algoritmanın öğrenmesine yardımcı olmaya devam edip etmeyeceğini, diğer faktörlerin yanı sıra, açıkça ortaya koyar.
"Etik sorunları ciddi hale gelmeden önce tahmin etmeye çalışmak, teknolojiyi yeterince tanıyıp ona güven duyabileceğiniz, ancak sorun daha da yayılmadan önce çözebileceğiniz mükemmel denge noktasını bulmak anlamına gelir," diyor Tıp Bilimleri Adayı, Pediatrik Anesteziyoloji, Perioperatif Tıp ve Ağrı Tıbbı Bölümü Doçenti Denton Char. Ona göre, en önemli adımlardan biri, teknolojiden etkilenebilecek tüm paydaşları belirlemek ve bu sorulara kendilerinin nasıl cevap vermek istediklerini tespit etmektir.
Amerikan Tıp Birliği Başkanı Dr. Jesse Ehrenfeld, yapay zekâ destekli olanlar da dahil olmak üzere herhangi bir dijital sağlık aracının benimsenmesini yönlendiren dört faktörü ele alıyor: Etkili mi? Kurumumda işe yarayacak mı? Kim ödeyecek? Kim sorumlu?
Stanford Sağlık Hizmetleri'nin baş bilgi işlem sorumlusu Dr. Michael Pfeffer, Stanford hastanelerindeki hemşireler arasında birçok sorunun test edildiği yakın tarihli bir örneği aktardı. Klinisyenler, gelen hasta mesajları için ilk açıklamaları sağlayan büyük dil modelleriyle destekleniyor. Proje mükemmel olmasa da, teknolojinin geliştirilmesine yardımcı olan doktorlar, modelin iş yüklerini hafiflettiğini belirtiyor.
“Biz her zaman üç önemli şeye odaklanıyoruz: güvenlik, verimlilik ve kapsayıcılık. Biz doktoruz. ‘Zarar vermemek’ yemini ettik,” dedi Char ve Pfeffer'in gruba katıldığı psikiyatri ve davranış bilimleri klinik yardımcı doçenti Dr. Nina Vasan. “Bu araçları değerlendirmenin ilk yolu bu olmalı.”
Tıp ve Biyomedikal Veri Bilimi Profesörü Nigam Shah, MBBS, Ph.D., dinleyicileri önceden uyarmasına rağmen, tartışmaya şok edici bir istatistikle başladı. "Genel terimler ve sayılarla konuşuyorum ve bazen bunlar çok doğrudan olabiliyor," dedi.
Shah'a göre, yapay zekanın başarısı, onu ölçeklendirme yeteneğimize bağlı. Shah, "Bir model üzerinde doğru bilimsel araştırma yapmak yaklaşık 10 yıl sürüyor ve 123 uzmanlık ve ihtisas programının her biri modeli bu titizlik seviyesinde test edip uygulamak isteseydi, şu anda çabalarımızı organize ettiğimiz ve [test ettiğimiz] şekilde doğru bilimi yapmak çok zor olurdu. Her bir merkezimizin doğru çalıştığından emin olmak 138 milyar dolara mal olurdu," dedi. "Bunu karşılayamayız. Bu yüzden genişlemenin bir yolunu bulmalıyız ve iyi bilim yaparak genişlemeliyiz. Titizlik becerileri bir yerde, ölçeklendirme becerileri başka bir yerde, bu yüzden bu tür bir ortaklığa ihtiyacımız olacak."
Dekan Yardımcısı Yuan Ashley ve Mildred Cho (Resepsiyon) RAISE Sağlık Çalıştayına katıldılar. Steve Fish
Sempozyumda konuşma yapan bazı kişiler, bunun, Beyaz Saray'ın Yapay Zekanın Güvenli, Emniyetli ve Güvenilir Geliştirilmesi ve Kullanımına İlişkin Son Başkanlık Kararnamesi ve Sağlık Yapay Zeka Konsorsiyumu (CHAI) gibi kamu-özel sektör ortaklıkları yoluyla başarılabileceğini belirtti.
Ulusal Tıp Akademisi kıdemli danışmanı Laura Adams, “En büyük potansiyele sahip kamu-özel sektör ortaklığı, akademi, özel sektör ve kamu sektörü arasındaki ortaklıktır” dedi. Hükümetin kamu güvenini sağlayabileceğini, akademik tıp merkezlerinin meşruiyet sağlayabileceğini ve özel sektörün de teknik uzmanlık ve bilgisayar zamanı sağlayabileceğini belirtti. “Hepimiz birbirimizden daha iyiyiz ve bunun farkındayız… birbirimizle nasıl etkileşim kuracağımızı anlamadıkça [yapay zekanın] potansiyelini gerçekleştirmek için dua edemeyiz.”
Birçok konuşmacı, yapay zekanın araştırmalar üzerinde de etkili olduğunu belirtti; bilim insanları bunu biyolojik dogmaları keşfetmek, yeni tedavileri desteklemek için sentetik moleküllerin yeni dizilimlerini ve yapılarını tahmin etmek veya bilimsel makaleleri özetlemek veya yazmak için kullanıyorlar.
Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde kardiyolog ve Alphabet'in Verily şirketinin kurucu ortağı olan Dr. Jessica Mega, "Bu, bilinmeyeni görme fırsatı," dedi. Mega, insan gözüyle görülemeyen görüntü özelliklerini yakalayan hiperspektral görüntülemeden bahsetti. Buradaki fikir, yapay zekayı kullanarak, insanların göremediği ve hastalığı gösteren patoloji slaytlarındaki desenleri tespit etmektir. Mega, "İnsanları bilinmeyeni kucaklamaya teşvik ediyorum. Sanırım burada bulunan herkes, bugün sağlayabildiğimizin ötesinde bir şeye ihtiyaç duyan bir tür tıbbi rahatsızlığı olan birini tanıyor," dedi.
Panelistler ayrıca, yapay zekâ sistemlerinin, ister insanlar ister yapay zekâ tarafından yapılmış olsun, önyargılı karar verme süreçlerini belirleme ve bunlarla mücadele etme konusunda yeni yollar sağlayacağı ve önyargının kaynağını tespit etme yeteneğine sahip olacağı konusunda da hemfikir oldular.
“Sağlık, sadece tıbbi bakımdan ibaret değildir,” diye hemfikir olan birçok panelist vardı. Konuşmacılar, araştırmacıların kapsayıcı veri toplarken ve çalışmalara katılımcı seçerken sosyoekonomik durum, posta kodu, eğitim seviyesi, ırk ve etnik köken gibi sağlıkla ilgili sosyal belirleyicileri sıklıkla göz ardı ettiklerini vurguladı. Harvard Üniversitesi'nde epidemiyoloji profesörü ve Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi'nde epidemiyoloji ve halk sağlığı doçenti olan Michelle Williams, “Yapay zeka, ancak modelin eğitildiği veriler kadar etkilidir,” dedi. “Eğer hedeflediğimiz şeyi başarabilirsek – sağlık sonuçlarını iyileştirmek ve eşitsizlikleri ortadan kaldırmak – insan davranışı ve sosyal ve doğal çevre hakkında yüksek kaliteli veriler toplamamız gerekir.”
Pediatri ve tıp klinik profesörü Dr. Natalie Pageler, toplu kanser verilerinin genellikle hamile kadınlara ait verileri dışladığını, bunun da modellerde kaçınılmaz önyargılara yol açtığını ve sağlık hizmetlerindeki mevcut eşitsizlikleri daha da kötüleştirdiğini söyledi.
Pediatri ve tıp profesörü Dr. David Magnus, her yeni teknoloji gibi yapay zekanın da birçok açıdan işleri iyileştirebileceğini veya kötüleştirebileceğini söyledi. Magnus'a göre risk, yapay zeka sistemlerinin sağlıkta sosyal belirleyicilerden kaynaklanan eşitsiz sonuçlar hakkında bilgi edinmesi ve bu sonuçları kendi çıktılarıyla pekiştirmesidir. "Yapay zeka, içinde yaşadığımız toplumu yansıtan bir aynadır," dedi. "Umarım her defasında bir soruna ışık tutma fırsatımız olur - kendimize bir ayna tutmak - bu durumun iyileştirilmesi için bir motivasyon kaynağı olur."
RAISE Health çalıştayına katılamadıysanız, oturumun kaydına buradan ulaşabilirsiniz.
Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi, Stanford Üniversitesi Tıp Fakültesi ile yetişkin ve çocuk sağlık hizmeti sunum sistemlerinden oluşan entegre bir akademik sağlık sistemidir. Birlikte, işbirlikçi araştırma, eğitim ve klinik hasta bakımı yoluyla biyotıbbın tüm potansiyelini gerçekleştirirler. Daha fazla bilgi için med.stanford.edu adresini ziyaret edin.
Yeni bir yapay zeka modeli, Stanford Hastanesi'ndeki doktor ve hemşirelerin hasta bakımını iyileştirmek için birlikte çalışmalarına yardımcı oluyor.
Yayın tarihi: 19 Temmuz 2024