Google Translate

  • Türkçe
  • English
  • العربية
  • Pусский
  • Spanish
  • France
  • Germany

Sağlık teknolojisinde yeniliklere açılmaktayız. Elektronik sağlık kayıtlarına geçişle geniş veri kaynaklarına erişim sağlanmaktadır. Değer odaklı bakım, hasta sonuçlarının karmaşık analizini gerektirmektedir. Makine Öğrenimi (ML) ve Yapay Zeka (AI) teknolojisi sağlık sektöründe de hızla gelişmektedir.

 

Değişim ve yenilikler sağlık hizmetlerine kolayca entegre edilmemektedir. Bugün sağlık sektöründeki karar verme sistemleri verimsiz, insanın kusurları ve önyargılarıyla dolup taşmaktadır.

Asıl sorun teknoloji değil, teknolojiler arasındaki köprünün kurulmasından kaynaklanmaktadır. Daha iyi sorular sormak ve daha iyi cevaplar bulmak için hekimler, araştırmacılar, hastalar ve bilgisayarlar arasında kesintisiz bilgi akışı sağlanmalıdır. Sağlık bakım liderlerini Yapay Zeka (AI) alanında bir araya getirmenin yolu, kendi bulgularının uygun bağlamsal çerçevesinde katılımlarını sağlamaktır.

 

Bu nasıl sağlanabilir ?

 

Yılın ilk aylarında, bu katılımları sağlamak için Ulusal Tıp Akademisi'nin Sağlık Bakımı’nın oluşturduğu Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML)  programı destek olmaktadır. Bu programda, politika ile ilgilenenler, sağlayıcılar, ilaç firmaları, teknoloji şirketleri ve hastalar için Yapay Zeka (AI)'nın sözünü, gelişimini, dağıtımını ve kullanımı özetlenmektedir.

 

Sağlık sektöründeki her kolun temsilcisinin iş tanımı önem taşımaktadır.

 

Beraber inceleyelim…

 

Hekimler: Doktorlar, tıbbi bilgilerini bakım kararlarına ve hasta beklentisine göre kavramsallaştırmak için iletişimcilerdir. Yapay Zeka (AI), bu çerçevede, geniş veri setlerinden bilgilendirilmiş sorular sormak için hekim uzmanlığını kullanarak anlaşmaları ve gelişmeleri sağlamaktadır. Yapay Zeka (AI), kolay kullanımlı bir formatta hekimlere karmaşık istatistiksel öneriler sunmalı ve geribildirim döngüsünü çalışılan analizleri ile erişim olanağı sunmalıdır. Sağlık sektörü geliştikçe, hekimlerin iş tanım çerçevesi ve değeri genişlemektedir. Doktorlar, tıp alanındaki karmaşık kavramları hastalara çevirme imkanına sahip olacak ve  aynı zamanda tıbbi uzmanlığın Makine Öğrenimi (ML)’nde nasıl uygulandığını ve gerçek dünya verilerine dayanan ilaç uygulamasının nasıl dönüştürüldüğünü aktarabilecektir.

 

Hastalar: Google neredeyse muayene odasında ikinci bir görüştür. Makine öğreniminin gelişiyle birlikte, hasta veri okuryazarlığı da odaklanmalıdır. Hastalar bakım kararlarında yer almalı ve bunlara katılabilirler: kesin durumlarında neyin işe yaradığına dair gerçek dünya verilerine dayanan risk, maliyet ve rahatsızlık. Hastaların, gerçekten önem verdikleri şeyleri sağlayıcılarına bağlam sağlayacakları anahtardır.

 

Yaşam Bilimleri: Yaşam bilimlerinin klinik deneyler için güvenli hasta panellerini nasıl akıllıca seçtiğini ve olumsuz olayları azalttığını ve küçük bir kontrol denemesinin geniş ve çeşitli hasta segmentlerine dönüştüğünü göstermek için gerçek dünya verilerini kullandığı konusunda belirtiler göstermektedir.

 

Politika ile İlgilenenler: Yapay Zeka (AI) modelleri ile tıbbi cihazlar oluşturduğunda ve geri ödeme yapıldığında sonuç vermektedir. Modeller, önyargılı veriler üzerine kurulmuşsa, güvenlik, sorumluluk ve hatta kasıtsız yanlılık gibi konuları izleyecektir. Hekimler gibi, politika liderleri de önemli tercümanlardır ve sağlık sistemimizin her bir parçası arasındaki ihtiyaçları etkili bir şekilde tercüme etmek durumundadırlar.

 

Teknoloji: Sağlık teknolojileri genellikle doktorların, hastaların, ödeme yapanların ve ilaçlardan bağımsız bir şekilde gelişim göstermektedir. Yapay Zeka (AI) çevresinde gelişen tedaviler etkili sonuç vermektedir. Bu sonuçların her daim etkili olması için, Yapay Zeka (AI)'nın daha pratik eylem türlerine sonuç vermesi gerekmektedir.

 

Sonuç olarak;

Sağlık sektöründe Yapay Zeka (AI), “Bu hasta bu ilacı almalı mı, diğerinden daha iyi mi olmalı ve verilen bedele değer mi?” gibi sorulara yanıt verebilmek için sağlık hizmetlerinde daha fazla bağlam gerekmektedir.

 

 

 

Kaynak: Tıklayınız