Adım adım, koşula bağlı olarak, AI sistemleri yavaş yavaş hastalıkları ve herhangi bir doktor gibi teşhis etmeyi öğreniyor ve yakında yakınlardaki bir hastanede çalışabilirler. En son örnek, Google’ın DeepMind yan kuruluşu olan UCL ve Moorfields Göz Hastanesi’ndeki araştırmacıların, 3D taramalardan onlarca yaygın göz hastalığını tanımlayan bir yazılım oluşturmak için derin öğrenmeyi kullandıkları ve daha sonra tedavi için hastaya tavsiye ettiği belirtildi.
Çalışma, üç kurum arasındaki çok yıllı bir işbirliğinin sonucudur. Ve yazılım şuan için klinik kullanıma hazır değilken, birkaç yıl içinde hastanelerde kullanılabilir. Anlatılan araştırmaya katılanlar “çığır açıyor”. DeepMind Health başkanı Mustafa Süleyman bir basın açıklamasında projenin “inanılmaz derecede heyecan verici” olduğunu ve zamanla “teşhis, ve tedavi yönetimine dönüştürebileceğini” söyledi.
Yazılım, yaklaşık 7.500 hastadan yaklaşık 15.000 OCT taraması konusunda eğitildi. Bu bireylerin hepsi Avrupa ve Kuzey Amerika’daki en büyük göz hastanesi olan Moorfields tarafından işletilen alanlarda tedavi edildi. Sistem, doktorlarının tanılarının yanı sıra taramalarını da besledi. Bundan sonra, gözün farklı anatomik unsurlarını (segmentasyon olarak bilinen bir süreç) ilk olarak nasıl tanımlayacağını öğrendi ve ardından taramaların gösterdiği çeşitli hastalık belirtilerine dayanarak klinik eylemi önerdi.Daha sonra eğitilmiş yazılımın verdiği kararlar 8 kişilik bir heyetin teşhisiyle karşılaştırılmış. Sonuç olarak yapay zekanın kararları heyetinin kararlarıyla yüzde 94’ün üzerinde bir oranda örtüşmüş.
Bunun gibi sonuçlar son derece cesaret vericidir, ancak tıp camiasındaki uzmanlar, AI sistemlerinin bakım uygulamalarına nasıl entegre edileceğinden hala endişe duymaktadır. Konuya yoğun bir şekilde yazan bir radyolog olan Luke Oakden-Rayner, AI’daki ilerlemelerin bizi, yazılımın artık bir doktor tarafından uygulanan ve yorumlanan bir araç olmadığı, ancak insanlar adına kararlar veren bir araç haline getirdiğini söylüyor.
DeepMind, UCL ve Moorfields’ın araştırmacıları bazı sorunların farkındadır ve yazılımları bu tür bir sorunu hafifletmek için tasarlanmış bir dizi özellik içerir.
İlk olarak, yazılım kararı veren tek bir algoritmaya güvenmiyor, ancak bir grup ve her biri bağımsız olarak eğitiliyor, böylece herhangi bir sistem hatası çoğunluk tarafından reddedilecek. İkincisi, sistem her tanı için tek bir cevap vermez. Bunun yerine, her birine güveninin yanı sıra çeşitli olası açıklamalar verir. Ayrıca, hastanın gözünün kısımlarını nasıl etiketlediğini göstererek, doktorlara hatalı analizleri tespit etme fırsatı sunar.
Ancak en önemlisi, yazılım basit bir teşhis aracı değildir. Bunun yerine, hangi hastaların ilk önce bakıma ihtiyacı olduğuna karar verme süreci, triyaj için kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Dolayısıyla, bir hastanın hangi şartlara sahip olabileceğini tahmin ederken, gerçek tavsiyesi, bireyin tedavi için ne kadar acil olarak sevk edilmesi gerektiğidir.
Bu özellikler rastlantısaldır, ancak her biri bir hız çarpması gibi çalışır, algoritmayı yavaşlatır ve insanlara müdahale etme şansı verir. Gerçek test, bu yazılımın gerçek bir klinik ortamda konuşlandırıldığı ve test edildiği zaman ortaya çıkacaktır. Bu gerçekleşebileceği bilinmediyse de, DeepMind bu süreci “yakında” başlatmayı umduğunu söylüyor.
Deleceğe bir Göz Atış
Bu sorunlardan bağımsız olarak, bunun gibi algoritmaların inanılmaz derecede faydalı olabileceği açıktır. Dünyada yaklaşık 285 milyon insanın görme kaybı ile yaşadığı tahmin edilmektedir ve göz rahatsızlığı bu durumun en büyük sebebidir.
OCT taramaları, göz hastalığını tespit etmek için harika bir araçtır (2014’te sadece 5,35 milyon ABD’de gerçekleştirilmiştir), ancak bu verilerin yorumlanması zaman alır ve teşhis sürecinde bir darboğaz oluşturur. Algoritmalar, doktorları hasta bakıma muhtaç olanlara yönlendirerek hastaları tetiklemeye yardımcı olabilirse, bu inanılmaz derecede faydalı olabilir.
Araştırmaya katılan Moorfields’ta bir danışman göz doktoru olan Dr. Pearse Keane, bir basın açıklamasında şunları söyledi: “Gerçekleştirdiğimiz göz taraması sayısı, insan uzmanlarının bunları yorumlayabilmesinden çok daha hızlı bir şekilde büyüyor. Görme tehlikesi olan hastalıkların tanı ve tedavisinde gecikmelere neden olma riski vardır.
“Göz hastalıklarını erken teşhis edebilir ve tedavi edebilirsek, bu bize insanların görüşlerini kaydetme şansını en iyi şekilde verir. Daha ileri araştırmalar ile gelecekte göz problemleri olan hastalarda daha fazla tutarlılık ve bakım kalitesine yol açabilir. ”
[…] 2-DeepMind’in yapay zekası, 50’den fazla göz hastalığını bir doktor kadar doğru tespit edeb… […]