Yapay zekânın sağlık hizmetlerinde verimliliği arttırmasının üç yolu

On yıllardır sağlık hizmeti maliyetlerinin enflasyondan daha hızlı arttığı bir sır değil. Bazı uzmanlar, sağlık hizmetlerinin 2025 yılına kadar gelişmiş ülkelerin GSYİH’sinin % 20’sinden fazlasını oluşturacağını tahmin ediyor. Bu arada, kovid-19 salgını sürecinde kimi ülkelerdeki doktor eksikliği artmaya devam ederken, doktorlar hastaları tedavi etmek için her zamankinden daha fazla çalışıyor. Pek çok tıp uzmanının programları son derece yoğun ve hastanelerdeki yoğunluk tıp çalışanlarının işlerini son derece zorlaştırıyor.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka (AI) kullanımı ilk bakışta göz korkutucu görünebilir. Fakat her geçen gün yapay zekanın tıp alanında daha çok kullanıldığı bir gerçek. Örneğin bir radyolog, arkadaşının doğum günü partisinde, işinin önümüzdeki on yıl içinde yapay zeka tarafından tehdit edileceğini hissettiğini nazikçe dile getirdi. Yine de tıp mesleğinin çoğu için AI, bir tehdit olarak algılanmamalı. Sağlık alanında yapay zekanın kullanımı hızlandırıcı ve kolaylaştırıcı olacaktır. Tıp uzmanlarını değiştirmeye çalışmak yerine onlara yardımcı olmak AI şirketleri için iyi bir motivasyon olacaktır.

Yapay zekanın sağlık sektörüne değer kattığını düşündüğüm üç yol bulunuyor. Bunları sıralamak gerekirse; hız, maliyet ve doğruluk. İşte AI’nın sağlık hizmetini nasıl değiştireceğine dair üç örnek.

Daha hızlı Sonuç

Hızlı tanı kimi sağlık problemlerinde hastanın hayatını kurtaran bir faktör. Örneğin inme vakalarında kullanılan Viz.ai inme tespit platformu buna güzel bir örnek teşkil eder. Bu platform azaltılmış tedavi süresi sayesinde, dakikada 1,9 milyon hasta beyin hücresinin kurtarılmasını sağlar. Viz’in platformundaki derin öğrenme algoritmaları teşhis için birkaç dakika kazandırır ve bu gerçek beyin hücrelerinin ölmesini geciktirir. Yakın tarihli bir çalışmada Viz.ai, inme vakalarındaki engellilik derecelerinde önemli bir azalmaya yol açtı. Ortalama olarak, hastalar yatalak olmaktan, 7/24 hemşirelik bakımına ihtiyaç duymaktan, yardım almadan hastaneden çıkmaya başladı.

Daha az Maliyet Daha Düşük Ücret

Sağlık hizmetleri maliyetleri artmaya devam ederken, maliyet tasarrufu da bir başka önemli faktör olarak karşımıza çıkıyor. Örneğin Athelas, morfolojiyi tanımlamak ve küçük bir parmak kanından alınan hücre tiplerini hızla karakterize etmek için makine öğrenimi ve bilgisayarla görmeyi kullanan bir yapay zeka programı. Athelas CEO’su Tanay Tandon, “Klinikler, Athelas testleri sayesinde olumsuz durumları daha çabuk tespit ederek hastaneye yatışları azaltıp, hastaları güvenli bir şekilde gerekli tedaviler uygulayarak hasta başına yılda binlerce dolar tasarruf edebiliyor” diyor. Bu teknoloji, agresif anti-kanser kemoterapisi, anti-psikotikler ve enflamatuar ilaçlar da dahil olmak üzere her gün dünya çapında binlerce hasta tarafından kullanılabiliyor. Athelas, para biriktirmenin ötesinde, kemoterapi hastalarının hastaneye gitmek yerine ev konforunda tedavi görüp önemli sonuçlar almasını sağlayarak, bilhassa kovid-19 salgınında, hastanelerin yükünü ve hastaların bulaş kapma riskini azaltıyor.

Suki, doktorların veya yazarların aksi halde yazmak zorunda kalacağı notları yazmak için doğal dil işlemeyi kullanan klinik bir dijital asistandır. Bu asistan tamamen sahip olduğu algoritmalar sayesinde insan desteğinden bağımsız olarak çalışıyor. Suki gibi araçlar doktorların notlardan ziyade hastaya odaklanmasını sağlıyor. Suki CEO’su Punit Soni, “Dokümantasyon süresini ortalama % 76 oranında azaltmaya yardımcı oluyoruz ve kısa süre önce % 99,5 doğrulukla kıyaslanan yeni bir niyet çıkarıcı özelliğine sahip Suki Konuşma Hizmeti adlı güncellenmiş bir ses platformu kurduk. Sektörden bağımsız olarak tüm dijital asistanların en yükseği. ” Suki, insanlar tarafından değil, yazılımla desteklendiği için, hasta memnuniyeti iyileştiren daha düşük maliyetli bir çözüm sunabiliyor.

Daha Kesin Sonuçlar

Doğruluk, özellikle insan sağlığı söz konusu olduğunda son derece önemlidir. 2020 yılında, Google firmasının yapay zeka hizmeti Google AI’nın belirli meme kanseri saptama türleri için doktorlardan daha iyi performans gösterebileceğinin duyurulmasıyla güçlü bir şekilde başladı. Health Catalyst CEO’su Dan Burton, “İster bireysel bir hasta düzeyinde ister sağlık hizmeti liderliğinin en üst düzeylerinde olsun, AI sinyali gürültüden ayırarak ve bizi geleceğe odaklayarak karar doğruluğunu geliştirir. Örneğin, kovid-19 testlerindeki son artış, acil olmayan prosedürleri ertelememiz gerektiğini gösteren bir işaret olabilir mi; gibi soruları yapay zeka daha doğru yanıtlamamıza yardımcı olabilir.” diyor. Daha doğru modelleme, sağlık sektörü için daha iyi kararlar verilmesini sağlayacaktır. Örneğin, acil olmayan bakım durumlarında, sağlıkçıların kovid-19 testi başvuruları arttığı zaman uyarılara ihtiyacı var.

Sağlık sektörü için hız, maliyet ve doğruluk etkileşimi hastalar için harika şeyler yapabilir. Bununla birlikte, tek başına gelişmiş hız, maliyet veya doğruluk vaadi, genellikle hasta bakımını anlamlı bir şekilde etkilemek için yetersizdir. Sağlı sektöründe çalışan bir uzman olan Anthony Bertrand şöyle açıklıyor: “Tek bir testin tanısal doğruluğunu, özellikle patoloji veya radyoloji gibi görsel tanı veya görüntüleme içeren alanlarda, belli oranlarda artıran yazılım satmaya çalışan birçok şirket var. Ürünler, klinik iş akışlarına ilişkin net bir anlayışla geliştirilmeli. Eylemsizliğin ve değişim risklerinin üstesinden gelmek için, doktorların ve onları istihdam eden kuruluşların ekonomik teşviklerine de dikkatlice önem verilmelidir. ”

Neyse ki artan maliyet baskıları, sağlık sonuçları verilerinin yayınlanması, toplu ödemeler gibi ödeme yöntemlerinin ortaya çıkışı sağlık hizmetlerinde yapay zekanın faydalarını hızlandırmaya yardımcı olabilir. Önemli olan, mükemmel teknolojiyi sağlık hizmetleri sektörünün gerçekleriyle uyumlu hale getirmektir. Viz.ai CEO’su Chris Mansi: “Tıpkı birçok şirketin artık bir algoritmanın bir ürün olmadığını anladığı gibi, Viz.ai’de bu alanda başarılı bir program geliştirmek için teknolojik determinizmden kaçınmanız gerektiğini anlıyoruz. Sağlık hizmetinin nasıl sunulduğu ve maliyeti konusundaki karmaşıklığı biliyoruz. Aslında ürünlerimizi, hastalar için ellerinden gelenin en iyisini yapmak isteyen uzmanların eline daha iyi sonuçlar alınması için ulaştırıyoruz.” diyor. Nihayetinde, klinik iyileştirmelere ek olarak bir yapay zeka programının verimliliğini kanıtlamanın son derece önemli olmasının nedeni budur. İşletmeler, hastanelerin kurumsal teşviklerini uyumlu hale getirirken, hasta sonuçlarını iyileştirmek için yapay zekadan yararlanabildiklerinde, gerçek ilerleme sağlanır.