Yapay zekâ ve tıp

Sine Aras AKTEN / MD (Queens HHC /Mount Sinai Hospital- New York)

Bir doktorun hastasına söylemekten çok çekindiği hatta erindiği cümleler vardır. Bunlar çoğu kez hayatta kalma süresi ile ilgidir ya da tedavinin etkinliğine yöneliktir. Bir doktorun hiç kullanmak istemediği şey ise “Daha önce teşhis edilseydi kurtulma şansı artardı!” sözüdür.

Teşhisin geciktiği bilinir. Uygulanan tetkikler ya geç devreye girmiştir ya da yorumlanmasında bir aksilik olmuştur ya da hasta takibi ve takipsizliği ile durum geç bir evreye ilerlemiştir. Hasta faktörünü saymazsak, birçok kritik teşhisin konulmasını kolaylaştıran yeni teknolojik görüntüleme sistemleri artık mevcut. Peki, bunlar etkin bir şekilde her hasta için kullanılıyor mu? Ya tetkiklerin fazlalığı ve gereksizliği ya da çıkan tetkiklerin yetersiz yorumu sebebiyle her yıl 12 milyon ABD’linin yanlış tanı aldığını biliyor musunuz? Nüfusa göre yorumlarda yüzde 5, yani her 20 hastadan biri yanlış teşhis ediliyor. Bu yanlış teşhislerin yüzde 10-20’si ciddi durumları olan hastalar, yüzde 44’ü kanser hastaları, yüzde 51’i ise mamografi yorumlamaları. Kanserler içinde prostat, tiroid ve meme kanserleri önde. İnsan hatası tıpta bilinen en eski kalite yönetim sorunudur. 1999 yılında Institution of Medicine’s Err is Human raporu ile sağlık sistemlerine kalite ve güvenliği getirmesi ile oldukça fazla sayıda, 2012 yılı itibariyle neredeyse yüzde 80 oranında insan hatası ve vakasının önüne geçildiği tespit edilmiştir. Bildiğimiz o ki insan hata payını azaltan her şey insan sağlığına direkt etkilidir. Daha yetkin görüntüleme yöntemleri, ikaz sistemleri, tedavi takip sistemleri, belgelemeyi kolaylaştıracak sistemler ve takip sistemleri insan hata payını azaltmak için her yıl değişime uğramaktadır. Tahminlerden öte sistemler, kullanıcı ile uyumlu sistemler, yanlış kabullenmeleri hizmet içi eğitim ile düzenleme ile kalite ve sağlık güvenliğini seviye olarak arttırmak son 20 yıldır bütün sağlık kurumlarının ana hedefi.

Bunu yaparken insani by pass etmek mümkün mü? Ya da hata payını yok etmenin alternative yolları nelerdir? Bu konulara yanıt aranırken son çeyrekte gündeme oturan konulardan biri de yapay zekâ… Yapay zekâ teknolojileri her alanda kullanabilir olmaya devam ediyor. Sağlık da bu sektörlerden biri. Gelecek yılların standart tıbbi uygulamaları olacağına emin olunan klinik çalışmalar ile kanıtlanmaya devam ediyor. Doktor hasta ilişkisine yeni bir boyut kazandırmak amaçlı ve doktorun daha keskin tanılara ve tedavi biçimlerine her hasta muayenesinde ulaşma amacıyla başlayan bir durum. Düşünsenize, bilgisayarınızda 3 boyutlu organınız ve kan basıncınızın günlük takibi ve ortalama değerleri yazıyor! Siz doktorsanız bu verilere göre tıbbi tedavi şeklini beklemeden değiştirebiliyorsunuz. Ya da ilaçlarınızı almak artık sorun olmuyor, çünkü ilaçlarınız akıllı ilaçlar ve gereğinde vücudunuza etken maddeyi belli oranlarda salgılıyor. “İlacı aldınız mı?” sorusunun tarihe karstiği zamanlar… Yapay zekâ bu uygulamayı, her hasta için yazılan algoritmalar ile (Sizi öğrenme modeli) sizin için yapabilse de bu uygulamanın uygulanır hale gelmesinin önünde hâlâ düzenleyici yasalar ve etik çekinceler var. Mesela bilgisayarda tasarlanan algoritmayı kim yazacak? İşin uzmanları, bilgisayar programcıları ve mühendisleri ve her birinin yönlendiği veriler ve bu veriler ile inşa edilecek programlar ne kadar güvenli? Güvenlik testleri yapılabilir mi?

Özellikle data konusunda sayısal testler (mesela kan basıncı, kalp hızı, kan değerleri vs.) ve görüntü tabanlı veriler (MRI ,BT, X-Ray, Doku biyopsileri) birlikte değerlendiren ve her bir veri ile bir sonraki vakaya daha hazır hale gelen sistemler yaratılmak isteniyor. Biz buna makine öğretisi adını veriyoruz. (Machine learning). Bu sayede mesela akciğer filmine bakıp aynı hastanın kanser olabilme ya da bulunan bir doku arazinin kanserleşebilme riskini daha net tespiti mümkün olabilecek. Yakın zamanda 2018’de meme kanserini meme biyopsilerinden yaklaşık yüzde 99 doğruluk payı ile tespiti mümkün oldu. LYNA (Lenf bezesi asistanı) olarak programlanan algoritma programı hata payını neredeyse yok etmek üzere. Bütün bu uygulamaların yaygınlık kazanması için FDA onayları alsa da evrensel uygulamalar geriden gelmekte. Ayrıca doktora güven ve makineye ile hazırlanmış tedavi/teşhis paketine güven arasında da farklıklar bekleniyor. Hastaların çoğunluğu bir makine tarafından hazırlanmış teşhise ne kadar güveneceklerini bilmiyorlar. Fakat yakın zamanda hastaların güvenini kazanmış yapay zekâ ürünleri ya da yapay zekâ ile kuvvetlendirilmiş ürünler mevcut. Bazı tıbbi cihazlar ve bilgisayar/robot cerrahi uygulamaları bu yöntemlerden birkaçı. Tıp uzmanlıkları içinde yapay zekâ kullanılmaya başlanalı yaklaşık 10 yıldan fazla olmak üzere: örneğin kardiyoloji, EKG ile Afib denen kalp atış anormalliklerinin erkenden tespiti mümkün. Bunun akıllı telefonlara kaydıyla tıbbi veriler hızla doktora ulaşabiliyor. Akciğer hastalıklarında solunum testleri ile solunum yetmezliği hızla tespit edilebilir hale geldi. Aynı şekilde endokrinolojide şeker hastalığı tespit ve tedavisinde uzaktan kan şekeri kontrolü yapılıyor. Böbrek bilimlerinde böbrek yetersizliğinin ilerlemesi ve kistik böbrek hastalığının ilerleme öngörüleri üzerine yapay zekâ programları doktor ve hastayı erkenden bilgilendirebiliyor. Nöroloji de sara hastalığının takibi için 2018 yılında giyilebilir beyin tarama cihazı yapıldı.

EMBRACE adı verilen bu cihaz yardımıyla hastanın hastaneye gelmeden takibi mümkün. Depresyonun takibi de benzeri ‘giyilebilir cihazlar’ ile kolaylaşıyor. Bütün bunların gelişimi sırasında ortaya sağlık politikaların ve sağlık eğitimlerin değişimi ek gündem olarak ekleniyor. Program, matematik ve fizik alt bilimleri ile destekli tıp eğitimli doktorlara ihtiyaç her geçen gün artıyor. Artacak. Bu nedenler sağlık politikalarının da bu eğilime göre şekillenmesi gerekmektedir. Yapay zekâ ile kuvvetlendirilmiş tıp doktoru ekarte eder mi ya da doktora gelecekte ihtiyaç olacak mı? Uzunca süre etik açıdan tartışılagelen bir konu. Hata payını azaltmak için başlayan bu süreç doktorun elindeki mesleğine tehdit mi? İnsan olgusu ve hastalık tedavi biçimleri üzerine de yazmak gerekli bir konu. Zaman içinde ihtiyaçların ve insan sağlatım hızının artması ile bulunduğunuz yerde tedavi alabilmek ve bu lüks için empati ve insan ilişkininden olmamak. Dengelenmesi gereken ve hastanın kendine özgü kararları ile işleyen bir durum. Anlaşılan o ki tıp dünyası gelecek için kendini yenilemeye ve hasta için en uygun ortamı hazırlamaya devam etmek zorunda. Biz de doktorlar olarak bu değişimlere adapte olmak durumundayız. İlim ile hareket etmek ve insanlığa en etkin yaklaşımı geliştirmek zorundayız. Hastalarımıza her daim umutlu haberler vermenin en doğru yollarını aramak birinci görevimiz olmalıdır.

Kaynakçalar:
1-How Common is Misdiagnosis - Infographic (docpanel.com)
2-An Overview of To Err is Human: Re-emphasizing the Message of Patient Safety - Patient Safety and Quality - NCBI Bookshelf (nih.gov)
3-Artificial Intelligence in Medicine: Applications, implications, and limitations - Science in the News (harvard.edu)
4-Frontiers | Artificial Intelligence in Medicine: Today and Tomorrow | Medicine (frontiersin.org)