ÖSYM Tarzı Makaleler – Yazılar 68
SAĞLIK HİZMETLERİNDE YAPAY ZEKÂ
İnsanların en temel gereksinimlerinden birisi olan yaşama hakkı dâhilinde kaliteli sağlık hizmetlerine erişim de önemlidir. Fakat giderek artmakta olan nüfus, ekonomik endişeler, politika tercihleri, yaşanmakta olan bölge ve benzer değişkenler dikkate alındığı zaman bütün insanların sağlık hizmetlerine erişimi olduğunu belirtmek imkânsızdır. Sağlık hizmetleri birçok ülkede temelde ücretsiz olsa bile, bu hizmetlerin kaliteli olacağının garantisi yoktur. 21. yy.da yaşanmış olan korona pandemisinde de görüldüğü gibi sağlık hizmetlerinde imkânsızlıklar ve eşitsizlikler bulunmaktadır. 4. Endüstri Devrimi, bilgi toplumu ve dijitalleşmeye gidilme temelde insanların yetememesi ve yetişememesi neticesinde ortaya çıkmıştır. Günümüzde maddi imkânları ve sunulmakta olan imkânları sayesinde üst seviye bir tedavi gören bireyin yanı sıra Afrika’da 36 saniyede birisinin açlık çekerek ölmesi eşitsizliktir. Toplum 5.0 politikasında temelde Japonya’nın amaçladığı şekilde dijital temelli bir dünya kurarak herkese eşit bir düzeyde hizmet sunmak mümkün olarak görülmektedir.
Dönemimizde gelişen teknolojilerle beraber daha çok veri saklanmaktadır. Bahsi geçen veri bireylerin rahatsızlıkları, kullanmış oldukları ilaçlar, geçmiş dönemdeki kan değerleri şeklindeki bilgiler de olmaktadır. Dönemimizde teknolojiler ile beraber bu veriler çok daha hızlı bir biçimde ulaşılabilir hale gelmiştir. Böylelikle birey doktora gittiği zaman bir arşivden bir bireye ait dosya bulmak yerine internet üstünden bir bireye yönelik tüm sağlık bilgilerine ulaşabilmektedir. Böylelikle tedavi ve tespit süreçleri çok daha hızlı bir şekilde gerçekleşmektedir. Bahsi geçen veriler üçüncü bireylerle paylaşıldığı müddetçe farklı teknolojileri de desteklemektedir. Örnek vermek gerekirse, IBM’nin desteklediği yapay zekâ Watson’ın bin kişilik kanser hastalarına önermiş olduğu tedaviyle doktorların önermiş olduğu tedavide %99 oranında bir benzerlik mevcuttur, fakat bu 6 sene öncesine ait olan bilgidir
Farklı bir söylem ile çok yüksek miktarda veriyle beslenen Watson, kanser hastalığının tedavisi ve tespitini çıktı şeklinde verebilmektedir. Fakat adı geçen verilerin kaynağı ve IBM’nin sağlık konusunda yapmış olduğu yüksek miktarlı yatırımlar farklı bir konuya değinilmesi gerektiğini göstermektedir. IBM’nin sağlık konusundaki başarısı 2012 senesinde kansere yönelik bir hastaneyle yaptığı anlaşma sonucunda elde edilmiştir. Bu anlaşma ile International Business Machines (IBM) kanser hastalığıyla alakalı verilere ulaşmış ve Watson’a eğitim vermiştir. Böylelikle dünyadaki bütün kanser hastalarına tedavi oluşturabileceğini belirtmiştir. Fakat Watson’un buradaki başarısını önleyebilecek olan nokta ise New York’ta bulunan bir kanser hastasının bilgileriyle Afrika’da bulunan bir hastanın tedavisine karar verilememesidir. Bu ise Watson’un tedavi konusunda başarısız olduğunu göstermemektedir. Bu sadece Watson’un veya farklı yapay zekâ ürünlerinin gerçekten de herkese hitap etmesi için daha fazla veriye gerek duyduğunu göstermektedir. Eski bir IBM çalışanı yapay zekânın bir bireyle hastalığı ilişkilendirecek ve bu gereksinimi giderecek seviyede gelişmediğinden IBM’nin sağlığa ağırlık verdiğini ve problemi çözebilmek için çalıştığını belirtmiştir. 2022 senesinde IBM’nin Watson Health’ı sağlık hususunda çok başarılı bulunmadığından farklı şirketlere satılmıştır. Bu noktada satılan şirket yerine bireylerin sağlık verisi olmuştur
Google’in Deepmind Labarotuvarında ise göz hastalıklarını bulan bir yapay zekâ oluşturulmuştur. Bu yapay zekâ toplamda 15.000’den fazla kişinin verisiyle eğitilmiştir ve 50’den fazla göz hastalığının tespitini sağlayabilmektedir. 2018 verileri kapsamında dünyada 258 milyon insan görme kaybı ve göz hastalıkları riski taşımaktadır. Doktorların bir hastayla ilgilenerek gerekli olan kontrol ve tahlilleri yapıp sonuç değerlendirmesi yerine yapay zekâ tarafından sonuçların değerlendirilmesi daha hızlı olmaktadır. Buna ek olarak bu hizmet sağlık hizmetlerine erişimi bulunmayan bölgeler adına da kullanışlı olacaktır. Örnek vermek gerekirse, Hindistan’da diyabet nedeniyle görme kaybı yaşayan kişi sayısı çoktur, fakat sağlık hizmetleri kontrol ve tedavi için yeteri kadar gelişmemiştir.
2019 senesindeki veriler kapsamında ABD’de 1 milyon insana 74 doktor düşerken bu sayı Hindistan’da yalnızca 11’dir. Diyabet hastalarının görme yetilerini kaybetmemeleri için teşhisin erken yapılması son derece önemlidir. Bu noktada yapay zekâ devreye girmekte ve teşhis yapabilmektedir. Ancak bunu yapabilmesi adına da oldukça yüksek miktarda veriye gerek duyulmaktadır. Bu noktada Google devreye girerek makine öğrenmesini kullanmayı düşünerek görüntü tanıma yani temelde insan gözlerinin mikroskobik görüntülerini kullanmıştır. 100 bin göz resmi göz doktorlarınca değerlendirilerek sisteme dâhil edilmiş ve böylelikle sistem yeni bir resim geldiği zaman doktoru bilgilendirebilir ve hastalığı değerlendirebilir hale gelmiştir. Bu sistemin üreticileri ise bu yapay zekâyla her yere ulaşarak körlüğü bitirmeyi amaçlamaktadır. Yapay zekâlar, doktorların yeterli olmadığı yerlerde çözümleri hızlandırarak maddi sıkıntı yaşayanlara da çözüm üretebilmektedir
Doktorların yükünün hafifletilmesi ve sağlık hizmetlerinin tamamen yapay zekâ sayesinde gelişmesine verilebilecek farklı bir örnek ise Covid-19 pandemisinden önce başlamıştır. Ancak pandemide bütün bireylerin yaşamının bir parçası olan sağlık uygulamalarıdır. Evde yapılmış olan testler, testlerin sonuçlarının doktorla iletişim kurmadan incelenebilmesi, bireyin verilerinin takip edilmesi, oksijen düzeyinin akıllı saatler tarafından incelenmesi gibi pek çok uygulama doktorların iş yükünü hafifletmiş ve yapay zekânın pozitif katkılarını ortaya koymuştur
Doktorların yükünün hafifletilmesi ve sağlık hizmetlerinin tamamen yapay zekâ sayesinde gelişmesine verilebilecek farklı bir örnek ise Covid-19 pandemisinden önce başlamıştır. Ancak pandemide bütün bireylerin yaşamının bir parçası olan sağlık uygulamalarıdır. Evde yapılmış olan testler, testlerin sonuçlarının doktorla iletişim kurmadan incelenebilmesi, bireyin verilerinin takip edilmesi, oksijen düzeyinin akıllı saatler tarafından incelenmesi gibi pek çok uygulama doktorların iş yükünü hafifletmiş ve yapay zekânın pozitif katkılarını ortaya koymuştur
Çin’de neredeyse her toplum üyesinin telefonlarına yüklü olan bir uygulama yeşil kodla beraber bireyin hasta olmadığını, sarı kodla beraber bireyin hasta birisiyle temasa geçtiğini ve kırmızı kodlaysa bireyin Covid-19 olduğunu takip etmiştir. Fakat bu kodlar yalnız bireyin kendisi yerine metroya bindiği sırada güvenlik personeliyle veya yanında geçen kişilerle de paylaşılmaktadır. Buna ek olarak kamu kurumlarında, alışveriş merkezlerinde, iş yerlerinde de uygulama ekranını okutmak mecburi olmuştur. We-Chat üstünden kişilerle sağlık kodları paylaşılmış ve ateş ve öksürük sorgulaması şeklinde sorgulamalar yapılmıştır ise Covid-19’a yönelik alınmış olan teknolojik tedbirler aynı zamanda terör ile mücadele adına kullanılan teknolojiden faydalanılarak yapılmıştır.
Avrupa’da da pandemi sürecinde kullanılan telefon uygulamaları için merkezi bulunmayan bir sistem kullanılmıştır. Örnek olarak, Avusturya, İsviçre, İrlanda, İtalya ve Almanya merkezi bulunmayan takip uygulamalarını kullanmış olan ülkeler arasındadır. Bahsi geçen uygulamalarda bireyin yalnızca kendisi kimle iletişime geçtiğini ve riskli olup olmadığını takip edebilmektedir, fakat bu bilgiler herhangi bir biçimde merkez yani hükümet ile paylaşılmamaktadır. Böylece bireyin verilerinin sorumluluğu kendisinde olmuştur
Verilen örneklerden de görüleceği gibi yapay zekâ özellikle pandemi sürecinde toplum sağlığı adı altında pek çok ülke tarafından kullanılmıştır ve “Sağlık mı veri paylaşımı mı?” sorusunun yanıtı pandemi sürecinde mutlak sağlık olmuştur. Günümüzde Türkiye’de e-nabız üstünden bireylerin sağlık bilgileri kaydedilerek takip edilmektedir. Bu ise her ne denli kolaylaştırıcı bir uygulama olsa da, pandemi sürecinde olduğu şekilde özellikle yaşlı kişilerin ve interneti bulunmayan kişilerin verilerine ulaşılması, aşı randevusu alması ve randevu alması kolay değildir. Sistem insanları uygulamalara ve internete bağlı hale getirmiştir. Yine bir uygulama sayesinde bireylerin ilaç takibi yapılmaktadır. Bireylere telefonlarına gönderilen bildirim ile alacak oldukları ilaçlar ve ilaç saatleri söylenmektedir
Buna ek olarak makine öğrenmesi, biyonik olarak uzuvların oluşturulmasında da kullanılmaktadır. Dağcılık yaptığı sırada ayak bileğindeki kemiği kırılmış olan Tim adındaki bir kişiye ayağını ampute etme yöntemi sunulmuştur. Böylelikle birey ağrılarından kurtulacaktır. Fakat Tim aynı zamanda makine öğrenmesiyle çalışan hareketlerle öğrenen ve kullanan bireye uyum sağlayan biyonik bir uzuv kullanmaya başlayacaktır. Böylelikle kişi, ağrılarından kurtulmuş ve ayağın fonksiyonlarını gerçekleştirebilen bir uzva sahip olmuştur. Bu kapsamda yapay zekâ bakımından ortaya çıkan problemlerden birisi de kişinin takılan uzvu kendisinin bir uzvu olarak kabul edebilme olasılığıdır. Massachusetts Institute of Techonology laboratuvarında bu birey için aklıyla kontrol edebileceği ve aynı zamanda tırmanma için özel olarak tasarlanmış bir uzuv hazırlanmıştır. Bu uzuv Tim’in vücuduna bağlandıktan sonra Tim sensör sayesinde kendi sinirlerinde bu hareketleri hissedebilecektir. Yani basitçe gerçek bir insan uzvundan tek farkı et ve kemik yerine kablo ve metallerden oluşması olmuştur. Makine öğrenmesi yalnızca olmayan bir uzvun yerine biyonik bir uzuv koymak değil, insan sağlığına yönelik iyileştirme için de kullanılabilir hale gelmektedir
Yapay zekâyı kullanmanın sağlık alanındaki gelişmelere olumlu etkisi göz ardı edilemez, fakat bu olumlu etki doktorların da içinde bulunduğu bir sistem sürdürüldüğü müddetçe var olmaktadır. Bunun nedeniyse yapay zekânın telefon üstünde teşhis edilen bir hastaya yanlış tanı ve müdahale sonrasında başvuracak olduğu bir mekanizmasının bulunmamasıdır. Buna ek olarak verileri saklamakta olan uygulamaların bu verileri kimler ile paylaştığı birçok hasta tarafından bilinmektedir. İnsanları bu uygulamalara sağlıkları nedeniyle bağımlı hale getirerek verilerini üçüncü bir şirketler ile paylaşmak büyük bir suçtur. Diğer yandan bu verilerin paylaşılmasıyla görme kaybını bulan bir algoritma oluşturulmuştur. Sağlık sektöründe yer alan yapay zekânın eşit ve taraflı bir yaklaşım göstermesi için pek çok düzenleme yapılması gerekmektedir