Bir algoritmanın işinizi devralması için ne kadar iyi olması gerekir?
Sohbetleri yürütebilen, hikayeler yazabilen ve hatta saniyeler içinde şarkı ve görüntüler oluşturabilen ChatGPT ve diğer yapay zeka programlarının yükselişe geçtiği bir dönemde bu, birçok çalışan için yeni bir sorudur.
Bununla birlikte, kanseri ve diğer hastalıkları tespit etmek için taramaları gözden geçiren doktorlar için yapay zeka, daha fazla algoritmanın doğruluğu artırma, işi hızlandırma ve bazı durumlarda işin tüm bölümlerini devralma sözü vermesi nedeniyle yaklaşık on yıldır ön plana çıkıyor. Tahminler, yapay zekanın tamamen radyologların yerini alacağı kıyamet senaryolarından, işlerinin en ödüllendirici yönlerine odaklanmalarını sağlayacak güneşli geleceklere kadar çeşitlilik gösteriyor.
AI TECH, RADYOLOGLARIN GÖZ HAREKETLERİNİ TAKLİT EDEREK MEME KANSERİNİ TESPİT ETMEYİ HEDEFLİYOR: 'KRİTİK BİR ARKADAŞ'
Bu gerilim yapay zekanın sağlık hizmetlerinde nasıl yayıldığını yansıtıyor. Teknolojinin ötesinde pek çok şey, doktorların kendi güvenlerini ve hastalarının sağlığını, çok az kişinin anlayabileceği, gittikçe karmaşıklaşan algoritmaların ellerine bırakma istekliliğine bağlıdır.
Sahada bile radyologların teknolojiyi ne kadar benimsemesi gerektiği konusunda görüşler farklılık gösteriyor.
Ulusal Sağlık Enstitüleri'nde radyolog ve yapay zeka araştırmacısı olan Dr. Ronald Summers, “Bazı yapay zeka teknikleri o kadar iyi ki açıkçası bunları şimdi yapmamız gerektiğini düşünüyorum” dedi. “Neden bu bilginin masada kalmasına izin veriyoruz?”
Dr. Laurie Margolies, 8 Mayıs 2024 Çarşamba günü New York'taki Mount Sinai hastanesinde Koios DS Akıllı Ultrason yazılımını tanıtıyor. Meme görüntüleme yapay zekası, mamografi ultrasonları hakkında ikinci bir görüş almak için kullanılır. Margolies, “Hastalara 'Ben baktım, bilgisayar da baktı ve ikimiz de aynı fikirdeyiz' diyeceğim” dedi. “İkimizin de aynı fikirde olduğunu söylediğimi duymak sanırım hastaya daha da büyük bir güven veriyor.” (AP Fotoğrafı/Mary Altaffer)
Summers'ın laboratuvarı kolon kanseri, osteoporoz, diyabet ve diğer durumları tespit eden bilgisayar destekli görüntüleme programları geliştirdi. Bunların hiçbiri geniş çapta benimsenmedi ve diğer faktörlerin yanı sıra “tıp kültürü”ne de atfediyor.
Radyologlar, 1990'lardan beri görüntüleri geliştirmek ve şüpheli alanları işaretlemek için bilgisayarları kullanıyorlar. Ancak en son yapay zeka programları çok daha ileri giderek taramaları yorumlayabilir, teşhis koyabilir ve hatta bulguları hakkında yazılı raporlar hazırlayabilir. Algoritmalar genellikle hastanelerden ve kliniklerden toplanan milyonlarca röntgen ve diğer görüntüler üzerinde eğitilir.
FDA, tıp alanında doktorlara yardımcı olmak için 700'den fazla yapay zeka algoritmasını onayladı. Bunların %75'inden fazlası radyoloji alanındadır ancak yakın tarihli bir tahmine göre radyoloji uygulamalarının yalnızca %2'si bu teknolojiyi kullanmaktadır.
Endüstriden gelen tüm vaatlere rağmen, radyologlar yapay zeka programlarına şüpheyle yaklaşmak için çeşitli nedenler görüyor: gerçek dünya ortamlarında sınırlı test yapılması, bunların nasıl çalıştığına ilişkin şeffaflığın olmaması ve onları eğitmek için kullanılan hastaların demografik özelliklerine ilişkin sorular.
ARAŞTIRMALAR, YAPAY ZEKA DOKTOR TÜMKÜNÜNÜ AZALTMADA HER ZAMAN YARDIMCI OLMADIĞINI ÖNERİYOR
“Yapay zekanın hangi vakalarda test edildiğini veya bu vakaların muayenehanemizde gördüğümüz hasta türlerine benzer olup olmadığını bilmiyorsak, herkesin aklında bunların bizim için işe yarayıp yaramayacağına dair bir soru var. ” dedi Stanford Üniversitesi'nde bir yapay zeka araştırma merkezi işleten radyolog Dr. Curtis Langlotz.
Bugüne kadar FDA tarafından onaylanan tüm programlar, bir insanın döngüde olmasını gerektiriyor.
2020'nin başlarında FDA, insan gözetimi olmadan çalışabilecek algoritmaları tartışmak için iki günlük bir çalıştay düzenledi. Kısa bir süre sonra radyoloji uzmanları, düzenleyicileri bir mektupta “FDA'nın bu tür sistemlerin onayını veya iznini değerlendirmesinin erken olduğuna güçlü bir şekilde inandıkları” konusunda uyardı.
Ancak Avrupalı düzenleyiciler, sağlıklı ve normal görünen göğüs röntgenlerini inceleyen ve raporlar yazan ilk tam otomatik yazılımı 2022'de onayladı. Uygulamanın arkasındaki şirket Oxipit, ABD başvurusunu FDA'ya sunuyor.
Avrupa'da bu tür bir teknolojiye olan ihtiyaç acildir; bazı hastaneler, radyolog sıkıntısı nedeniyle aylarca süren birikmiş tarama işleriyle karşı karşıyadır.
ABD'de bu tür bir otomatik taramanın gerçekleşmesi muhtemelen yıllar alacak. AI yöneticilerine göre teknolojinin hazır olmamasından değil, radyologların rutin görevleri bile algoritmalara devretme konusunda henüz rahat olmamasından kaynaklanıyor.
Tiroid ultrasonları için bir yapay zeka aracı satan Koios Medical'in CEO'su Chad McClennan, “Onlara, insanlara aşırı davrandıklarını, tonlarca zaman ve kaynak israf ettiklerini anlatmaya çalışıyoruz” dedi. kanserli değil. “Onlara 'Makine baksın, siz de raporu imzalayın ve bu iş bitsin' diyoruz.”
McClennan, radyologların kendi doğruluklarını abartma eğiliminde olduklarını söylüyor. Şirketi tarafından yapılan araştırma, aynı meme taramalarını görüntüleyen doktorların biyopsi yapılıp yapılmaması konusunda %30'dan fazla fikir ayrılığına düştüğünü ortaya çıkardı. Aynı radyologlar, bir ay sonra aynı görüntüleri izledikleri zaman %20 oranında kendi ilk değerlendirmelerine bile katılmadılar.
Ulusal Kanser Enstitüsüne göre meme kanserlerinin yaklaşık %20'si rutin mamogramlar sırasında atlanıyor.
Ve sonra maliyet tasarrufu potansiyeli var. Çalışma Bakanlığı'na göre ABD'li radyologlar yılda ortalama 350.000 dolardan fazla kazanıyor.
Uzmanlar, yakın gelecekte yapay zekanın uçaklardaki otopilot sistemleri gibi çalışacağını, önemli navigasyon işlevlerini yerine getireceğini, ancak her zaman bir insan pilotun gözetiminde olacağını söylüyor.
New York'taki Mount Sinai hastane sisteminden Dr. Laurie Margolies, bu yaklaşımın hem radyologlara hem de hastalara güvence sağladığını söylüyor. Sistem, mamografi ultrasonları hakkında ikinci bir görüş almak için Koios göğüs görüntüleme yapay zekasını kullanıyor.
Margolies, “Hastalara 'Ben baktım, bilgisayar da baktı ve ikimiz de aynı fikirdeyiz' diyeceğim” dedi. “İkimizin de aynı fikirde olduğunu söylediğimi duymak sanırım hastaya daha da büyük bir güven veriyor.”
Yapay zeka destekli radyologları tek başına çalışanlara karşı test eden ilk büyük ve titiz denemeler, potansiyel gelişmelere dair ipuçları veriyor.
İsveç'te 80.000 kadın üzerinde yapılan bir çalışmanın ilk sonuçları, yapay zeka ile çalışan tek bir radyologun, bu teknoloji olmadan çalışan iki radyoloğa kıyasla mamogramlar arasında %20 daha fazla kanser tespit ettiğini gösterdi.
Avrupa'da mamogramlar doğruluğunu artırmak için iki radyolog tarafından incelenir. Ancak İsveç, diğer ülkeler gibi, 10 milyon nüfuslu bir ülkede yalnızca 70 meme radyoloğunun bulunması nedeniyle iş gücü sıkıntısıyla karşı karşıya.
Araştırmaya göre, ikinci bir incelemeci yerine yapay zekanın kullanılması, insanın iş yükünü %44 oranında azalttı.
Yine de çalışmanın baş yazarı, her durumda bir radyoloğun nihai tanıyı koymasının önemli olduğunu söylüyor.
Lund Üniversitesi'nden Dr. Kristina Lang, otomatik bir algoritmanın bir kanseri gözden kaçırması durumunda “bu, bakıcıya olan güven açısından çok olumsuz olacaktır” dedi.
Bu gibi durumlarda kimin sorumlu tutulacağı sorusu henüz çözüme kavuşturulamayan çetrefilli hukuki sorunlar arasında yer alıyor.
Bunun bir sonucu olarak radyologlar, bir hatadan sorumlu tutulmamak için muhtemelen tüm AI tespitlerini iki kez kontrol etmeye devam edeceklerdir. Bu durumun, iş yükünün azalması ve tükenmişlik de dahil olmak üzere tahmin edilen faydaların çoğunu ortadan kaldırması muhtemeldir.
FOX HABER UYGULAMASINA ULAŞMAK İÇİN TIKLAYIN
Pensilvanya Üniversitesi'nden Dr. Saurabh Jha, yalnızca son derece doğru ve güvenilir bir algoritmanın radyologların süreçten gerçekten uzaklaşmasına izin verebileceğini söylüyor.
Bu tür sistemler ortaya çıkana kadar Jha, yapay zeka destekli radyolojiyi, omzunuzun üzerinden bakıp sürekli yoldaki her şeyi işaret ederek araba kullanmanıza yardımcı olmayı teklif eden birine benzetiyor.
Jha, “Bu pek yararlı değil” diyor. “Eğer araba sürmeme yardım etmek istiyorsan, arabayı sen devral ki ben de arkama yaslanıp rahatlayabileyim.”
Sohbetleri yürütebilen, hikayeler yazabilen ve hatta saniyeler içinde şarkı ve görüntüler oluşturabilen ChatGPT ve diğer yapay zeka programlarının yükselişe geçtiği bir dönemde bu, birçok çalışan için yeni bir sorudur.
Bununla birlikte, kanseri ve diğer hastalıkları tespit etmek için taramaları gözden geçiren doktorlar için yapay zeka, daha fazla algoritmanın doğruluğu artırma, işi hızlandırma ve bazı durumlarda işin tüm bölümlerini devralma sözü vermesi nedeniyle yaklaşık on yıldır ön plana çıkıyor. Tahminler, yapay zekanın tamamen radyologların yerini alacağı kıyamet senaryolarından, işlerinin en ödüllendirici yönlerine odaklanmalarını sağlayacak güneşli geleceklere kadar çeşitlilik gösteriyor.
AI TECH, RADYOLOGLARIN GÖZ HAREKETLERİNİ TAKLİT EDEREK MEME KANSERİNİ TESPİT ETMEYİ HEDEFLİYOR: 'KRİTİK BİR ARKADAŞ'
Bu gerilim yapay zekanın sağlık hizmetlerinde nasıl yayıldığını yansıtıyor. Teknolojinin ötesinde pek çok şey, doktorların kendi güvenlerini ve hastalarının sağlığını, çok az kişinin anlayabileceği, gittikçe karmaşıklaşan algoritmaların ellerine bırakma istekliliğine bağlıdır.
Sahada bile radyologların teknolojiyi ne kadar benimsemesi gerektiği konusunda görüşler farklılık gösteriyor.
Ulusal Sağlık Enstitüleri'nde radyolog ve yapay zeka araştırmacısı olan Dr. Ronald Summers, “Bazı yapay zeka teknikleri o kadar iyi ki açıkçası bunları şimdi yapmamız gerektiğini düşünüyorum” dedi. “Neden bu bilginin masada kalmasına izin veriyoruz?”
Dr. Laurie Margolies, 8 Mayıs 2024 Çarşamba günü New York'taki Mount Sinai hastanesinde Koios DS Akıllı Ultrason yazılımını tanıtıyor. Meme görüntüleme yapay zekası, mamografi ultrasonları hakkında ikinci bir görüş almak için kullanılır. Margolies, “Hastalara 'Ben baktım, bilgisayar da baktı ve ikimiz de aynı fikirdeyiz' diyeceğim” dedi. “İkimizin de aynı fikirde olduğunu söylediğimi duymak sanırım hastaya daha da büyük bir güven veriyor.” (AP Fotoğrafı/Mary Altaffer)
Summers'ın laboratuvarı kolon kanseri, osteoporoz, diyabet ve diğer durumları tespit eden bilgisayar destekli görüntüleme programları geliştirdi. Bunların hiçbiri geniş çapta benimsenmedi ve diğer faktörlerin yanı sıra “tıp kültürü”ne de atfediyor.
Radyologlar, 1990'lardan beri görüntüleri geliştirmek ve şüpheli alanları işaretlemek için bilgisayarları kullanıyorlar. Ancak en son yapay zeka programları çok daha ileri giderek taramaları yorumlayabilir, teşhis koyabilir ve hatta bulguları hakkında yazılı raporlar hazırlayabilir. Algoritmalar genellikle hastanelerden ve kliniklerden toplanan milyonlarca röntgen ve diğer görüntüler üzerinde eğitilir.
FDA, tıp alanında doktorlara yardımcı olmak için 700'den fazla yapay zeka algoritmasını onayladı. Bunların %75'inden fazlası radyoloji alanındadır ancak yakın tarihli bir tahmine göre radyoloji uygulamalarının yalnızca %2'si bu teknolojiyi kullanmaktadır.
Endüstriden gelen tüm vaatlere rağmen, radyologlar yapay zeka programlarına şüpheyle yaklaşmak için çeşitli nedenler görüyor: gerçek dünya ortamlarında sınırlı test yapılması, bunların nasıl çalıştığına ilişkin şeffaflığın olmaması ve onları eğitmek için kullanılan hastaların demografik özelliklerine ilişkin sorular.
ARAŞTIRMALAR, YAPAY ZEKA DOKTOR TÜMKÜNÜNÜ AZALTMADA HER ZAMAN YARDIMCI OLMADIĞINI ÖNERİYOR
“Yapay zekanın hangi vakalarda test edildiğini veya bu vakaların muayenehanemizde gördüğümüz hasta türlerine benzer olup olmadığını bilmiyorsak, herkesin aklında bunların bizim için işe yarayıp yaramayacağına dair bir soru var. ” dedi Stanford Üniversitesi'nde bir yapay zeka araştırma merkezi işleten radyolog Dr. Curtis Langlotz.
Bugüne kadar FDA tarafından onaylanan tüm programlar, bir insanın döngüde olmasını gerektiriyor.
2020'nin başlarında FDA, insan gözetimi olmadan çalışabilecek algoritmaları tartışmak için iki günlük bir çalıştay düzenledi. Kısa bir süre sonra radyoloji uzmanları, düzenleyicileri bir mektupta “FDA'nın bu tür sistemlerin onayını veya iznini değerlendirmesinin erken olduğuna güçlü bir şekilde inandıkları” konusunda uyardı.
Ancak Avrupalı düzenleyiciler, sağlıklı ve normal görünen göğüs röntgenlerini inceleyen ve raporlar yazan ilk tam otomatik yazılımı 2022'de onayladı. Uygulamanın arkasındaki şirket Oxipit, ABD başvurusunu FDA'ya sunuyor.
Avrupa'da bu tür bir teknolojiye olan ihtiyaç acildir; bazı hastaneler, radyolog sıkıntısı nedeniyle aylarca süren birikmiş tarama işleriyle karşı karşıyadır.
ABD'de bu tür bir otomatik taramanın gerçekleşmesi muhtemelen yıllar alacak. AI yöneticilerine göre teknolojinin hazır olmamasından değil, radyologların rutin görevleri bile algoritmalara devretme konusunda henüz rahat olmamasından kaynaklanıyor.
Tiroid ultrasonları için bir yapay zeka aracı satan Koios Medical'in CEO'su Chad McClennan, “Onlara, insanlara aşırı davrandıklarını, tonlarca zaman ve kaynak israf ettiklerini anlatmaya çalışıyoruz” dedi. kanserli değil. “Onlara 'Makine baksın, siz de raporu imzalayın ve bu iş bitsin' diyoruz.”
McClennan, radyologların kendi doğruluklarını abartma eğiliminde olduklarını söylüyor. Şirketi tarafından yapılan araştırma, aynı meme taramalarını görüntüleyen doktorların biyopsi yapılıp yapılmaması konusunda %30'dan fazla fikir ayrılığına düştüğünü ortaya çıkardı. Aynı radyologlar, bir ay sonra aynı görüntüleri izledikleri zaman %20 oranında kendi ilk değerlendirmelerine bile katılmadılar.
Ulusal Kanser Enstitüsüne göre meme kanserlerinin yaklaşık %20'si rutin mamogramlar sırasında atlanıyor.
Ve sonra maliyet tasarrufu potansiyeli var. Çalışma Bakanlığı'na göre ABD'li radyologlar yılda ortalama 350.000 dolardan fazla kazanıyor.
Uzmanlar, yakın gelecekte yapay zekanın uçaklardaki otopilot sistemleri gibi çalışacağını, önemli navigasyon işlevlerini yerine getireceğini, ancak her zaman bir insan pilotun gözetiminde olacağını söylüyor.
New York'taki Mount Sinai hastane sisteminden Dr. Laurie Margolies, bu yaklaşımın hem radyologlara hem de hastalara güvence sağladığını söylüyor. Sistem, mamografi ultrasonları hakkında ikinci bir görüş almak için Koios göğüs görüntüleme yapay zekasını kullanıyor.
Margolies, “Hastalara 'Ben baktım, bilgisayar da baktı ve ikimiz de aynı fikirdeyiz' diyeceğim” dedi. “İkimizin de aynı fikirde olduğunu söylediğimi duymak sanırım hastaya daha da büyük bir güven veriyor.”
Yapay zeka destekli radyologları tek başına çalışanlara karşı test eden ilk büyük ve titiz denemeler, potansiyel gelişmelere dair ipuçları veriyor.
İsveç'te 80.000 kadın üzerinde yapılan bir çalışmanın ilk sonuçları, yapay zeka ile çalışan tek bir radyologun, bu teknoloji olmadan çalışan iki radyoloğa kıyasla mamogramlar arasında %20 daha fazla kanser tespit ettiğini gösterdi.
Avrupa'da mamogramlar doğruluğunu artırmak için iki radyolog tarafından incelenir. Ancak İsveç, diğer ülkeler gibi, 10 milyon nüfuslu bir ülkede yalnızca 70 meme radyoloğunun bulunması nedeniyle iş gücü sıkıntısıyla karşı karşıya.
Araştırmaya göre, ikinci bir incelemeci yerine yapay zekanın kullanılması, insanın iş yükünü %44 oranında azalttı.
Yine de çalışmanın baş yazarı, her durumda bir radyoloğun nihai tanıyı koymasının önemli olduğunu söylüyor.
Lund Üniversitesi'nden Dr. Kristina Lang, otomatik bir algoritmanın bir kanseri gözden kaçırması durumunda “bu, bakıcıya olan güven açısından çok olumsuz olacaktır” dedi.
Bu gibi durumlarda kimin sorumlu tutulacağı sorusu henüz çözüme kavuşturulamayan çetrefilli hukuki sorunlar arasında yer alıyor.
Bunun bir sonucu olarak radyologlar, bir hatadan sorumlu tutulmamak için muhtemelen tüm AI tespitlerini iki kez kontrol etmeye devam edeceklerdir. Bu durumun, iş yükünün azalması ve tükenmişlik de dahil olmak üzere tahmin edilen faydaların çoğunu ortadan kaldırması muhtemeldir.
FOX HABER UYGULAMASINA ULAŞMAK İÇİN TIKLAYIN
Pensilvanya Üniversitesi'nden Dr. Saurabh Jha, yalnızca son derece doğru ve güvenilir bir algoritmanın radyologların süreçten gerçekten uzaklaşmasına izin verebileceğini söylüyor.
Bu tür sistemler ortaya çıkana kadar Jha, yapay zeka destekli radyolojiyi, omzunuzun üzerinden bakıp sürekli yoldaki her şeyi işaret ederek araba kullanmanıza yardımcı olmayı teklif eden birine benzetiyor.
Jha, “Bu pek yararlı değil” diyor. “Eğer araba sürmeme yardım etmek istiyorsan, arabayı sen devral ki ben de arkama yaslanıp rahatlayabileyim.”