29 Kasım 2022 – Yapay zeka, bu alanlardaki bazı geleneksel insan önyargılarının üstesinden gelerek klinik deneylerde ve ilaç geliştirmede çeşitliliği, eşitliği ve kapsayıcılığı iyileştirmeye yardımcı olabilir, ancak uzmanlar, henüz o noktada değiliz diyor. Teknoloji ayrıca doktorlara teşhis ve tedaviyi daha kesin hale getirmek için veri içgörüleri konusunda yardımcı olabilir.
Kalite ile başlar. Yapay zeka (AI), en iyi uygulamaları ve tahminleri geliştirmek amacıyla algoritmalar veya bilgisayar talimatları oluşturmak için büyük miktarda veriye dayanır. Ancak talimatlar, yalnızca onları oluşturmak için kullanılan veriler kadar iyidir. Ve verileri yaratan insanlardır.
Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka İttifakı yönetim kurulu başkanı Naheed Kurji, “Yapay zeka teknolojilerinin gelişiminin temelinde insanlar var ve bu insanların kendi önyargıları var” diyor. “Sonuç olarak, algoritmaların kendi önyargıları olacaktır.”
Hastalığı teşhis etmek için konuşmayı kullanan teknoloji buna bir örnektir.
Kurji, “Şirketlerin farklı kültürler arasındaki konuşma farklılıklarını fark edemediği pek çok örnek var” diyor. Teknoloji, sınırlı bir demografinin konuşma kalıplarına dayandığında, “bu model gerçek dünyada farklı bir aksanla farklı bir demografiye uygulandığında, bu model başarısız olur.”
“Sonuç olarak, temsili değil.”
Başka bir örnek, genetik ve genomik verilerdir.
“Ver ya da al, genetik ve genomik verilerin yüzde 90’dan fazlası Avrupa kökenli insanlardan geliyor. Afrika kıtasından, Güneydoğu Asya’dan, Asya’dan veya Güney Amerika’dan gelen insanlardan değil,” diyor Toronto merkezli veri odaklı bir uyuşturucu keşif şirketi olan Cyclica Inc.’in başkanı ve CEO’su olan Kurji.
Bu nedenle, “bu düzeyde veri üzerinde yapılan birçok araştırma doğası gereği önyargılıdır” diyor.
Adil olmak
Dünyanın dört bir yanındaki insanların ve kültürlerin çeşitliliğini, eşitliğini ve dahil edilmesini hesaba katan veriler oluşturmak, umutsuz bir zorluk değildir. Ancak uzmanlar bunun zaman alacağını söylüyor. Bu bir kez başarıldığında, AI insani ve sistemik önyargılardan arınmış olmaya daha yakın olmalıdır.
Daha fazla farkındalık şarttır.
Kurji, “Sorunun çözümü, önyargının var olduğunu doğal olarak anlayan insanlardan gelir” diyor ve ardından yalnızca çeşitlilik testinden geçen adil ve dengeli verileri içeriyor.
Daha Akıllıca Seçmek?
Yapay zeka için gelecek vaat eden bir başka yol da ilaç geliştirme sürecini düzene sokmak, potansiyel ilaç adaylarını daraltmak ve klinik denemeleri daha uygun maliyetli hale getirmektir.
Veri odaklı klinik araştırma şirketi Medidata’nın eş CEO’su ve Acorn AI’nın kurucusu ve başkanı Sastry Chilukuri, “Kaynak verilerin zorlukları ve sınırlamaları varsa, o zaman yapay zeka bu sınırlamaları yaymaya devam edecektir” diyor. “Yapay zekanın olanları yansıtması için kaynak verilerin daha temsili ve daha adil olması gerekiyor.”
Roche Berlin’de veri ve entegrasyon başkanı PhD Angeli Moeller, ilaç geliştirmede insan veya sistemik önyargı söz konusu olduğunda, “Yapay zeka veya makine öğreniminin bunu düzeltebileceğini söylemek çok fazla basitleştirme olur” diyor. “Ancak yapay zeka ve makine öğreniminin sorumlu kullanımı, önyargıları belirlememize ve neden olabileceği olumsuz etkileri azaltmanın yollarını bulmamıza yardımcı olabilir.”
Sessiz Ortaklar?
Uzmanlar, yapay zekanın aynı zamanda ilaç geliştirmeyi kolaylaştırmayı amaçladığını ve teknolojinin tüm doktorları işlerinde daha iyi hale getirmeye yardımcı olabileceğini söylüyor. Örneğin yapay zeka, bilgi ve uzmanlığı geniş ve geniş bir alana yayarak, daha karmaşık hastalarda çok fazla deneyime sahip doktorların en iyi uygulamalarını paylaşarak yardımcı olacaktır. Bu, her yıl sadece birkaç hastayı tedavi edenlere rehberlik etmeye yardımcı olacaktır.
Chilukuri, New York City veya Delhi’deki cerrahi hacimlerin yılda yüzlerce hasta kadar yüksek olabileceğini söylüyor. “Ama ABD’nin Nebraska gibi iç bölgelerine giderseniz, cerrah o kadar fazla hacim görmez.”
Yapay zeka, “tüm popülasyonlarına aynı birinci sınıf bakımı çok daha hızlı bir şekilde sunabilmelerine olanak tanıyan türden araçlar sağlayarak” doktorlara yardımcı olabilir.
Verimliliği Artırma
AI, en yüksek risk altındaki hastaları belirlemek için verileri kullanarak tedavinin hedeflenmesine yardımcı olabilir. Kurji, teknolojinin radyoloji görüntülerini yorumlamak için geçen süre gibi tıpta bazı darboğaz alanlarını da iyileştirebileceğini söylüyor.
“Tüm iş modeli radyoloğunuzun yerini almak değil, radyologları daha iyi hale getirmek olan bir yapay zeka şirketi var” diyor. Şirketin amaçlarından biri, “Radyoloji taramalarının gözden kaçan veya bir yığın üzerine yığılan ve o hasta için yeterince hızlı harekete geçmeyen ölüm veya ciddi rahatsızlığı önlemektir.”
Chilukuri, radyologların o kadar meşgul olduğunu, her taramayı yorumlamak için yalnızca 30 saniye veya daha az süreleri olabileceğini söylüyor. AI, potansiyel olarak endişe verici bir lezyonu işaretleyebilir, ancak bir görüntüyü aynı hasta üzerindeki geçmiş taramalarla da karşılaştırabilir. Yapay zeka tarafından sağlanan bu görüş, yalnızca radyoloji için değil, tıbbın veri odaklı alanları için de geçerlidir.
Gelişen Kişiselleştirilmiş Tıp
Chilukuri, AI’nın ameliyata kişisel bir yaklaşıma da rehberlik edebileceğini, “çünkü insanlar küçük, orta ve büyük olarak gelmiyor” diyor. Teknoloji, cerrahların bireysel bir hasta üzerinde tam olarak nerede ameliyat yapacaklarını belirlemelerine yardımcı olabilir.
Moeller, yapay zekanın kişiselleştirilmiş tıbbı artırma potansiyeline sahip olduğunu kabul ediyor.
Aynı zamanda Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Birliği’nin başkan yardımcısı olan Moeller, “Yapay zeka teşhis ve risk tahmini konusunda yardımcı olabilir, bu da daha erken müdahaleler anlamına gelebilir” diyor ve ekliyor: “Örneğin, diyabetik bir hastaya bakarsanız, diyabetik makula ödeminden dolayı göz problemleri geliştirme ihtimali var mı?
Teknoloji, büyük resme bir göz atmaya da yardımcı olabilir.
Moeller, “Makine öğrenimi, tıp ders kitabınızda olmayabilecek bir popülasyonda kalıplar arayabilir” diyor.
Chilukuri, teşhis ve tedavinin ötesinde, yapay zekanın rehabilitasyonu her hasta için özelleştirerek iyileşmeye de yardımcı olabileceğini öngörüyor.
“Her insan tam olarak aynı şekilde rehabilitasyona gidecek değil. Dolayısıyla, gerçekten doğru yolda kalmanıza ve nereye gittiğinizi tahmin etmenize izin veren, oldukça kişiselleştirilmiş yapay zeka planlarınız var.”
Kaynak : https://www.webmd.com/a-to-z-guides/news/20221129/can-ai-drive-more-diversity-drug-development?src=RSS_PUBLIC