arama

Biyoetik Günleri 1 – “Sağlıkta Yapay Zekâ: Oyunu Değiştiren Aktör” Panel Notları

Biyoetik Günleri 1 - "Sağlıkta Yapay Zekâ: Oyunu Değiştiren Aktör" Panelinden en özel ayrıntıları derlediğimiz notlar sizlerle.
Biyoetik Günleri 1 - "Sağlıkta Yapay Zekâ: Oyunu Değiştiren Aktör" Panel Notları | Tek Yol Bilim
  • paylaş
  • paylaş
  • paylaş
  • paylaş
  • paylaş
  • Mustafa Mert Tunalı Mustafa Mert Tunalı

⌛ Tahmini okuma süresi: 14 dakika

Yayınlanma Tarihi: 19 Kasım 2019 18:05

📝 Yazar: Mustafa Mert Tunalı ✅ Editör: Aysuda Ceylan

3 Ekim 2019 tarihinde Acıbadem Üniversitesi Kerem Aydınlar Kampüsü’nde gerçekleşmiş olan Biyoetik Günleri 1 – Sağlıkta Yapay Zekâ: Oyunu Değiştiren Aktör Paneli‘nde, tıpta yapay zekâ sistemleri kullanımın etik boyutu, kanser teşhisinde yapay zekâ kullanımı uygulamalar ve hekimlerin gözüyle yapay zeka uygulama örnekleri gibi konulardan bahsedildi.

Toplam 4 oturumda gerçekleşen bu panelde, kendi alanlarında uzman kişiler, tıpta yapay zekâ sistemleri kullanımının etik boyutundan, akciğer hastalıklarında yapay zekâ kullanımı gibi önemli çalışmalardan bahsetti. Geçmişten günümüze yapay zekânın gelişimi , yapay zekânın medikal alandaki durumu ve bunun gibi birçok konu bu öncü toplantıda tartışıldı. 

Acıbadem Üniversitesi’ne böyle yararlı ve verimli bir panel düzenledikleri için Tek Yol Bilim ailesi olarak teşekkürlerimizi sunarız.


2. Oturum: Yapay Zekâ, Doktorların Yerini mi Alıyor?

Dr.Öğr Üyesi Fatma Kahraman,
Dr.Öğr Üyesi Ayşenur Aktaş,
Prof. Dr. Yeşim Işıl Ülman

  1. Tıpta Yapay Zekâ Sistemleri Kullanımın Etik Boyutu
  • Doktorlara, sağlık çalışanlarına ve hastalara olan etik değerler önerip önermeyecekleri sorulmuş. 25 doktor ile yaklaşık 1 saat görüşülmüş.
  • Etik değerlere geçmeden önce doktorlara yapay zekâ hakkında neler bildiklerini, bilgi kaynakları ve deneyimleri sorulmuş.
  • Doktorların %52’si uzman, %32’si ise 20-29 yıllık tecrübeleri varmış.
  • Katılan doktorların %70’i etik dersi almışlar.
  • Katılımcıların uzmanlık alanları: Radyoloji, Cerrahi, Genel Cerrahi, Medikal Biyokimya, Göz Hastalıkları, Dermatoloji, Aile Hekimliği.

Hekimlerle yapılan yapay zekânın tıpta kullanımına ilişkin görüşmelerdeki genel başlıklar:

  • Etik İlkeler,
  • Önlemler ve Kanun ve Politikalar,
  • Branşlar ve Kullanım Alanları,
  • Avantajlar,
  • Riskler ve Kısıtlılıklar,
  • Çağırışımlar ve Deneyimler.

Yapay zekâ denildiğinde:

  • “Daha çok bilim kurgu romanları geliyor, filmleri geliyor, tıp uygulamaları daha sonra geliyor diyeyim. Bizim mesleğimizle ben çok bağdaştırmıyorum. (Aile Hekimliği)
  • İnsan aklının yapabileceği her şeyi yapabileceğini iddia eden ve bunun hakkında da ürünler geliştiren bir çalışmanın sonucu ortaya çıkan her şeye yapay zekâ diyorum. (Radyoloji)
  • Yapay zekâ dediğim zaman aklıma gelen kişinin belirli kararlar alma süreçlerinde yardımcı olacağını inandığım bir algoritmalar bütünü. Yani kişiye karar verme sürecinde farklı farklı değişkenleri göz önünde alarak nihai bir sonuca varmasını sağlayan, içerisinde matematiksel ve istatistiksel verilerin de bulunduğu bir algoritmalar bütünü diyebiliriz. (Göz Hastalıkları)
  • Robotlar geliyor, robotların hayatımızın içine girmesi geliyor. Yani temizlikten, tıptan, alışveriş sırasında kasa elemanın yerine geçmesinden hepsi. (Dermatoloji)
  • Doktorlara yardımcı olarak, doktorların eğitiminde kullanımı desteklenmeli. (Dermatoloji)
  • Genel anlamda ortalama sunduğunuz hizmetin kalitesinin çok yüksek olması lazım… Bunu sağlamanın yollarından bir tanesi standart bir şekilde yapay zekânın tıbbın içine girmesi. Süper doktorlara ihtiyaç kalmadan ortalama insanlarla… (Cerrahi)
  • Ön tanı yani erken tanı bunları arttırabilir, tanı süresini çok kısaltabilir. İnsanların vakti çok kıymetli, doktorların vakti kıymetli. Gerçekten de onların ayırdıkları süreyi, bazı tetkikler için özellikle onların ayırdığı süreyi azaltabilir. Hekim de böylece daha çok anlatmayla yani iletişimle vaktini geçirebilir diye düşünüyorum. (Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları)
  • Algoritmalar yapılırken kanıta dayalı şeyler cihazlara yüklenmelidir. Bu kanıta dayalı verilerin elde edilen hastalık sayısı çok azdır esasında. Yani bir kanserin nasıl tedavi edileceği konusunda konseyler yapılmasının sebebi de çok net olan çok az konu vardır. Bu gibi durumlarda cihazların ne yapacağı ve hangi algoritmaların yükleneceği, bu hastanede başka algoritma olup, başka hastane başka algoritma üzerinde mi çalışılacak, aynı cihaz-aynı makine. Bunlar çok çatışmalı konular olacaktır. (Radyoloji)

Özellikle radyolojide yapay zekânın kullanımı büyük önem arz ediyor.

Doktorların konu hakkında düşüncesi:

  • İnsan kontrolünde olması demek sorumluluğun kimde olduğunu görmek demek.
  • Fonksiyonları sınırlamamız gerek, sınırlı yetkilerde kalması gerek.
  • “Hiçbir şey stetoskopun yerini alamaz biz böyle öğrendik.”

Sağlıkta yapay zekânın kullanımına ilişkin etik ilkeler, akla gelen en önemli şeyler şöyle:

  • Gizlilik ve mahremiyet korunmalıdır.
  • Sorumluluk: Sorumluluk algoritmayı yazan mühendislerde mi yoksa hekimlerde mi olmalıdır?
  • Kötüye kullanım olabilir.
  • Coğrafi uzaklık durumunda durumunda yapay zekâ uygulaması çok işe yarayabilir.
  • Tıpta uygulanan herhangi bir yapay zekâ uygulamasında, hastanın yapay zekâ kullanıldığına dair bilgilendirilmesi, yanılma payı olduğu söylenmelidir ve bu durumda onay alınması gerekmektedir.

Yapay zekânın avantajları:

  • Hatasız(?),
  • Hızlı,
  • İş yükünü azaltan,
  • Daha kaliteli hizmet.

Yapay zekânın riskleri:

  • Güvenilirlik,
  • Doktor-hasta ilişkisi,
  • Karar ve sorumluluk,
  • Kullanım alanı sınırlaması,
  • Kimlerin kullanıma açık olacağı.

Sonuç olarak, hekimler…

  • Tanıda kesinlik ve zamanı verimli kullanmada, hekime yardımcı olarak yarar sağlayacağını düşünüyorlar.
  • Mahremiyet, özel hayatın gizliliği, KSV’nin korunmasında kaygılar.
  • SS’de hakkaniyet ve eşitlik sağlayıcı yönde işlemesini önemsiyorlar.
  • Hasta yararının öncelenmesini vurguluyorlar.
  • Zararlı etkilere, suistimal ihtimaline dikkat çekiyorlar.
  • Özerkliğin sorumlulukla dengelenmesini önemli görüyorlar.
  • Şeffaflık, hesap verilebilirliğin önemini söylüyorlar.
  • Toplum yararının sağlanmasını önemli buluyorlar.
  • Sağlıkta evrensel, herkes için geçerli, denetlenebilir, insan haklarına dayanan bir YZ sistemi öngörüyorlar.

2. Kanser Teşhisinde Yapay Zekâ Kullanımı Uygulamalar:

Dr. Öğr. Üyesi Tuna Çakar – MEF Üniversitesi

  • Mühendisler ile radyologların bir araya gelmesi lazım.
  • Çok veriye ihtiyaç var. Bir kanser teşhisi için verinin dijital hale getirilmesi, ön işlenmesi ve analizi gerekir ve bunların sonucunda da bir sonuç üretilir.
  • Yapay zekânın görüntülerden bir sonuç çıkarması için, görüntülerin etiketlenmesi gerekmektedir.
  • Görüntülerin etiketlenmesi için 1 radyolog yeterli değildir. Tüm radyolog grubu bu etiketlemeyi yapması gerekmektedir.
  • Yapay zekâ uygulamaları web üzerinden kullanılabilirse çok daha kolay olabilir.
  • Alınan kararların sorumluluğu 25 yıl daha hekimlerde olacak.
  • MIT’deki bir çalışmada YZ, %31 oranla bir tümörün 5 sonra kötü huyluya dönüşebileceğini tahmin edebiliyor.
  • Algoritmanın hastaneler arasında paylaşılması çok zor, gerçekçi bir ihtimal değildir.
  • Oluşturduğumuz yapay zekâ modelini açıklayabilmemiz gerek.
  • Patolojide bile kansere %100 kansere %100 kanser diyemiyoruz. Negatifi bulması lazım, bilinmezlik durumunu çözmesi gerek.
  • Siyahi-beyaz ayrımında modelin çalışmasına etki etmemeli.
Sorumluluk sizce kimde olmalı? Yapay zekâyı bir kişilik olarak kabul edip, sorumluğu ona yıkabilir miyiz? Ne kadar doğru olur?

3.Oturum:  Hekimlerin Gözüyle Yapay Zekâ Uygulama Örnekleri

Prof. Dr. Koray Güven (Radyoloji)

  • Sağlık alanındaki her branşta bir yapay zekâ çalışması mevcut.
  • Radyoloji alanında yapay zekâ ile ilgili 6196 makale var (PubMed).
  • Mühendislik alanlarında yapay zekâ ile ilgili sunumlar yapılıyor fakat tıp alanında yeterli sunumlar yapılmıyor. Daha çok sunum ve çalışma yapılması gerek.
  • İleride yapay zekâ kanımızın içinde bile olabilir. Bir sabah uyandınız ve vücudunuzun durumunu size mesaj ile telefona aktardığını düşünün.
  • Tıptaki yapay zekâ uygulamaların birçoğu demo halinde. Artık kullanıma girmesi gerek ve gerçek hayattaki problemlerle yüzleşmesi gerek.

Tarihçe – Bilgisayarın radyolojide kullanımı:

Bilgisayarın günlük hayata katkısı, radyoloji alanına katkısından çok önde.

  • 1956 – İlk yapay zekâ toplantısı mühendisler ile birlikte gerçekleştirildi.
  • 1960’lar – RIS-Yönetim ve Faturalama.
  • 1970’ler – Nükleer Tıp, DSA, BY
  • 1980’ler – MR,
  • 1990’lar – PACS,
  • 2000’ler – Ses tanıma sistemleri, mammografi. (CAD tecrübeleri iyi değil)

Radyolojide ihtiyaç ve sorunlar

  • Eğitimli insan sayısı ile orantısız veride artış mevcut.
  • Görüntüleme sistemlerinin geri ödemesindeki düşme, verimliliği arttırmayı zorunlu kılıyor.
  • Az insan – çok iş.
  • Radyologların iş yükü giderek artıyor. (3-4 saniyede 1 görüntü/8 saat boyunca)
  • Görüntüyü görmek, anlamak ve karar vermek (Hata kaçınılmaz, özellikle yoğun merkezlerde).

Günümüzde Radyolojide:

  • Rutin uygulamada çok az yöntem var ve henüz geliştirme aşamasında.
  • Derin öğrenme ile pek çok radyolojik görüntüleme yönteminde iyileşme oldu.
  • Veriye erişim ve bunun paylaşımı sınırlı (henüz?!).
  • Çoğu hekimde kaygı mevcut.
  • Sistemler kılavuzlarda yer almadığı için ve ilave yatırım gerektiği için klinikte kullanım sınırlı.
  • Nadir hastalıklarda yapay zekâ zorlanabilir (veri az).
  • Sorun süper hızlı ve kapasiteli bilgisayarların icadı gibi görülmekle beraber asıl veri ve bunun nasıl işleneceği ile ilgili.

Gelecekte Yapay Zekâ:

  • Derin öğrenme kısa sürede verimli, faydalı ve klinik kullanıma girecek uygulamalar yaratacak.
  • Yapay zekâ kılavuzlara girecek ve yaygınlaşacak.
  • Hekimler temel karar verici ve sorumluluk yüklenici olacak ve yapay zekâ işlerini kolaylaştıracak.
  • Radyoloji pratiği, görüntüleme yöntemleri, raporlama sistemleri ve temelden değişikliğe uğrayacak.
  • Etik kurallar, yasalar değişecek.

Sağlık Sisteminde Yapay Zekâ Ne Durumda?

  • 2025 yılında mevcut 2,1 milyar dolardan 36,1 milyar dolara genişlemesi planlanıyor.
  • Ses tanıma yazılımı ve klinik karar destek sistemleri gibi yapay zekâ tabanlı araçlar, hastanelerdeki iş akış süreçlerinin düzene sokulmasına, maliyetin düşmesine, bakım sunumunun iyileştirilmesine ve hasta deneyiminin geliştirilmesine yardımcı olacaktır.

Özet olarak; radyolojide yapay zekânın faydalarından bazılarının şunlar olması bekleniyor:

  • Meme, akciğer veya prostat kanserini tespit etmek.
  • Santral sinir sistemi tümörlerinin teşhisine yardımcı olmak.
  • İyi huylu lezyonları kötü huylu olanlardan ayırt etmek.
  • MR görüntülerindeki beyin dokularının hacim ve oylumunu hesaplamak ve fonksiyonel MR görüntülerini analiz etmek.

Akciğer Hastalıklarında Yapay Zekâ Kullanımı

Prof. Dr. Öner Dikensöy (Göğüs Hastalıkları)

  • Yapay zekâ ile ilgili 900.000 makale var.
  • Sağlık (Medicine) ekleyince 17 bine iniyor.
  • Yapay zekâ ve etik (Ai and Ethics) yazınca 400 tane makale çıkıyor (PubMed).
  • Ayrımı yapacak olan etik kurallardır. Kimde sorumluluk olacak? Yeni kanun gerek, böyle bir kural için kanun bulunmamakta.
  • 2016 yılında makale sayısı 2,5 kat artıyor.

Yapay Zekânın Olumlu Tarafları:

  • Sağlık ulaşımı zor olan yerlerde doğru tanı ve tedavi olanakları.
  • Hastanelerde triyaj, sekreterlik, randevu verme, arşivleme, veri analizi gibi işlerde hız ve kolaylık.
  • Kronik hastalıkların takibinde ve hastane başvuru azalmasında iyileşme.

Tehditler:

  • Hata yapma riski ve kanuni sorumluklar.
  • Pil ömrü, hacklenme gibi riskler.
  • Sağlık iş gücü kaybı.
  • Tıp eğitimde handikaplar.
Sağlıkta yapay zekâ alanında 10 popüler hastalığın yıllara göre dağılımı.

Göz Hastalıklarında Yapay Zekâ

Doç. Dr. Ali Rıza Cenk Çelebi (Göz Hastalıkları)

  • Oftalmoloji, görme yolları hastalıkları ve cerrahisiyle ilgilenen bir tıp bilim dalıdır. Cenk hocamız kısaca bu bilim dalından bahsetti.
  • PubMed’de Ophthalmology ile ilgili 358 makale bulunmakta.
  • Göz rahatsızlıkları yıllar içinde giderek artıyor.
  • Glaucoma, göz hastalıkların en tehlikesi. Tedavisi çok zor, tedavide erken tanı çok önemli.
Glaucoma, dünyada 2040 yılında 112 milyon bireyi etkileyeceği öngörülen geri dönüşümsüz bir kronik hastalıktır.

Diyabetik Retinopati (DR)

  • DR, tüm dünyada 415 milyon insanı etkileyen görme kaybının önde gelenlerinden biri.
  • DR, DM tanısı alan bireylerin 1/3’de mevcut.
  • Yapay zeka, DR riskini öngörmede ve DR progresyonunu değerlendirmede yardımcı.

Makula Dejenerasyon, gelişmiş ülkelerde ileri yaş popülasyonda gözlenen geri dönüşümsüz görme kaybının nedenidir.

Sonuç?

  • Oftalmolojide yapay zekâ uygulamaları klinik olarak kabul edilebilir, tanısal performans göstermektedir.
  • Ancak klinikte rutin uygulamaya girebilmesi için özellikle derin öğrenmedeki kara kutuların açıklığa kavuşturulması, kanıta dayalı tıp için olmazsa olmaz bir gerçektir.
  • Oftalmolojide yapay zekâ uygulamaları, özellikle birinci basamak hekimlerine triyaj sisteminde daha sağlıklı kararlar vermesinde yardımcı olacaktır.
  • Oftalmolojide yapay zekâ uygulamalarını içinde bulunduğumuz yüzyılda sadece hekimler kullanmalı (hastalık hastası bir hasta popülasyonu yaratmamak için) ve hastanın ek morbit hastalıkları ile beraber yorumlamalıdır.

Yapay Zekâ Nereye?

Prof Dr. Ufuk Kemal Gülsoy (Radyoloji)

  • Yapay zekâ ve robot kullanma isteği giderek artıyor.
  • Bu artışta temel etken sağlık hizmetlerinden daha kolay faydalanma, teşhis ve tedavinin hızı ve doğruluğunda artış, ön plana çıkıyor.
  • Daha fazla kullanım ve kabullenme için teknolojiye güven kritik önem taşıyor, ancak “insan ilişkileri” sağlık sektörü deneyiminin kilit bileşeni olmaya devam ediyor.
  • Meme, akciğer veya prostat kanserini tespit etmek, radyolojide yapay zekânın faydalarından sadece birkaç tanesi.
  • Yapay zekâ ile, iyi huylu lezyonları kötü huylu olanlardan ayırt edebiliriz.
  • MR görüntülerindeki beyin dokularının hacim ve oylumunu hesaplamak ve fonksiyonel MR görüntülerini analiz etmek, radyolojiye çok büyük katkı sağlayacaktır.

Dijital Patoloji

Prof Dr. Ümit İnce (Patoloji)

Geleneksel Patoloji Laboratuvarı İş Akışı:

  1. Preparasyon süreci.
  2. Cam preparatların ilgili uzmana manuel olarak iletilmesi.
  3. Standart mikroskopik inceleme.
  4. İHK preparatlarının mikroskop ile uzman tarafından değerlendirilmesi.
  5. Raporlama.
  6. Konsültasyon için preparatların fiziksel taşınımı.

Son Olarak…

Radyolojide yapay zekânın kullanımının artması ile birçok hastalığın erken tanısı veya farklı tedavi yöntemlerinin gelişmesi mümkün olacak. Yapay zekânın bu alanda etkili olabilmesi için önümüzde en az 5 yıl daha var diye düşünüyoruz. Böyle düşünmemizin sebebi ise, böyle bir yapay zekânın geliştirilmesi haricinde işin etik boyutu da var; bir de kanunlar. Yapay zekânın yanlış bir karar vermesi durumunda sorumluluk kimde olacak? Hekimlerde mi, hastanenin müdüründe mi, yazılımı geliştiren firmada mı yoksa yazılımı kodlayan kişide mi? Hastalar yapay zekâya ne kadar güvenecek? Güvenmeleri için neler yapabiliriz? Bunun gibi buraya bir sürü problem yazılabilir ama ilk başta bu sayılanların belli bir kısmının tamamlanması gerekiyor. Hekimlerin, mühendislerin ve hukukçuların bir araya gelip tek çatı altından çalışmaları gerekiyor.

Tek Yol Bilim olarak; etkinlikleri, projeleri, araştırmaları duyurmaktan ve desteklemekten hiçbir zaman vazgeçmeyeceğimizi bildirmek isteriz.

Bilimle kalın.

Bilimsel gelişmelerden anlık haberdar olmak için Telegram kanalımıza abone olabilirsiniz.