Günümüzün NHS'si ciddi zaman kısıtlamalarıyla karşı karşıyadır ve kısa istişareler ve yanlış teşhis veya gecikmiş bakım riskiyle ilgili endişeler. Bu zorluklar daha da artıyor sınırlı kaynaklar ve personelin aşırı gergin olması, hasta bekleme sürelerinin uzamasına ve genel tedavi stratejilerine yol açmaktadır.
Personel, temel tıbbi geçmişlere ve güncel test sonuçlarına dayanarak hasta verilerinin yüzeysel görünümüyle çalışabilir. Bu kapsamlı veri eksikliği, hasta ihtiyaçlarını tam olarak anlama becerisine müdahale etmekte ve teşhis ve tedavilerin doğruluğunu ve bireyselleştirilmesini tehlikeye atmaktadır. Bu sınırlamalar ve yükümlülüklerle karakterize edilen böyle bir sağlık hizmeti yaklaşımı, yerinde bir şekilde “sığ tıp” olarak adlandırılabilir.
Amerikalı kardiyolog ve bilim adamı Eric Topol 2019 kitabında “derin tıp” kavramını tanıttı Derin Tıp: Yapay Zeka Sağlık Hizmetlerini Nasıl Yeniden İnsan Haline Getirebilir?. ABD'nin sığ tıp modelini eleştiriyor, klinik ve kişisel deneyimlerinden içgörüler sunuyor.
Derin tıp, tıbbi teşhislerde, tedavilerin etkinliğinde ve operasyonel hususlarda devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Topol sunar yapay zeka (AI) bu sistemik sığ sorunlara dönüştürücü bir çözüm olarak. Yapay zekanın sağlık hizmetlerinin farklı yönlerine dahil edilmesine yönelik kapsamlı bir strateji olarak derin tıp çerçevesi olarak adlandırdığı şeyin ana hatlarını çiziyor.
Derin tıbbın çerçevesi üç temel sütun üzerine inşa edilmiştir: derin fenotipleme, derin öğrenmeve derin empati. Bu sütunların tümü birbiriyle bağlantılıdır ve bu çerçevenin benimsenmesi hasta bakımını iyileştirebilir, sağlık personelini destekleyebilir ve tüm NHS sistemini güçlendirebilir.
Derin fenotipleme
Derin fenotipleme, bireyin tüm yaşamı boyunca sağlık verilerinin kapsamlı bir resmini ifade eder. Derin bir fenotip, standart bir tıbbi randevu veya sağlık durumu sırasında toplanan sınırlı verilerin çok ötesine geçer. Gibi şeyleri içerir bir kişinin genetik kodubir bireyin DNA'sının tamamı ve vücuttaki mikroplar veya mikrobiyom hakkında bilgiler.
Bu, “maruz kalan” olarak bilinen, kişinin yaşamı boyunca çevrede maruz kaldığı hava kirliliği gibi şeyleri kapsar. Bir kişinin vücudunda devam eden metabolik süreçlerin ayrıntılarını ve vücudunun ifade ettiği proteinlerin yanı sıra diğer biyolojik ölçümleri ve ölçümleri ortaya çıkaran belirteçleri içerir. Bir kişinin tıbbi geçmişini, teşhislerini, tedavilerini ve laboratuvar sonuçlarını içeren elektronik sağlık kayıtlarını içerir.
Derin öğrenme
Derin fenotiplemenin temelini oluşturan felsefe, daha doğru ve hızlı teşhisler, kesin ve etkili tedaviler sağlamak ve öngörücü ve önleyici tıp stratejilerini geliştirmek için bu çeşitli verileri birleştirmektir. Ancak toplanan verilerin hacmi ve karmaşıklığı, tamamının analiz edilmesinde önemli zorluklar doğurmaktadır. burası derin öğrenme İnsan beyninin karar verme gücünü simüle etmeyi amaçlayan bir yapay zeka alanı çok değerlidir. Derin öğrenme, adı verilen bir algoritma kullanır. sinir ağı Bilgiyi paylaşmak ve öğrenmek için birbirine bağlanan, “nöron” adı verilen küçük matematiksel bilgisayarları kullanan bir sistemdir.
Sinir ağı algoritmalarındaki, teknolojideki ve dijital verilerin kullanılabilirliğindeki ilerlemeler, sinir ağlarının etkileyici performans göstermesini sağlamıştır. Örneğin, X-ışınları ve MRI gibi tıbbi görüntülerin hızlı ve doğru bir şekilde analiz edilmesini sağladılar. Raporlar oluşturabilir ve hasta için hastalığın ilerleyişini ve sonuçlarını tahmin edebilirler.
Yapay zeka, ilaç keşfinde ve kanser varlığına işaret edebilen kimyasal belirteçlerin vücutta tanımlanmasında değerli olduğunu kanıtlıyor. Robotik cerrahide kullanılan aletleri kontrol edebiliyorlar. Ek olarak, ChatGPT'nin arkasında buna benzer yapay zeka teknolojisi karmaşık teşhislerin yapılmasına yardımcı olmak için tıbbi literatürü ve hasta kayıtlarını işleyebilir. Not alma ve veri girişi gibi yazma görevlerini otomatikleştirebilirler.
Derin empati
Yapay zeka sistemlerinin entegrasyonu, NHS gibi sağlık hizmetlerinde operasyonel görevlerin kolaylaştırılmasına yardımcı olabilir. Bunlara yatak yönetimi ve hastane iş akışları da dahildir. Ancak yapay zeka teknolojilerinin gelişimi gelişigüzel olmamalı; bunun yerine gerçek klinik ihtiyaçları hedeflemeli ve hastalar ile personel arasında daha iyi ilişkileri teşvik edecek şekilde tasarlanmalıdır. Bu, derin empati olarak bilinen derin tıbbın temel direğidir.
Sağlık hizmetleri, bir zamanlar temel taşı olan insan dokunuşunun, aralıksız verimlilik arayışının gölgesinde kaldığı bir disiplin haline geldi. Sağlık personeli bir sorunla karşı karşıya artan yük idari görevlerin. Bu, her hastaya ayırdıkları zamanı azaltabilir ve şefkatli bakımın özünü ve potansiyel faydalarını aşındırabilir.
Personelin, hastaların ve ailelerinin duygusal ve psikolojik ihtiyaçlarına yanıt verebilmek için duyarlılığa ve zamana ihtiyacı vardır. Bu, destekleyici ve şefkatli bir bakım ortamını besler ve sağlık hizmetlerinin merkezindeki insani bağı güçlendirir.
Yapay zeka çözümleri, personelin idari yükünü azaltmak ve anlamlı hasta etkileşimi için daha fazla fırsat yaratmak üzere tasarlanabilir. Bu engelleri ortadan kaldırarak, doğrudan hasta bakımına daha fazla odaklanılmasını sağlıyoruz, sağlanan hizmetin kalitesinin ve hasta memnuniyetinin artırılmasına yardımcı oluyoruz.
Hastalar ve personel arasındaki ilişkileri merkeze koyarak verimliliği yeniden düşünmek için dönüştürücü bir fırsat da var. Sağlık personelinin hem teknik beceri hem de duygusal zeka açısından üstün olduğu, hastaların psikolojik ihtiyaçlarını gerçek bir anlayış ve şefkatle karşılamalarına olanak tanıyan bir gelecek öngörüyor.
Will JonesVeri Bilimi, Yapay Zeka ve Modelleme (DAIM) Araştırma Direktörü ve Öğretim Görevlisi, Hull Üniversitesi
Bu makale şuradan yeniden yayınlanmıştır: Konuşma Creative Commons lisansı altındadır. Okumak orijinal makale.
Kaynak bağlantısı