Amerika’nın en büyük elektronik sağlık kayıt şirketi Epic Systems, hastanelerde [tooltip tip=”vücudun bir enfeksiyona karşı verdiği tepkinin neden olduğu, bazı vakalarda potansiyel olarak yaşamı tehdit eden bir duruma verilen isim”]sepsis[/tooltip] kaynaklı ölümlerin önlenebilmesi için bir algoritma geliştirdi. Şirket sepsis olan ve olmayan kişileri %76’lık bir doğruluk yüzdesiyle tahmin edebildiklerini vurgulasa da JAMA International Medicine dergisinde yayınlanan açıklamaya göre yalnızca %63’lük bir doğruluk yüzdesi bulunuyor.
Dünya Sağlık Örgütü (WHO)’nün verilerine göre küresel olarak ölümlerin %20’sine, vücudun bir enfeksiyona karşı verdiği tepkiden doğan, bazı vakalarda potansiyel olarak yaşamı tehdit eden sepsis neden oluyor.
Sepsisin erken teşhisi oldukça zor olsa da hızlı müdahale edildiğinde hastanın yaşama ihtimali önemli ölçüde yükselebiliyor. Epic System ve benzeri otomatize edilmiş alarm mekanizmaları, hastaların test sonuçlarını inceleyerek sepsis işaretçisi belirtileri tespit etmeye çalışıyor.
ABD’deki hastanelerin yaklaşık %25i Epic System’in elektronik medikal kayıt sistemini kullanırken, yüzlerce hastanede sepsis tahmin araçlarından yararlanılıyor. Bu denli yaygın olan tahmin araçlarının kullandığı algoritmanın başarısı ve uygulanabilirlik açısından ele alınması büyük önem bir önem taşıyor.
Algoritmanın doğruluk yüzdesi ne seviyede?
2018 ve 2019 yıllarında Michigan Medicine hastanesinde yatan 40.000 hastanın 2.552’sinde sepsis gelişti. Bu veri seti kullanılarak yapılan araştırmada, Epic’in algoritması gerçek sepsis vakalarının 1.709 tanesini ıskaladı. Bu vakaların 1.100’den fazlası, hâlihazırda çok hızlı bir şekilde teşhis edilip tedavisi tamamlanan vakalar olduğu için bu noktada algoritmanın başarı iddialarına gölge düşüyor.
Hekimler tarafından teşhis edilememiş sepsis vakalarının yalnızca %7’sini doğru tahmin edebilen model, aynı zamanda kişi sepsis olmadığı halde sepsis tanısı koyma anlamına gelen Yanlış Pozitif tanılarında yüksek seviyelere ulaştı. Sepsis olacağı yönünde uyarı verdiği kişide gerçekten sepsis gelişme ihtimali %12 gibi düşük bir seviyede kaldı.
Sayılarda kaybolmak istemeyenler için özetlersek, algoritma mevcut düzende hekimlerin tanı koyamadığı noktalarda dikkate değer bir fark yaratamıyor. Michigan Üniversitesi’nden Karandeep Singh, algoritmanın hastaların semptom göstermeye başladığı ana değil de hekimin tanıdan emin olup tedaviye başladığı ana odaklanmasını sorunun kaynağı olarak görüyor.
Yapay zekâ algoritmaların sağlık sektöründe geçerli hâle gelmesi için neler gerekli?
Algoritmaların tahmin başarısını iyileştirmek için veri setini büyütmek ve çeşitlendirmek akla gelen ilk seçenek olsa da daha fazla veri her zaman daha iyi tahmin anlamına gelmiyor. Model parametrelerinin daha anlamlı hâle getirilmesi, sağlık çalışanlarının iç görüleriyle desteklenen ve beslenen modellerin kurulması önem taşıyor. Bir başka yönden, kitlesel sağlık verilerinin işlenmesi ve depolanmasında kişisel verinin korunması temel ilkelerden biri olmalı ve denetlenebilir nitelik taşımalı. Sağlık verilerinin kişilerin sosyal hayatını, eğitim hayatını veya profesyonel iş hayatını olumsuz yönde etkileyecek şekilde kullanılmasının önüne geçilebilmeli.
2019 yılında yapılan bir araştırmanın ortaya koyduğu üzere, büyük çaplı sağlık sistemlerinin özel ilgiye ihtiyaç duyan hastaları tanımlamak için kullandığı bir algoritma siyahi vatandaşları olumsuz yönde ayrıştırıyordu. COVID-19 pandemisinin ilk döneminde, Epic, sağlık çalışanlarının durumu en kritik olan hastaları tespit ederek tedavide önceliklendirme yapabilmesine yardımcı olma iddiasıyla Kötüleşme Endeksi (Deterioration Index) aracını kullanıma sundu. Sağlık sisteminin çökme noktasına geldiği dönemde birçok hastanede hızlıca kullanıma alınan bu aracın bağımsız testleri ve değerlendirilmeleri yapılamadı. Günümüzde dahi bu araç hakkında çok kısıtlı çalışmalar bulunuyor.
Hâl böyleyken, şeffaflığından şüphe duyulan algoritmaların ve teknoloji devlerinin sağlık sektörünü şekillendirmede tekel olması risk taşıyor. İnsanları veri olarak görmeyen, her hayatın değerini bilen ve saygı gösteren insancıl sistemlerin hayatımızda yer aldığını görebildiğimiz bir gelecek diliyoruz.
Kaynak: The Verge