Yapay Zekâ Coronavirüs Savaşında Ölüm Kalım Kararları Almaya Yardımcı Olmalı Mı?

Stephen Chen*

Çeviri: Hasan H. Kayış, Ankara Üniv. İletişim Fakültesi Ar.Gör.

Çinli araştırmacılar, doktorların Covid-19 hastaları hakkında seçim yapmalarına yardımcı olabilecek yapay bir zekâ aracı geliştirdiklerini iddia ediyorlar. Söz konusu yapay zekâ (YZ) aracının hayatta kalma oranlarını tahmin etmek için kan örneklerini analiz edebileceğini ve sağlık personelinin önce kimin tedavi göreceğini seçmesine yardımcı olabileceğini ileri sürüyorlar.

Coronavirüs salgınının ortasında hastaları tedavi eden doktorlar, her gün kimin tedavi göreceği konusunda ölüm kalım kararları vermek zorunda kalmaktadırlar. Bu göründüğünden daha karmaşık duruma işaret ederken, Çin’deki araştırmacılar doktorlara bu seçeneklerde yardımcı olmak için YZ araçları geliştirmektedirler.

Ancak bu başka bir karmaşık soruyu gündeme getiriyor: Yapay zekâ tıbbi yaşam ve ölüm kararlarına dâhil olmalı mı?

Bir salgın ile uğraşan hastanenin kalabalık karmaşasındaki doktorlar, bir hastanın diğerine karşı tedavi önceliği hakkında hızlı klinik kararlar vermek zorundadır.

Doktorların seçim yönü hayatta kalma şansı en az olan biri yerine, hastalıklarla mücadele etme şansı daha iyi olan bir kişi içindir. Amaç, her ikisinin de öldüğü en kötü senaryoyu önlemektir. Birinde zaten çok az şans olduğu için elenir, diğeri ise aksi bir durumda en kötü ihtimal tedaviyi reddeder.

Bir diğer argüman ise ölüm riski en yüksek olan hastaların önce tedavi görmeleri gerektiğidir.

Çinli araştırmacılar, Covid-19 hastaları arasında kimin hayatta kalma şansı daha yüksek ya da ölüm riski en yüksek olduğu konusunda doktorların daha bilinçli bir karar vermelerine yardımcı olabilecek bir yapay zekâ teknolojisi aracı bulduklarını söylüyorlar.

Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi (HUST) ve Wuhan, Hubei’deki Tongji Hastanesi’nden araştırmacılar, hayatta kalma oranlarını tahmin etmek için kan örneklerini hızlı bir şekilde analiz edebilen bir YZ teşhis aracı geliştirdiklerini söylüyorlar.

Geliştiriciler, YZ aracının Tongji Hastanesi’ne kabul tarihinden itibaren toplanan kan örneklerine dayanarak 400’den fazla hastanın ölüm ve hayatta kalma oranlarında yüzde 90 doğruluk elde ettiğini iddia ediyorlar.

Dünyanın dört bir yanından bilim adamlarının Covid-19 ile ilgili hakemli olmayan araştırmaları yayınlamak için kullandıkları bir platform olan Medrxiv.org’da devam eden çalışmalarının sonuçlarını yayınlanmıştır.

Makalede, HUST’de yapay zekâ ve otomasyon bölümünde bir profesör olan Yuan Ye liderliğindeki geliştiricilerin, sistemin doğruluğunu yakın gelecekte daha büyük bir veritabanı ile iyileştirmeyi umduklarından bahsediliyor.

Dünyanın dört bir yanındaki coronavirüs hastanelerinin neden olduğu pnömoni ile enfekte olan hastalar için, araştırmacılar YZ’nın kısa sürede tıbbi personele sınırlı zaman ve kaynaklarla ilk önce hangi kişinin tedavi göreceğine karar verebileceğini söylüyorlar.

Ayrıca Yuan ve meslektaşları makalelerinde “Şu anda acil tıbbi müdahale gerektiren hastaları ve ilişkili ölüm oranlarını ayırt etmek için mevcut hiçbir sonucu önceden haber veren bir biyobelirteç yoktur.” diyor.

Buna ek olarak YZ sistemlerinin amacının, “geri dönüşümsüz akciğer lezyonları ortaya çıkmadan önce yüksek riskli hastaları tanımlamak” olduğunu belirtiyorlar.

Covid-19’un patlak vermesi ilk kez Wuhan, Çin’de tespit edildiğinde, doktorlar ve bilim adamları hastalığa neden olan yeni virüs hakkında çok az şey biliyorlardı.

Ayrıca hafif semptomları olan ve altta yatan sağlık problemleri olmayan bazı hastalar aniden kritik duruma düşebilir. Yoğun bakım ünitesine koştuklarında ve yaşam desteğine bağlandıklarında, ölümcül hasar zaten gerçekleşmiş olabilir.

Araştırmacılar bu noktada, yeni YZ aracının kullanılmasının “yüksek riskli hastalarda tespit, erken müdahale ve ölüm oranının potansiyel olarak azaltılmasına” olanak sağlayabileceğini tekrar ediyorlar.

Çin’de, YZ teknolojisi pandemi ile mücadele için zaten hâlihazırda kullanılmaktadır. Örneğin, Tianjin’deki bir süper bilgisayar YZ teşhis aracına halkın açık erişimi vardır. Bu, dünyanın dört bir yanındaki doktorların, hastanın göğüs tarama görüntülerini analiz ederek Covid-19’u diğer pnömoni türlerinden saniyeler içinde ayırt etmesine olanak sağlamaktadır. Önceki çalışmalar ayrıca, hastanın hastanede kaldığı süre boyunca rutin vücut kontrollerinde alınan kan örneklerinin hastalığın gelişimi hakkında ipuçları verdiğini göstermiştir.

Ancak kan birçok kimyasal içerir ve hepsini kontrol etmek genellikle pahalı ve zaman alıcıdır. Bu yüzden Yuan’ın ekibi, Covid-19 enfeksiyonunun en güçlü sinyalini taşıyabilecek, kanda yer alan üç biyobelirteç belirlemişlerdir. Bu şekilde Laktat dehidrojenaz (LDH) ile akciğer hasarı seviyesini, yüksek hassasiyetli C-reaktif protein (hs-CRP) ile kalıcı bir iltihaplanma durumunu ve lenfosit ile bağışıklık hücrelerindeki azalmayı belirlemeyi amaçlamışlardır.

Araştırmacılar, ayrıca bu üç biyobelirleyiciyi temel alan bir makine öğrenme modelinin, belirli bir hastada hastalığın gelecekteki gelişimini kesin olarak yansıtabileceğini belirtmişlerdir.

Yuan’a göre, YZ’nın doğruluğu hastadan kan örneği alındığı zaman daha tutarlı olmaya başlamış ve daha sonraki örneklerin kesinliği artmıştır. Ancak daha önceki örnekler, hastanın hayatta kalma ihtimalinin yüzde 90 veya daha yüksek bir orana döndürülebileceğine işaret etmektedir. Araştırmacılar, aracın Tongji Hastanesi’ndeki hastalar için “yaklaşık 16 gün önceden” doğru tahminler ürettiğini belirtmişlerdir.

Ancak Beijing’de devlet hastanesinde çalışan ve Covid-19 hastalarını tedavi eden bir doktor, erken klinik değerlendirmede YZ kullanımının kesinlikle denetlenmesi gerektiğini belirtmektedir.

Anonimliğin önemine dikkat çeken doktor, “bu, ileri yaştaki veya tedavi edilme hakkı bulunan farklı hastalıkları olan hastaları mahrum etmek için de kullanılabilecek bir araçtır, çünkü bir bilgisayar neredeyse sıfır hayatta kalma şansına sahip olduklarına karar vermiştir” diyerek uygulamanın eksikliklerine dikkat çekmiştir. Ayrıca aracın Wuhan dışında kullanılıp kullanılamayacağının da belirsiz olduğunu söylemiştir.

Artan sayıda çalışma, virüsün Çin ve dünya çapında yayıldıkça mutasyona uğradığını ve muhtemelen hastalık gelişiminde değişikliklere neden olduğunu göstermektedir. Bu yüzden doktor ayrıca şunu da eklemiştir: “makine öğrenimi, büyük ölçüde beslendiği verilerle şekillendirilmiş bir kara kutudur”, “farklı ortamlara ve insanlara uyum sağlamak için tıpkı virüs gibi sürekli gelişmesi gerekebilir.”

*Yazar, bilimsel ve teknolojik yeniliğin yeni güç merkezi olan Çin’deki büyük araştırma projelerini araştırıyor. 2006 yılından bu yana South China Morning Post bünyesinde çalışmaktadır.

Kaynak: https://www.scmp.com/news/china/science/article/3076259/should-ai-help-make-life-or-death-decisions-coronavirus-fight

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s

%d blogcu bunu beğendi: