Sağlık hizmetlerinde altı yapay zeka örneği

Dünyanın dört bir yanındaki birçok sağlık kuruluşu, hastane yönetiminin arka uç yönetiminden hasta teşhis ve tedavisine kadar hizmet ve süreçlerine yapay zekayı çoktan entegre etti. Burada, yapay zekanın bazı uygulama örneklerine bakıyoruz:

Sarf malzemelerinin takibi

Avustralyalı bir sağlık kuruluşu, tıbbi sarf malzemeleri tedarik zincirinin verimliliğini ve hizmet düzeylerini iyileştirmek için PwC ile birlikte çalışıyor. 7.000’den fazla servis, bireysel haftalık satın alma davranışlarına göre kategorize edildi. Tahmin, bu siparişlerin %70’inden fazlasının yedi günlük güvenlik stoğuyla otomatikleştirilebileceğini gösterdi. Otomatik siparişe geçiş, doğruluğu artıracak ve daha iyi talep yönetimine yol açacaktır.

Sağlık kayıtlarını gerçek zamanlı yanıtlara dönüştürme

Kanser vakalarının kanser kayıtlarına bildirilmesi burada Avustralya’da kağıt tabanlı bir süreç olmaya devam ediyor, bu da kanser insidansı hakkındaki istatistiklerin genellikle eski olduğu anlamına geliyor. Avustralya e-Sağlık Araştırma Merkezi, Queensland Health ile birlikte, patoloji raporlarından alınan serbest metin sağlık verilerini AI uygulamaları için hesaplanabilir, kullanıma hazır yapılandırılmış verilere dönüştürmek için çalışıyor. Amaç, izleme, sağlık hizmeti planlaması ve araştırma gibi faaliyetleri bilgilendirmek için kanser insidans verilerini sağlayabilen gerçek zamanlı bir kanser kaydı oluşturmaktır.

Hastane talebini tahmin etmek…

Queensland Hükümeti, eyaletteki 27 büyük hastanede hasta bekleme sürelerini azaltmak amacıyla hastane yataklarına, personel kaynaklarına ve seçmeli cerrahiye yönelik talebi tahmin etmek için CSIRO’nun Hasta Kabul Tahmin Aracını (PAPT) kullanıyor. Yazılım, acil servislere kaç hastanın ne zaman başvuracağını yaklaşık %90 doğrulukla tahmin etmek için geçmiş verileri analiz eder.¹ Ayrıca bir hastanın tıbbi ihtiyaçlarını ve bakımın aciliyetini de öngörür. PAPT artık grip gibi hastalıkları ve kronik hastalıkları olan hastaların hastaneye yatışlarını tahmin edecek şekilde genişletiliyor.

… ve geri kabulleri azaltmak

NSW’deki kırsal bir sağlık bölgesi, yönetilmesi için muazzam mali kaynaklar ve personel kaynakları gerektiren, yüksek oranlarda planlanmamış yeniden hastane yatışları yaşıyordu. Hastane, hangi hastaların yeniden kabul edilme riski yüksek olduğunu tespit etmek için bir yapay zeka çözümü aradı. Demografi, vaka geçmişleri ve tedavi sonuçları gibi hasta özelliklerini dikkate alan yapay zeka destekli bir makine öğrenimi modeli oluşturmak için on yılı aşkın tıbbi kayıtları entegre etti. Bunu yaparak, 28 gün içinde beklenmedik bir şekilde yeniden hastaneye başvuran hastaları %70 doğrulukla tespit edebildi.² Bu bilgiler artık doktorların bakım kalitesini artıran gerçek zamanlı kararlar almalarına yardımcı olmak için kullanılıyor.

Hastaları ‘sanal hemşireler’ ile izleme

Birleşik Krallık’taki önde gelen sağlık hizmeti sağlayıcıları, ameliyat sonrası hastaları ve kronik hastalıklarla yaşayanları izlemek için yapay zeka destekli bir uygulamayı denedi. Sanal hemşire ‘Molly’ hastaları kontrol eder, sağlıkla ilgili sorularını yanıtlar ve sağlık profesyonellerinin erişebileceği bir dizi cihazdan veri çeker. Uygulama aynı zamanda hastaların ruh halindeki değişiklikleri algılayabilir ve ilaçların veya yaşam tarzı değişikliklerinin bir yan etkisi olarak depresyon veya kaygı duyguları yaşadıklarını belirleyebilir. Sanal sağlık asistanlarının, hemşireler ve hastalar arasındaki iletişimi %20 oranında azaltarak yılda 20 milyar ABD doları tasarruf sağlayabileceği tahmin edilmektedir.³

Hastalar için tedaviyi iyileştirme

Dementia Support Australia, rahatsızlığını artık ifade edemeyen bunama hastalarında ağrının varlığını ve şiddetini belirlemek için yapay zekayı kullanıyor. PainChek olarak bilinen araç, kaş indirme, yanak kaldırma, göz kapaklarının gerilmesi ve burnun kırışması gibi ağrıyla ilgili ifadeleri tespit etmek amacıyla bir kişinin yüzünün 10 saniyelik bir videosu üzerinde analiz yapıyor.

Bu, sağlık hizmeti sağlayıcıları için heyecan verici ama göz korkutucu bir zamandır. Yapay zekayı benimsemek karmaşık görünse de, yukarıda özetlenenler gibi örnek olay incelemeleri, teknolojinin endüstriyi bozmak için sınırsız potansiyele sahip olduğunu kanıtlıyor.

Doktorlardan hemşirelere ve destek personeline kadar herkesin fiziksel sağlık hizmeti ortamlarının değişeceğini kabul etmesi ve yeni beceriler ile çalışma biçimlerini benimsemesi gerekir. Aynı zamanda, sağlık hizmetleri her zaman bir insan dokunuşu gerektirecektir. Yapay zekayı birleştirenler, teknolojinin insan yeteneklerinin yerini almak yerine en iyi şekilde onları desteklediği ve şefkat, sezgi ve duygusal zekanın gerçek sağlık hizmetlerinin temel direkleri olmaya devam edeceği gerçeğini asla gözden kaçırmamalıdır.

Yapay zeka ve sağlık sektöründeki uygulaması hakkında daha ayrıntılı bilgi için şu makaleyi okuyun: Sağlık hizmetlerinde yapay zekayı benimsemek: Neden değişelim?