NHS, Personel Eksikliği Nedeniyle Kırık Tespitinde Yapay Zekâ Kullanacak

Image by macrovector, from Freepik

NHS, Personel Eksikliği Nedeniyle Kırık Tespitinde Yapay Zekâ Kullanacak

Okuma süresi: 3 dk.

Acele mi Ettiniz? İşte Kısa Bilgiler!

  • NHS, X-ışınlarında kırık tespitini iyileştirmek için onaylı AI
  • AI taramaları £1 maliyetinde olup acil servislerdeki teşhis hatalarını azaltmayı hedefler.
  • AI teknolojisi yardımcı olur fakat insan yorumunu yerine geçmez

Ulusal Sağlık ve Bakım Mükemmeliyet Enstitüsü (National Institute for Health and Care Excellence – Nice) tarafından NHS’ye, X-ışınlarında kırık tespitini iyileştirmek için AI teknolojisinin kullanımına başlama izni verildi. Bu durum, bugün The Guardian tarafından rapor edildi.

Bu ilerleme, İngiltere genelinde milyonlarca hastaya, şüphelenilen kırıkları kontrol etmek için 1 £’lik bir AI taraması sunarak fayda sağlayabilir. AI taraması, acil servislerde sıkça karşılaşılan kaçırılan kırıkların sayısını azaltmayı hedefliyor, The Guardian belirtti.

The Guardian’a göre, kaçırılan veya geç teşhis edilen kırıklar, acil servis ve acil bakım merkezlerindeki vakaların yaklaşık %10’unu oluşturarak en yaygın tıbbi hatalardan biri haline gelmiştir.

Nice, bu kaçırılan teşhislerin, sağlıkla ilgili yaşam kalitesinin azalmasına ve bazı durumlarda, yaşamı değiştiren veya yaşamı tehdit eden sonuçlara yol açabileceğini belirtti.

Nice, NHS’nin bu hatalar nedeniyle ciddi miktarda zarar, dava ve ek tedavi maliyetleriyle karşı karşıya kaldığını belirtiyor. Bu baskılar ışığında, kırıkların doğru bir şekilde belirlenmesi ve zamanında tedavi edilmesini sağlamak üzere doktorlara destek olmak için AI kullanılmaya başlanıyor.

Nice, sorunun köküne dikkat çekerek şunları söyledi: “Radyologlar, bir teşhis konulmadan önce Acil Serviste (ED) şüpheli kırıklar için röntgen raporu hazırlamak için zaman bulamayabilir, bu durum da teşhislerin daha az uzmanlaşmış / yetenekli bir ED doktorunun yorumuna dayalı olarak yapılmasına yol açar. Bu durum, atlanan kırıklar konusunda bir sorun oluşturuyor.”

Acil hizmetlerin yüksek taleple karşı karşıya kalması ve personel eksikliği yaşanması nedeniyle, radyologlar için boş kadro oranı %12,5 iken radyograf teknisyenleri %15’lik bir açıkla karşı karşıya. Bu arada, tanı testi gerektiren hastaların sayısı, Nice tarafından belirtildiği gibi, son beş yılda %25’in üzerinde bir artış gösterdi.

Ancak, AI’nın uygulanması, insan uzmanlığını yerine koymak yerine onu tamamlamak amacıyla düşünülmüştür. Nice’e göre, “Klinik karar destek teknolojisi, bir teşhis koymak için izole bir şekilde kullanılmak üzere tasarlanmamıştır, ancak bunun yerine eğitimli bir profesyonel tarafından yorumlamayı desteklemek için kullanılmalıdır.”

Nice tarafından belirtildiği gibi, insan profesyoneller ve AI arasındaki bu işbirliği, daha hızlı ve daha doğru teşhislerle hastaların sonuçlarını iyileştirmek ve kaçırılan kırıkların oluşumunu azaltmayı hedefliyor.

Ayrıca, bu durum radyologların iş yükünü hafifletebilir ve onların uzmanlıklarının en çok gerektiği daha karmaşık vakalar üzerinde odaklanmalarını sağlayabilir. AI, teşhis sürecini hızlandırmaya da yardımcı olabilir, Nice’e göre hasta geri çağırmalarının ve gereksiz tedavilerin sayısını azaltabilir.

Nice’deki HealthTech’in direktörü Mark Chapman, The Guardian’a şunları söyledi: “Bu AI teknolojileri güvenli bir şekilde kullanılabilir ve profesyonel grupların altında çalıştığı baskı ve talepler nedeniyle insanların kaçırabileceği kırıkları tespit edebilir.”

AI’nin tıbbi görüntüleme alanında kullanılması küresel olarak hız kazanıyor. Geçen ay, MIT’deki araştırmacılar, MRİ’ler ve Röntgen filmleri gibi tıbbi görüntülerin analiz sürecini hızlandırmak üzere tasarlanmış yeni bir AI aracı olan ScribblePrompt adını duyurdu.

Bu haber, Manchester’deki NHS Wythenshawe Hastanesi’nin, erken akciğer kanseri tespitini iyileştirmek için bir robotik araçın tanıtımını duyurduğu bir ayın ardından geliyor. Bu, teşhis ve tedavi süresini aylarca kısaltabilir.

Bu hamle, AI’ın sağlık hizmetlerine dahil edilmesi yönündeki geniş bir eğilimin parçasıdır. Kırık tespitinin ötesinde, AI diğer tıbbi teşhis alanlarında da uygulanmaktadır.

Son örnekler arasında, AI’nın dil görüntü analizi yoluyla hastalıkları teşhis etme ve Parkinson hastalığının ilerlemesini izleme yer alıyor.

AI’nın sağlık hizmetlerindeki potansiyeli giderek daha belirgin hale geliyor, hem teşhislerdeki doğruluğu artırmak hem de aşırı yüklenmiş sağlık sistemlerine karşılaşılan baskıları hafifletmek için çözümler sunuyor.

Bu makaleyi beğendiniz mi?
Puan verin!
Hiç sevmedim Pek beğenmedim Fena değildi Gayet iyiydi! Bayıldım!
0 0 kullanıcı tarafından oy verildi
Başlık
Yorum
Geri bildiriminiz için teşekkür ederiz
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

Yorum bırakın

Devamını oku...