Yapay zeka (YZ), sağlık sonuçlarını iyileştirmede güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Yalnızca bireysel hastaların teşhis ve tedavisini devrimleştirmekle kalmamış, aynı zamanda daha geniş halk sağlığı endişelerine de çözüm getirebilecek potansiyele sahiptir.
Sağlık kuruluşları, Sosyal Sağlık Belirleyicileri (SSB) olarak odaklanarak sağlık eşitsizlikleri ile mücadele etme yeteneğini araştırmaktadır. Bu belirleyiciler, ekonomik istikrar, eğitim erişimi, mahalle ve çevresel koşullar, sosyal ve toplumsal bağlam gibi faktörler, bireylerin sağlık sonuçlarını şekillendirmede önemli bir rol oynamaktadır.
YZ’yi kullanarak, sağlık kuruluşları doktor notlarından ve sağlık kayıtlarından gelen yapılandırılmamış bilgi dahil olmak üzere büyük miktarda veriyi analiz edebilir. SSB ile iddia verilerini birleştiren tahmin modelleri, risk stratifikasyonunu iyileştirme ve risk altındaki popülasyonlar için hedefli müdahalelerde bulunma konusunda umut vaat etmiştir.
Sağlık eşitsizlikleri nedir?
Sağlık farklılıkları, farklı demografik gruplar arasındaki sağlık sonuçlarındaki farklılıkları ifade ederken, bu farklılıklar yoksulluk ve ırkçılık gibi sistemik sosyal koşullar tarafından yönlendirildiğinde sağlık eşitsizliklerine dönüşür. Bu eşitsizlikler, insanların nasıl yaşadıklarını ve yaşlandıklarını etkileyen çeşitli SSB’ye haritalanabilir.
SSB’yi taramanın önemi nedir?
SSB’yi tarayarak, sağlık hizmeti sunucuları ve kurumları, hastalarının sağlığına katkıda bulunan gizli faktörleri belirleyebilir. Bu sosyal belirleyicileri anlayarak sağlık hizmeti sunucuları, özel ihtiyaçları karşılamak için bakımı uyarlayabilir, hastaları uygun sosyal hizmetlere yönlendirebilir ve karşılanmamış sosyal ihtiyaçları ele alabilir. Başarılı girişimler arasında hastaları randevularına taşımak için araç paylaşım programları ve ağır şekilde kirlenmiş bölgelere ücretsiz HEPA filtreler sağlama yer almaktadır.
YZ nasıl yardımcı olur?
YZ modelleri, bilgisayarların sürekli işlenen verilere dayanarak karmaşık görevleri yerine getirmelerini ve kararlar almalarını sağlayan matematiksel çerçeveler veya algoritmalarıdır. Araştırmalar, YZ modellerinin metin tabanlı doktor notlarından SSB verilerini etkin bir şekilde bulup düzenleyebildiğini ve hekimlerin Uluslararası Hastalıklar Sınıflaması (UHS) kodlarının yakalama yeteneklerini aştığını göstermektedir.
YZ modelleri ayrıca, yüksek risk altındaki hastaları belirlemek için SSB faktörleri de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verileri kullanarak risk stratifikasyon modelleri geliştirmekte kullanılmıştır. Erken tanı, bakım yönetimi kaynaklarının etkin bir şekilde tahsis edilmesine olanak tanır.
Herhangi bir risk var mı?
YZ büyük potansiyele sahip olsa da ele alınması gereken riskler ve zorluklar vardır. Ana endişelerden biri, YZ algoritmalarındaki insan hatalarının varlığıdır. Bu hataların, ırkçılığı ve sınıfçılığı pekiştirebilecek olan bu hataların sağlık hizmeti ortamlarında pekiştirilmemesini sağlamak önemlidir. Hasta verilerinin kullanımı konusunda hastalardan açıkça izin alınması gibi etik prosedürler ve politikalar, bu hataların önlenmesine yardımcı olabilir.
YZ teknolojisine erişim de kritik bir konudur. Hem Amerika Birleşik Devletleri’nde hem de küresel olarak düşük gelirli popülasyonlar, YZ modellerinden en çok faydalanan grup olabilir ancak bunlara erişimleri olmayabilir. Düşük maliyetli ve etkinliği koruyan yenilikler, düşük fonlu sağlık kuruluşları için engeller oluşturabilen uygulama ve bakım maliyetleri ile teknik altyapı gereksinimlerini karşılamak önemlidir. Bölgeler arasındaki farklılık, yaş, cinsiyet ve tıbbi geçmiş farklılıklarını hesaba katma yeteneği olan YZ modelleri esnek olmalıdır. Programlama ve eğitim aşamalarında çeşitli verilerin entegre edilmesi, veri kaymasının riskini ele almaya ve modellerin popülasyonlar arası uygulanabilirliğini artırmaya yardımcı olabilir.
Sonuç olarak, YZ, sağlık eşitsizlikleri ile mücadele ederek ve halk sağlığı sonuçlarını iyileştirerek sağlık sektörünü dönüştürme potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, YZ’nin getirdiği riskler konusunda dikkatli olmak, erişim engelleri ve veri sınırlamaları gibi riskleri ele almak, YZ’nin sosyoekonomik durumları veya konumlarından bağımsız olarak her bireye fayda sağladığından emin olunması önemlidir.
Kaynaklar:
– Sağlıklı İnsanlar 2030, ABD Sağlık ve İnsani Hizmetler Departmanı, Hastalık Önleme ve Sağlık Geliştirme Bürosu
