Hekimlikte yapay zekâ

Teknoloji günlük uygulamaya giriyor

Yapay zekâ destekli tıbbi cihazlar, verilerdeki örüntüleri belirleyebilir ve tanı ya da tedaviyi destekleyen bilgi sağlayabilir. FDA'nın örnekleri arasında görüntüleme ve retina görüntülerinin analizi yer alır. ABD'de pazarlanmasına izin verilen cihazların listesi, alanın genişliğini gösterir; herhangi bir yapay zekâ uygulamasının klinik kullanıma uygun olduğunu kanıtlamaz. [1]

Güven için kanıt gerekir

Bir çıktı; kullanım amacı, hedef hasta grubu ve araştırma bulgularıyla birlikte değerlendirilmelidir. FDA, Health Canada ve MHRA'nın şeffaflık ilkeleri; sistemin geliştirilmesi, performansı, sınırlılıkları ve profesyonelin karar sürecindeki rolü hakkında bilgi verilmesini vurgular. [2]

Verilerdeki olası yanlılıklar ve hedef hasta grubunun geliştirme ve test veri kümelerinde temsil edilip edilmediği de önemlidir. İnsan–yapay zekâ iş birliği, gerçek çalışma ortamında incelenmelidir. [2]

Değerlendirme, kullanıma alındıktan sonra da sürer

Bazı sistemler yeni bilgiler geldikçe değişebilir. Bu nedenle değerlendirme; geliştirmeden kullanıma alma, izleme ve değişiklik aşamalarına kadar uzanır. Tek bir durumdaki performans, tüm yaşam döngüsü boyunca güvenliliği açıklamaya yetmez. [1]

Öğrenme soruları

Akamedia'nın öğrenmeyi destekleyen düşünme soruları

• Sistem hangi görevi yerine getirmek için tasarlanmıştır?
• Performansı bu hasta grubunda nasıl değerlendirilmiştir?
• Kullanıcı, belirsizliği ve performanstaki değişimleri nasıl fark edebilir?

Herkes için anlaşılır özet

Yapay zekânın klinik çalışmadaki değeri; kullanım amacına, araştırma bulgularına ve profesyonelin çıktının sınırlarını anlamasına bağlıdır.