Ulusal Sağlık ve Bakım Mükemmelliği Enstitüsü (NICE), doktorların röntgenlerde gözden kaçan kırıkları tespit etmelerine yardımcı olacak bir yapay zeka teknolojisi geliştirmeyi planlıyor. Teknoloji, röntgen sonuçlarının yapay zeka tarafından çıkarılmasının ardından bir sağlık uzmanı tarafından kontrol edileceğini belirtti. NICE’ın verilerine göre, yapay zeka, doktorların röntgen analizlerinde kaçırılan kırık ve kemik sayısını azaltma potansiyeline sahip olduğunu öne sürüyor.
Sağlık değerlendirme kurumu, araştırmaların teknolojinin güvenli olduğunu, teşhisi hızlandırabileceğini, klinisyenler üzerindeki baskıyı azaltabileceğini ve takip randevularına olan ihtiyacı azaltabileceğini gösterdiğini ifade ediyor.
Yapay zeka araçları ancak sağlık uzmanlarıyla iş birliği içinde çalışacak ve her görüntüyü bir uzman tarafından incelenecektir. NICE’ın verilerine göre, kırık kemiklerin %10’unda gözden kaçan vakaların acil servislerde en yaygın teşhis hatası olduğu belirtiliyor.
NHS’de her gün binlerce röntgen görüntüsü analiz eden eğitimli uzmanlar, büyük bir iş yükü altındalar ve yetersiz kalıyorlar. Uzun vadeli planlar, NHS için radyologların iş gücündeki boş pozisyon oranlarının %12.5 ve radyografistlerin ise %15 olduğunu gösteriyor.
NICE’a göre, çözüm klinisyenlerle birlikte yapay zekanın gücünden faydalanmaktır. Sağlık teknolojileri direktörü Mark Chapman, bu teknolojilerin klinisyenlerin işini kolaylaştıracağını ifade ederek, yapay zeka araçlarının, kırık tespiti gibi konularda hızlandırıcı ve takip randevularını azaltıcı etkiler sağlayabileceğini belirtti.
Yapay zekanın yanlış teşhis veya gereksiz sevkler gibi olumsuz etkilerinin olmayacağını vurgulayan NICE, röntgen görüntülerinin her zaman bir radyolog tarafından inceleneceğini belirtti. Sürecin, tek başına bir klinisyenin analizinden daha etkili olduğu belirtiliyor.
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanımının önemi oldukça büyüktür. Meme kanseri taramalarında erken belirtilerin tespit edilmesi, kalp krizi riski taşıyan bireylerin belirlenmesi ve gelecek pandemi olasılıklarının tahmin edilmesi gibi alanlarda halihazırda başarıyla kullanılmaktadır.