Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Nedir?
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka nedir?
Yapay zeka (AI), araştırma ve yeni ilaç geliştirme süreçlerinden hasta bakımına, operasyonlara ve sağlık hizmetleri veri yönetimine kadar sağlık hizmetlerinin her yönünde dönüşüm yaratır. Bu kılavuzda, sağlık kuruluşlarının sektör genelinde hem hastalara hem de sağlık profesyonellerine verimlilik sağlamak ve sonuçları iyileştirmek için yapay zekayı nasıl kullanabileceği irdelenmektedir.
Sağlık kuruluşları, daha iyi hasta bakımı deneyimleri sunmaya çalışırken çok sayıda zorlukla karşı karşıya kalıyor. Kaliteli sağlık hizmetlerine olan talep arttıkça; tıbbi maliyetler, mevzuata ilişkin endişeler ve operasyonel darboğazlar da artıyor. Tıp uzmanları çoğu zaman, tıbbi bütünlükten ödün vermeden hasta sonuçlarını iyileştirmek amacıyla, kendilerine sağlanan kaynakları optimize etme baskısıyla karşı karşıya kalıyor.
Yapay zeka ve özellikle de üretken yapay zeka, sağlık kuruluşlarının karşılaştığı bu zorlukların çözümüne yardımcı olabilir. Üretken yapay zeka, verileri geniş ölçekte analiz etme ve insanların sıklıkla gözden kaçırdığı karmaşık örüntüleri tespit etme konusunda ustadır. Sağlık sektöründe yapay zeka teknolojileri, tıbbi tesislerin topladığı geniş ve çeşitli veri hacimlerinin işlenmesine yardımcı olarak çeşitli yenilikçi kullanım örneklerini mümkün kılar. Sağlık personeli, daha isabetli ve verimli hizmeti sunmak üzere iş akışlarını güçlendirmek için yapay zeka uygulamalarını kullanabilir. Benzer şekilde; tıbbi araştırma, faturalama, reçete yazma ve sağlık hizmetleriyle ilgili diğer süreçler de yapay zeka sistemlerinin sunduğu veri odaklı öngörülerden yararlanır.
Sağlık hizmeti sağlayıcıları başlangıçta altyapı maliyetleri, etik riskler ve veri güvenliği endişeleri nedeniyle yapay zekayı benimsemekte tereddüt ettiler. Fakat yapay zeka geliştikçe, bulut sağlayıcıları tarafından daha iyi desteklendi ve bu da uygun maliyetli, mevzuata uygun ve güvenli bir yapay zeka özellikli ortam sağladı. Örneğin kuruluşlar, popüler yapay zeka modelleriyle sağlık hizmeti yapay zeka uygulamaları oluşturmak ve kullandıkça öde fiyatlandırmasından faydalanmak için Amazon Bedrock'ı kullanıyor.
Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki uygulama alanları nelerdir?
Yapay zeka teknolojileri, sağlık hizmeti sağlayıcılarının halk sağlığı yönetimi, araştırma ve hasta bakımı ile ilgili sorunların üstesinden gelmesine olanak tanır.
Tıbbi araştırma
İlaç keşfi, gen araştırması ve klinik denemeler, tıbbi uygulamalarda ilerleme kaydedilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Yine de bu disiplinler, genellikle yıllar süren dikkatli çalışmalar, deneyler ve doğrulama gerektirir. Bu aşamalar sırasında, tıp araştırmacıları devasa veri kümelerini birleştirmeli, doğruluğunu teyit etmeli ve yeni hipotezlere zemin hazırlayan örüntüleri belirlemelidir. Araştırmacılar kendi başlarınayken, araştırma sonuçlarını geciktirebilecek veri tutarsızlıkları riskleriyle karşı karşıya kalır.
Yapay zeka, klinik veri kümelerini daha hızlı tanımlayabilir, kategorize edebilir ve analiz edebilir. Yapay zeka ile araştırmacılar, eskisine kıyasla çok daha kısa sürede yeni ilaçlar formüle edebilirler. Yapay zeka ayrıca bilim insanlarının çoklu omik ve çok modlu analize zaman harcadıkları gen araştırmalarını da destekler. Örneğin Roche, kanser araştırması yaparken AWS HealthOmics kullanarak analiz süresini 1 yıldan 3 aya düşürüyor. Şirket, AWS HealthOmics ile daha iyi terapötikler geliştirmek için genomik, transkriptomik ve diğer omik verilerinden öngörüler elde ediyor. AWS HealthOmics'i ilaç adayının etkinliğini otomatik olarak değerlendirerek ilaç geliştirme denemelerini ve klinik denemeleri hızlandırmak için de kullanabilirsiniz.
Tanı
Dünyanın dört bir yanındaki insanlar, değişen yaşam tarzları nedeniyle önlenebilir hastalıklara yakalanma riski altındadır. Sağlık kurumunun ön saflarındaki tıp uzmanları, hastaları derhal dinlemek, tanılamak ve tedavi etmekle görevlidir. Bununla birlikte, geleneksel tıbbi teknolojiler her zaman verimli değildir. Bu nedenle, doktorlar hastanın ihtiyaçlarını karşılamak yerine idari görev yükü altında kalır.
Stratejik olarak entegre edildiğinde yapay zeka, tanı sürecini kolaylaştırmaya ve tıp uzmanlarına değerli zamanlar kazandırmaya yardımcı olur. Üretken yapay zeka ve bilgisayarlı görü teknolojileri, zamanında tıbbi müdahale için tümörleri, kırıkları ve diğer anomalileri de tespit edebilir. Örneğin laboratuvar teknisyenleri, büyük hacimli tıbbi görüntüleri doktorların daha sonra alabileceği şekilde bulutta depolamak için AWS HealthImaging'i kullanır. HealthImaging, DICOM P10 standardını destekler ve gelişmiş dosya sıkıştırma teknolojileriyle depolama maliyetlerini %40'a kadar azaltır.
Sağlık hizmeti yapay zeka teknolojileri, hastalık tanı süresini azaltmakla kalmayarak, hastaların tedavisinde de eşit derecede faydalı sağlar. Doktorlar hastanın tıbbi geçmişini, mevcut tanısını ve diğer olası riskleri analiz ederek bir tedavi planı tasarlamak için yapay zekadan yararlanabilir. Hemşireler, yapay zeka destekli telesağlık teknolojileriyle hastaları uzaktan izleyebilir.
Sağlık hizmetleri veri yönetimi
Klinisyenler tanı, tedavi, faturalama ve diğer tıbbi amaçlar için elektronik sağlık kayıtlarına (EHR) erişebilir ve bunları paylaşabilir. Yapay zeka sayesinde, uygun hasta kayıtlarını veya diğer klinik verileri daha zahmetsizce bulabilirler. Yapay zeka otomasyon sistemleri, veri silolarını parçalayarak sağlık personelinin ihtiyaç duydukları bilgileri anında almasına olanak tanır. Ekipler, elektronik sağlık kayıtlarını ve idari verileri departmanlar ve kuruluşlar arasında daha zahmetsizce paylaşabilir. Bu şekilde hastanın rehabilitasyonu daha koordine bir şekilde gerçekleşir ve hastalara gerçek zamanlı gözlemlere dayalı iyileştirici önlemler uygulanabilir.
Örneğin doktorlar, hastalarla yaptıkları konuşmaları manuel olarak yazıya dökmek yerine, gücünü yapay zeka modellerinden alan Amazon HealthScribe'ı kullanarak tıbbi notlara dönüştürebilir.
Üretken yapay zeka sağlık kuruluşlarında veri erişimini demokratikleştirirken, sağlık paydaşları hasta gizliliğini, veri güvenliğini ve sağlık yasalarına uygunluğu sağlamak için uygun önlemleri almalıdır. AWS Wickr, sağlık personelinin hasta bilgilerini güvenli bir şekilde iletmesini sağlayan bir bulut mesajlaşma hizmetidir. Deloitte, ABD Ordusu Teletıp ve İleri Teknoloji Araştırma Merkezi için bir telesağlık sistemi geliştirirken, Wickr'ı askeri ağa entegre ederek sağlık görevlilerinin yaralı muhariplere minimum güvenlik riski ile kritik bakım sağlamasını mümkün kıldı.
Klinik sohbet robotu ve sanal asistan
Doktorlar çoğu zaman, onları hasta bakımını iyileştirmeye ayırabilecekleri zamandan mahrum bırakan sıkıcı görevleri tamamlamak zorundadır. Örneğin, farklı bir departmandan bir tanı sonucu almaları ve daha sonra tedavi seçeneklerini formüle ederken bunu özetlemeleri gerekebilir.
Yapay zeka modelleri gündelik sohbeti anlama ve yanıtlama konusunda mükemmeldir. Bir yapay zeka sohbet robotunu klinik sürece entegre etmek, doktorların hızlı kararlar almasına ve tedaviyi hızlandırmasına yardımcı olur. Örneğin, doktorlar reçetelerden, prosedürlerden veya tanılardan belirli tıbbi terimleri ayıklamak için Amazon Comprehend Medical'ı kullanır.
Benzer şekilde, hastalar da yapay zeka destekli bir asistanla etkileşime girerken daha kişiselleştirilmiş ve olumlu bir deneyimin tadını çıkarabilirler. Örneğin, randevu almak için bir kliniği aramak yerine, randevu ayrıntılarını sanal sağlık asistanlarına bildirebilirler.
İdari iş akışı otomasyonu
Sağlık hizmeti yapay zeka teknolojileri, tıbbi tesislerin idari işlevlerini destekler. Yapay zeka çözümleri, hasta kaydından faturalamaya ve sigorta taleplerine kadar birçok tekrarlı görevi otomatikleştirerek ve sağlık hizmeti verilerini birleştirerek operasyonel verimliliği artırabilir. Örneğin, sağlık personeli tıbbi kayıtlardaki bilgileri ayıklamak, işlemek ve sınıflandırmak için AWS Akıllı Belge İşleme'den (IDP) yararlanabilir. IDP, büyük hacimli sağlık verilerini özetlemek ve bunları eyleme geçirilebilir öngörülere dönüştürmek için yapay zekayı kullanır.
Uzaktan hasta bakımı
Bazen hastalar bir tıbbi kuruluştan ayrıldıktan sonra sürekli bakıma ihtiyaç duyarlar. Bu, özellikle hastanın durumunu izlerken tıbbi ekipler için operasyonel ve lojistik zorluklar yaratır. Bu tür çabaları desteklemek için sağlık hizmeti sağlayıcıları, hastaların tesisten ayrıldıklarında taktıkları Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarını kullanırlar. Cihaz, sağlık verilerini sürekli olarak güvenli bir bulut sunucusuna gönderir ve yapay zeka modelleri bunları analiz eder. Örneğin, tıbbi IoT cihazları sağlayıcısı olan BioT, daha bağlantılı bir uzaktan hasta izleme sistemi geliştirmek için AWS IoT Core'u kullanıyor. AWS IoT Core, tıbbi cihazları buluta bağlayarak güvenli bir şekilde veri alışverişinde bulunmalarını sağlar.
Sağlık robotiği
Robotik sistemlerinin tıbbi prosedürlerde güvenilir bir asistan olduğu kanıtlanmıştır. Yapay zeka sayesinde, sağlık hizmeti robotları klinik iş akışlarını daha da güçlendirebilir. Örneğin, yapay zeka destekli bir robotik kol, cerrahi prosedürlere yardımcı olabilir veya biyopsilerde ekstrakte edilen doku numunelerini analiz edebilir.
Yapay zeka destekli robotiğin günlük operasyonlarda bile yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Diligent Robotics, ön saflardaki klinisyenlerin ihtiyaç duydukları eşyaları getiren bir yapay zeka robotu olan Moxi'yi yarattı. Amazon SageMaker'ın yapay zeka modelleri kullanılarak geliştirilen robot, hemşireleri hastalarla doğrudan ilgili olmayan iş yüklerinden kurtarıyor. Amazon SageMaker, yapay zeka uygulamaları oluşturmak ve verileri birleşik bir platformda analiz etmek için araçlar sağlar.
Kuruluşlar sağlık hizmetlerinde yapay zekayı kullanmaya nasıl başlayabilir?
Üretken yapay zeka, sağlık sektörüne çeşitli şekillerde fayda sağlar. Bununla birlikte doktorların, hastaların ve diğer sağlık paydaşlarının çıkarlarını korumak için yapay zekanın sorumluluk bilinciyle kullanılması gerekir. Sağlık hizmetlerinde yapay zekayı uygularken dikkate alınması gereken birkaç noktayı paylaşıyoruz.
Sağlık verilerini toplayın ve saklayın
Sağlık hizmetleri yapay zeka uygulamaları, tıbbi ekiplerin hastanın sağlığı konusunda fikir birliğine ulaşmasını sağlamak için çeşitli departmanlar arasında tıbbi verileri toplar, depolar ve paylaşır. Yapay zeka araçları arasında aktarılan muazzam hasta verisi hacmi, tıbbi kuruluşlar için veri güvenliği, gizlilik ve uygunluk alanlarında zorluklar yaratmaktadır. Örneğin, ABD'de faaliyet gösteren sağlık hizmeti sağlayıcıları, kuruluşların sağlık bilgilerini koruma sorumluluğunu vurgulayan Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası'na (HIPAA) uygun hareket etmek zorundadır. Bu nedenle, yapay zekanın tüm avantajlarından yararlanmak isteyen sağlık hizmeti sağlayıcılarının güvenli bir veri depolama ve veri değişimi mekanizması oluşturması gerekir.
AWS HealthLake, sağlık hizmeti sağlayıcılarının tıbbi verileri büyük ölçekte depolamasına ve analiz etmesine olanak tanıyan, HIPAA'ya uygun bir hizmettir. AWS HealthLake ile sağlık verilerini yetkili sağlık personelinin erişebileceği ölçeklenebilir, güvenli bir bulut depolama alanında birleştirebilirsiniz. Örneğin, otizmli çocuklara hizmet veren Cortica, hastaların tıbbi geçmişlerini, davranış değerlendirmelerini ve laboratuvar raporlarını güvenli bir şekilde depolamak için AWS HealthLake'i kullanıyor.
RAG iş akışlarını uygulayın
Üretken yapay zekanın genel veri kümelerini temel alarak öğrenmesi, modelin çok farklı konulardaki sorulara yanıt vermesine olanak tanır. Bununla birlikte, belirli sağlık verileriyle eğitilmedikleri sürece, yapay zeka modelleri bir kuruluşa özel hizmetler, ürünler veya bilgiler hakkındaki soruları yanıtlayamaz. Yeni bir yapay zeka modelini sıfırdan eğitmek, bazı sağlık hizmeti sağlayıcılarının hazır olmadığı önemli çaba, zaman ve maliyetler gerektirir.
Bunun yerine, kuruluşlar benzer sonuçlar elde etmek için almayla artırılmış üretim (RAG) kullanabilir. RAG, yapay zeka modeline bir kuruluşun bilgi tabanına erişme izni veren bir tekniktir. Yapay zeka modeli bir sorgu aldığında, güncel ve doğru bir yanıt sağlamak için bilgi tabanında arama yapar.
Amazon Kendra, son kullanıcıların veri kaynaklarından bilgi keşfedebilmeleri için geliştiricilere arama yetenekleri ekleme olanağı tanıyan, son derece hassas bir kurumsal arama hizmetidir. Amazon Kendra GenAI Dizini, sağlık kuruluşlarının yapay zeka modellerini daha verimli bir şekilde uygulamalarına yardımcı olmak amacıyla, RAG ve akıllı arama için tasarlanmış yeni bir dizindir. Örneğin Orion Health, müşterilere etkileşimli sorgular aracılığıyla sağlık bilgilerine hızlı ve doğru şekilde erişme imkanı tanımak için Amazon Kendra'yı kullanıyor.
Yapay zeka çıktısını doğrulayın
Yapay zeka modelleri, kullanıcıya makul görünen fakat yeterince doğru olmayan cevaplar üretebilir. Bu tür yanlışlıklar klinik bakım deneyimini ve hastaların sağlık hizmetlerindeki refahını etkileyebilir. Bu nedenle, yapay zeka sağlık sistemlerini uygularken uygun önlemlerin alınması gerekir. Örneğin, yargıç olarak LLM yaklaşımı, sağlık hizmeti veri bilimcilerinin bir yapay zeka modelinin yanıtının yararlı, doğru, eksiksiz ve tutarlı olup olmadığını analiz etmesine ve bu niteliklere sahip olmasını sağlamasına yardımcı olur.
Sadece yapay zekaya güvenilmemeli; klinik kararlarda sağlık uzmanları da rol almalıdır. Bu şekilde; tanı, tedavi ve diğer sağlık iş akışlarına uygulanmadan önce, tüm kararlar yetkili bir profesyonel tarafından incelenmiş olur.
Sağlık kuruluşları, sorumlu yapay zeka uygulamalarıyla paralel şekilde uygun önlemleri uygulamak için Amazon Bedrock Bütünlük Korumaları'nı kullanabilir. Bu yaklaşım, yapay zeka yanıtlarındaki halüsinasyonları filtreler ve tek bir çözüm içinde gizlilik ve doğruluk önlemleri oluşturmanıza ve özelleştirmenize yardımcı olur. Gelişmiş otomatik akıl yürütme özelliği ile Amazon Bedrock Bütünlük Korumaları, yapay zeka modelinin belirli bir yanıtı neden ürettiğini doğrulayabilir ve klinisyenlere açıklayabilir.
AWS, sağlık hizmetleri ihtiyaçları açısından yapay zekanızı nasıl destekleyebilir?
Yapay zeka destekli sağlık hizmetlerinin benimsenmesi, erken müdahaleyi mümkün kılmaktan klinik iş yüklerini azaltmaya kadar birçok alanda ivme kazanıyor. Yapay zeka teknolojileri hasta bakımı sağlama süreçlerini dönüştürür, sağlık hizmetleri iş akışını kolaylaştırır, tıbbi araştırmaları hızlandırır ve daha fazlasını yapar. Hem sağlık çalışanları hem de hastalar, üretken yapay zekanın sunduğu neredeyse sınırsız potansiyelden yararlanır. Bununla birlikte, sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamalarına etik önlemler, veri güvenliği ve uygunluk kontrolleri eşlik etmelidir.
Sağlık Hizmetleri ve Yaşam Bilimlerinde AWS Üretken Yapay Zeka, sağlık kuruluşlarının hasta bakım deneyimlerini iyileştirmek için yapay zeka uygulamalarını güvenli bir şekilde yenileştirmelerine, dağıtmalarına ve ölçeklendirmelerine yardımcı olan çözümler sunar.