Sağlık Sempozyumunda AI İnovasyonları: DeepSeek 800’den Fazla Hastanede
Dünya İnternet Konferansı AI Uzmanlık Komitesi tarafından Pekin’de düzenlenen, Yapay Zeka’nın (AI) sağlık hizmetlerindeki uygulamalarına odaklanan çığır açan bir sempozyum yakın zamanda gerçekleşti. Etkinlik, Çin’deki hastanelerde AI teknolojilerinin artan entegrasyonunu vurguladı; uzmanlar, ülke çapında 800’den fazla kamu hastanesinin hizmet sunumunu iyileştirmek için DeepSeek sistemlerini uyguladığını açıkladı.
Önde Gelen Hastaneler AI Gelişmelerini Sergiliyor
Sempozyum sırasında birçok önde gelen hastane en son AI araştırma ve geliştirme girişimlerini sundu. Shenzhen’deki Hong Kong Çin Üniversitesi Veri Bilimi Okulu’nun yöneticisi Li Haizhou, Geleneksel Çin Tıbbı (TCM) için uyarlanmış büyük bir dil modeli olan TCM Omini’yi tanıttı. Bu model, Li’nin ekibi tarafından geliştirilen HuatuoGPT-o1 tarafından desteklenmektedir.
TCM Omini: Geleneksel Çin Tıbbı Teşhisinde Devrim
TCM Omini, geleneksel Çin tıbbının dört temel teşhis yöntemini içeriyor: gözlem, dinleme ve koklama, sorgulama ve palpasyon. Bu yenilikçi model, dil görünümü gibi görsel ipuçlarını analiz etmek için görüntü tanımayı kullanır, özel sensörler aracılığıyla sesleri ve kokuları yakalar ve belirtileri ve tıbbi geçmişi çıkarmak için doğal dil işlemeyi kullanır. Ayrıca, nabız sensörü verilerini entegre eder ve TCM tanılarına kapsamlı bir yaklaşım sağlayan sinyal işleme ve örüntü tanıma tekniklerini kullanarak nabız örüntülerini analiz eder.
PUMCH-GENESIS: Nadir Hastalık Teşhisini Hızlandırma
Pekin Birliği Tıp Fakültesi Hastanesi (PUMCH) ve Çin Bilimler Akademisi Otomasyon Enstitüsü (CASIA), nadir hastalıkları teşhis etmek için tasarlanmış bir AI büyük modeli olan PUMCH-GENESIS’i ortaklaşa geliştirdi. Model, sempozyumda resmi olarak tanıtıldı.
PUMCH Disiplin Denetleme Komisyonu sekreteri Yang Dungan, PUMCH-GENESIS’in genomik analizdeki kritik bir darboğaza, yani tüm genom dizileme (WGS) verilerinin zaman alan yorumlanmasına değindiğini vurguladı. Şu anda, deneyimli klinisyenler bile hasta bakımını engelleyen günlük olarak yalnızca sınırlı sayıda WGS raporunu analiz edebilir. Derin öğrenme ve karma veri-bilgi füzyonundan yararlanan bu yeni AI sistemi, genetik tanılamanın verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırma vaadinde bulunmaktadır. PUMCH-GENESIS’in daha yüksek hacimli WGS verilerini analiz etme yeteneği, tanı sürecini hızlandırır ve nadir hastalıklara sahip hastalar için daha erken ve daha etkili tedavi müdahalelerine yol açabilir.
PUMCH, hasta hizmetleri, klinik tanı ve tedavi, tıbbi araştırma ve hastane yönetimi dahil olmak üzere çeşitli hastane fonksiyonlarında 80’den fazla AI uygulamasını halihazırda entegre etti ve AI’nın kurum genelinde geniş çapta benimsenmesini gösteriyor.
Ruijin Hastanesi’nin AI Geliştirmeye Veriye Dayalı Yaklaşımı
Şanghay Dijital Tıp İnovasyon Merkezi müdür yardımcısı Zhu Lifeng, Ruijin Hastanesi’nin veri kullanımına verdiği önemi ve multimodal ve çoklu hastalık tıbbi külliyatlarını oluşturma çabalarını vurguladı. Hastane, verileri AI geliştirme için en değerli kaynak olarak kabul ediyor.
Kapsamlı Tıbbi Külliyatlar Oluşturma
Ruijin Hastanesi, kalite değerlendirme ölçümleri, veri zaman serisi organizasyonu, multimodal klinik veri kümesi hizalaması ve ayrıntılı veri notasyonu dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için sağlık verilerinden yararlanmıştır. Hastanenin geniş tıbbi bilgi yelpazesini kapsayan kapsamlı veritabanı, karmaşık tıbbi zorlukları ele alabilen sağlam AI modellerinin geliştirilmesine olanak tanır.
Zhu, Ruijin Hastanesi’nin toplam sağlık verilerinin 5PB’ye ulaştığını ve tıbbi teknolojilerin sürekli ilerlemesi nedeniyle yıllık yaklaşık 1,5PB’lik bir artış olduğunu açıkladı. Sürekli genişleyen veritabanı, AI algoritmalarını eğitmek ve iyileştirmek için zengin bir kaynak sağlayarak doğruluklarını ve etkinliklerini sağlar.
DeepSeek’in Hastanelerde AI Kullanımına Etkisi
Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi Bulut Bilişim ve Büyük Veri Araştırma Enstitüsü müdür yardımcısı Min Dong, DeepSeek’in Çin’in hastane sistemlerinde AI teknolojisinin benimsenmesini hızlandırmadaki önemli rolünü vurguladı.
DeepSeek Sistemlerinin Geniş Ölçekte Benimsenmesi
3 Mayıs itibarıyla, ülke çapında 800’den fazla kamu hastanesi, her düzeydeki tıbbi kurumu kapsayan DeepSeek sistemini uyguladı. Bu yaygın benimseme, AI’nın sağlık hizmeti sunumunu dönüştürme potansiyelinin artan şekilde tanınmasının altını çiziyor.
Min, AI’nın hastanelerdeki hizmet sunumu ve yönetiminin verimliliğini önemli ölçüde artırdığını vurguladı. AI destekli araçlar rutin görevleri otomatikleştirebilir, iş akışlarını düzene sokabilir ve klinisyenlere değerli bilgiler sağlayarak sonuçta daha iyi hasta sonuçlarına yol açabilir.
Tıbbi AI Uygulamasındaki Zorlukları Ele Alma
Ancak Min, algoritmik sınırlamalar veya bozuk çıktılara yol açabilecek ve halüsinasyon riskini içeren tıbbi AI’nın geniş ölçekli uygulamasıyla ilişkili zorlukları da kabul etti. Uzmanlaşmış tıbbi durumlar için yüksek kaliteli veri kümelerinin olmaması, eğitim ve çıkarım için düşük veri kalitesine de yol açabilir. Dahası, veri eğitim süreci güvenlik ve gizlilik riskleri hakkında endişeler yaratmaktadır.
Algoritmik Sınırlamalar ve Halüsinasyonlar
AI algoritmaları kusursuz değildir ve bazen yanlış veya yanıltıcı sonuçlar üretebilir. Bu, özellikle küçük hataların bile ciddi sonuçlara yol açabileceği tıbbi uygulamalarda endişe vericidir. Bir AI modelinin gerçek verilere veya kanıtlara dayanmayan çıktılar ürettiği “halüsinasyon” riski, AI sistemlerinin dikkatli bir şekilde doğrulanması ve izlenmesi ihtiyacının altını çizmektedir.
Veri Kalitesi ve Erişilebilirlik
AI modellerinin performansı, eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına büyük ölçüde bağlıdır. Uzmanlaşmış tıbbi durumlar için yeterince büyük ve çeşitli veri kümelerinin olmaması, AI destekli tanı ve tedavi araçlarının doğruluğunu ve güvenilirliğini sınırlayabilir. Bu zorluğun üstesinden gelmek, katı etik ve gizlilik standartlarına uyarak yüksek kaliteli tıbbi verileri toplamak, düzenlemek ve paylaşmak için işbirliğine dayalı çabalar gerektirir.
Güvenlik ve Gizlilik Endişeleri
AI modellerini eğitmek için hassas hasta verilerinin kullanılması, önemli güvenlik ve gizlilik endişeleri yaratır. Hasta bilgilerini yetkisiz erişimden ve kötüye kullanımdan korumak için sağlam güvenlik önlemleri uygulamak çok önemlidir. Ek olarak, hasta özerkliğine saygı duyan ve AI odaklı kararların hastanın en iyi çıkarları doğrultusunda alınmasını sağlayan şeffaf ve hesap verebilir AI sistemleri geliştirmek önemlidir.
Sağlıkta AI’nın Geleceği
Sempozyum, TCM teşhisinden nadir hastalık tanımlamasına kadar uzanan yenilikçi uygulamalara örneklerle AI’nın sağlık hizmetlerinde dönüştürücü potansiyelini vurguladı. DeepSeek sistemlerinin Çin’deki hastanelerde yaygın olarak benimsenmesi, AI’nın hizmet sunumu ve yönetimi iyileştirme yeteneğinin artan şekilde tanınmasını göstermektedir.
Ancak sempozyum aynı zamanda AI’nın sağlık hizmetlerinde güvenli, etkili ve etik bir şekilde uygulanmasını sağlamak için ele alınması gereken zorlukların altını çizdi. Bu zorluklar arasında algoritmik sınırlamalar, veri kalitesi sorunları ve güvenlik ve gizlilik endişeleri yer almaktadır. Sağlık sektörü, bu zorlukların üstesinden proaktif bir şekilde gelerek, AI’nın tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir ve teknolojinin klinisyenleri güçlendirdiği ve hasta sonuçlarını iyileştirdiği bir gelecek yaratabilir.
Sergilenen gelişmeler, AI’yı tıbbi uygulamaya entegre etme yönündeki daha geniş bir eğilimi yansıtıyor ve daha hassas teşhisler, kişiselleştirilmiş tedaviler ve verimli sağlık hizmeti sunumu için potansiyel sunuyor. Tartışma ayrıca, sağlık hizmetlerinde sorumlu AI uygulaması sağlamak için veri erişilebilirliğinin, algoritma şeffaflığının ve etik hususların önemi üzerinde durdu.
Hassas Tıp
AI’nın büyük miktarda hasta verisini analiz etme yeteneği, tedavilerin bireyin genetik yapısına, yaşam tarzına ve çevresine göre uyarlandığı hassas tıbba yol açabilir. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, tedavi etkinliğini artırabilir ve yan etkileri azaltabilir.
İlaç Keşfi
AI, olası ilaç adaylarını belirleyerek, etkinliklerini tahmin ederek ve tasarımlarını optimize ederek ilaç keşif sürecini hızlandırabilir. Bu, hastalıklar için yeni tedaviler geliştirme ile ilişkili zamanı ve maliyeti önemli ölçüde azaltabilir.
Uzaktan Hasta İzleme
AI destekli uzaktan hasta izleme sistemleri hastaların hayati belirtilerini izleyebilir, potansiyel sağlık sorunlarını erken tespit edebilir ve zamanında müdahaleler sağlayabilir. Bu, hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve hastaneye yatış ihtiyacını azaltabilir.
İdari Verimlilik
AI, randevu planlama, faturalandırma ve sigorta talebi işleme gibi idari görevleri otomatikleştirerek sağlık çalışanlarının hasta bakımına odaklanmasını sağlayabilir. Bu, verimliliği artırabilir ve maliyetleri düşürebilir.
Artırılmış Gerçeklik
AI ile birleştirilmiş artırılmış gerçeklik (AR), cerrahlara karmaşık prosedürler sırasında gerçek zamanlı rehberlik sağlayarak doğruluğu artırabilir ve komplikasyon riskini azaltabilir. AR ayrıca tıp öğrencilerini eğitmek ve hastaları eğitmek için de kullanılabilir.
Sempozyumda tartışılan gelişmeler, AI teknolojisinin sağlık hizmetlerini nasıl yeniden şekillendirdiğini göstermektedir. AI gelişmeye ve tıp alanına daha fazla entegre olmaya devam ederken, veri gizliliği, güvenliği ve AI’nın hassas sağlık hizmeti karar alma süreçlerindeki kullanımının etik sonuçları, önümüzdeki yıllarda sağlık sektörü içinde önemli bir odak alanı olmaya devam edecektir. Bu önemli alanlardaki gelişime yönelik dikkatle, AI’nın entegrasyonu tıbbi teknolojiyi yeni bir bakım çağına getirecektir. Teknoloji geliştikçe, açıklanan işbirliğine dayalı çabalar, AI’daki gelişmelerin güvenli bir şekilde ve bireysel hasta ihtiyaçlarına dikkatle geliştirilmesini ve uygulanmasını sağlayacaktır.