Yapay zeka, doktorların röntgenlerde kırıkları tespit etmesine yardımcı olacak

Ulusal Sağlık ve Bakım Mükemmelliği Enstitüsü'ne (NICE) göre yapay zeka, doktorlar röntgenleri analiz ederken gözden kaçan kırık ve kemik sayısını azaltma potansiyeline sahip.

Sağlık değerlendirme kurumu, araştırmaların teknolojinin güvenli olduğunu ve teşhisi hızlandırabileceğini, klinisyenler üzerindeki baskıyı hafifletebileceğini ve bazı takip randevularına olan ihtiyacı azaltabileceğini gösterdiğini söylüyor.

Teknolojinin faydaları hakkında daha fazla kanıt toplanırken, İngiltere'de acil bakımda kullanılmak üzere dört yapay zeka aracı önerilecek.

KIRIK KEMİKLER GÖZDEN KAÇABİLİYOR

Yapay zekanın tek başına çalışmayacağı ve her görüntünün bir sağlık uzmanı tarafından da inceleneceği belirtildi.

NICE, kırık kemiklerin vakaların yüzde 10'unda gözden kaçtığını ve bunun acil servislerdeki en yaygın teşhis hatası olduğunu söylüyor.

NHS'de her gün binlerce röntgen görüntüsünü gerçekleştiren ve analiz eden eğitimli uzmanlar, büyük bir iş yükü ile yetersiz kalıyor.

İngiltere'deki NHS için uzun vadeli plana göre, boş pozisyon oranları radyologlar için yüzde 12,5 ve radyografistler için yüzde 15.

NICE'a göre çözüm, klinisyenlerle birlikte çalışmak için yapay zekanın gücünden yararlanmak.

"GÖZDEN KAÇIRILAN KIRIKLARI TESPİT EDEBİLİR"

NICE sağlık teknolojileri direktörü Mark Chapman, bunun klinisyenlerin işini kolaylaştıracağını söyledi.

Chapman, "Bu yapay zeka teknolojilerinin kullanımı güvenlidir ve bu meslek gruplarının altında çalıştığı baskı ve talepler göz önüne alındığında, insanların gözden kaçırabileceği kırıkları tespit edebilir" dedi.

Chapman, yapay zeka araçlarının potansiyel olarak teşhisi hızlandırabileceğini ve ilk değerlendirme sırasında gözden kaçan bir kırık nedeniyle ihtiyaç duyulan takip randevularının sayısını azaltabileceğini söyledi.

NICE, teknolojinin yanlış teşhislerde veya kırık kliniklerine gereksiz sevklerde artışa yol açmasının ihtimali olmadığını çünkü bir radyoloğun röntgen görüntülerini her zaman inceleyeceğini söyledi.

Sürecin, bir klinisyenin görüntülere kendi başına bakmasından daha iyi olacağı belirtildi.

Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanılma potansiyeli çok büyüktür.

Taramalarda meme kanserinin en erken belirtilerini tespit etmeye yardımcı olmak, kalp krizi riski en yüksek olanları belirlemek ve bir sonraki pandeminin ne zaman olacağını tahmin etmek için halihazırda kullanılmaktadır.