• Yapay zekânın tıbbi teşhislerde bulunması, uzmanların işlerini kolaylaştırıyor ancak bu teşhislere kesin olarak güvenmek zor.
• İşleri daha da kolaylaştırmak için yapay zekânın teşhislerini analiz eden bir yapay zekâ sistemi geliştirildi.
• Buna göre yapay zekâ taraması başka bir yapay zekâ tarafından incelenecek, ardından uzmanların analizine başvurulacak.

Google Research ve Google DeepMind için çalışan yapay zekâ ve tıp uzmanlarından oluşan bir ekip, mamogramlar veya göğüs röntgenleri gibi teşhis araçlarının analizini geliştirmenin yolunu aradılar. Bunun sonucunda ekip, tıbbi taramaları analiz etmede kullanılan mevcut yapay zekâ sistemlerinin güven düzeyini değerlendirmek için tasarlanmış yapay zekâ tabanlı bir sistem geliştirdi.

Son birkaç yılda yapay zekâ uygulamaları, daha rafine hâle geldikçe tıp kurumu, kaliteyi koruyarak veya iyileştirerek insan radyologlar tarafından yapılan iş miktarını azaltmanın bir yolu olarak teknolojiyi benimsedi. Şu anda yapay zekâ uygulamaları, meme veya akciğerlerde tümör arayan mamogramlar ve X-ışınları gibi taramaları analiz etmek için kullanılıyor.

Önceki araştırmalar, en güvenilir yaklaşımın aynı taramaları hem bir insana hem de bir yapay zekâ uygulamasına analiz ettirmek olduğunu ortaya koydu. Zira bu şekilde, daha az tümör gözden kaçıyor. İki radyolog tarafından yapılan analizler, neredeyse aynı sonuçları veriyor.

Bu yeni çalışmada araştırmacılar, bu tür durumlarda çalışan yapay zekâ sistemlerinin verdiği sonuçları analiz ederek bu sistemi geliştirmeye çalıştılar. Bu amaca ulaşmak için Deferral-to-Clinical Workflow (CoDoC) adı verilen bir sistem oluşturdular. Bu sistem, sahada hâlihazırda kullanılmakta olan mevcut yapay zekâ sistemleriyle birlikte çalışacak ve bu sistemler tarafından sağlanmakta olan metrikleri kullanacak.

CoDoC aynı zamanda bir yapay zekâ sistemi. Yeni sistemin görevi, yapay zekâ teşhis sistemi tarafından verilen sonuçları analiz etmek ve sonuçlara duyulan güven derecesini değerlendirmek. Ardından bu bilgileri nihai teşhisi koyacak olan insan teşhis uzmanlarına bildirmek.

CoDoC, teoride daha fazla kullanıldıkça daha doğru sonuçlar vermesi gereken bir iyileştirme döngüsü ile tasarlandı. Sistem, şimdilik hem tanısal bir yapay zekâ sistemi hem de bir insan radyolog ile çalışmak üzere tasarlandı.

Sistem, hangi sonuçların büyük olasılıkla doğru olduğunu anlamaya yardımcı olmak için kullanılıyor ve bu da doğruluğun artmasıyla sonuçlanacak. Zira sistemin test edilmesi, durumun böyle olduğunu gösterdi. CoDoC ile birlikte bir yapay zekâ sisteminin ve ayrıca bir radyoloğun kullanıldığı durumların, her iki sistemin de tek başına kullanılmasından daha güvenilir olduğu tespit edildi.

Nature Medicine dergisinde yayımlanan makalelerinde ekip, sistemi nasıl inşa ettiklerini ve test edildiğinde ne kadar iyi çalıştığını anlatıyor.

Derleyen: Nazlı Koyuncu