ABD\u2019nin en b\u00fcy\u00fck kamu hastane sisteminin CEO\u2019su Mitchell Katz, yapay zekan\u0131n radyologlar\u0131n b\u00fcy\u00fck k\u0131sm\u0131n\u0131n yerini alabilece\u011fini s\u00f6yledi. A\u00e7\u0131klama, t\u0131p \u00e7evrelerinde sert tepkiyle kar\u015f\u0131land\u0131.<\/p>\n\n\n\n
ABD\u2019de sa\u011fl\u0131k sisteminde yapay zekan\u0131n rol\u00fc yeniden tart\u0131\u015fma konusu oldu. New York\u2019taki kamu hastanelerini y\u00f6neten NYC Health + Hospitals\u2019\u0131n CEO\u2019su Mitchell Katz, X-ray ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme analizlerinde yapay zekan\u0131n insan radyologlar\u0131n yerini alabilece\u011fini savundu.<\/p>\n\n\n\n
Katz, bir panelde yapt\u0131\u011f\u0131 a\u00e7\u0131klamada, \u201cD\u00fczenleyici engeller a\u015f\u0131l\u0131rsa bug\u00fcn bile radyologlar\u0131n b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131n\u0131 yapay zeka ile de\u011fi\u015ftirebiliriz\u201d dedi.
‘B\u00fcy\u00fck tasarruf’ hedefi
Katz\u2019a g\u00f6re \u00f6zellikle meme kanseri taramalar\u0131 gibi alanlarda yapay zeka sistemleri, ilk de\u011ferlendirmeyi yaparak yaln\u0131zca \u015f\u00fcpheli vakalar\u0131 uzmanlara y\u00f6nlendirebilir. Bu modelin sa\u011fl\u0131k sisteminde ciddi maliyet avantaj\u0131 sa\u011flayaca\u011f\u0131n\u0131 savunan Katz, hastanelerin bu y\u00f6nde ad\u0131m atmas\u0131 gerekti\u011fini belirtti.<\/p>\n\n\n\n
T\u0131p d\u00fcnyas\u0131ndan sert tepki
Ancak bu yakla\u015f\u0131m, radyoloji uzmanlar\u0131 taraf\u0131ndan sert \u015fekilde ele\u015ftirildi. San Diego\u2019daki bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme merkezinde g\u00f6rev yapan radyolog Mohammed Suhail, \u00f6neriyi \u201chastalar i\u00e7in tehlikeli\u201d olarak nitelendirdi.
Suhail, \u201cYapay zekaya tamamen dayal\u0131 bir sistem do\u011frudan hasta zarar\u0131na ve \u00f6l\u00fcmlere yol a\u00e7ar. Bunu ancak radyolojiden hi\u00e7 anlamayan biri s\u00f6yleyebilir\u201d diyerek y\u00f6neticilerin teknoloji \u015firketlerinin vaatlerine fazla kolay inand\u0131\u011f\u0131n\u0131 savundu.
Ara\u015ft\u0131rmalar da uyar\u0131yor
Yapay zekan\u0131n t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme alan\u0131ndaki s\u0131n\u0131rlar\u0131na dair bilimsel \u00e7al\u0131\u015fmalar da bu tart\u0131\u015fmay\u0131 destekliyor. Stanford \u00dcniversitesi ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n\u0131n hen\u00fcz hakem de\u011ferlendirmesinden ge\u00e7memi\u015f bir \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na g\u00f6re, baz\u0131 yapay zeka sistemleri ger\u00e7ek X-ray g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerini g\u00f6rmeden bile do\u011fruymu\u015f gibi sonu\u00e7lar \u00fcretebiliyor.
Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar bu durumu klasik \u201chal\u00fcsinasyon\u201d hatalar\u0131ndan farkl\u0131 olarak \u201cyapay zeka serab\u0131 (mirage)\u201d olarak tan\u0131ml\u0131yor. Sistemler, sanki g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc analiz etmi\u015f gibi tutarl\u0131 ve ikna edici a\u00e7\u0131klamalar \u00fcretse de, bu sonu\u00e7lar ger\u00e7ekte hi\u00e7bir veriye dayanm\u0131yor.
Uzmanlara g\u00f6re bu bulgular, hastanelerin maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmek ad\u0131na yapay zekay\u0131 h\u0131zla devreye alma e\u011filiminin risklerini ortaya koyuyor.<\/p>\n\n\n\n