Bitiyor denmişti talep patlaması yaşandı: Yapay zekânın yok edemeyeceği meslek!

Yapay zeka, verimliliği ve iş yükünü azaltarak radyoloji alanını dönüştürüyor, tıbbi görüntülerin analizini geliştiriyor ancak doktorların hâlâ önemli bir rolü var.

Yapay zekanın radyoloji üzerindeki etkisi , çalışma hayatının geleceği hakkındaki küresel tartışmaların giderek daha fazla konusu haline geliyor. Bu konu, yakın zamanda Davos'taki Dünya Ekonomik Forumu'nda teknoloji liderleri ve Beyaz Saray'ın yapay zeka teknolojilerinin uygulanmasının ekonomik etkilerine ilişkin analizinin yazarları tarafından ele alındı.

Yatırım bankası Goldman Sachs'ın tahminlerine göre , yapay zekanın gelişimi Amerika Birleşik Devletleri'ndeki işlerin yüzde altı ila yedisini ortadan kaldırabilir, ancak aynı zamanda yeni mesleklerin de ortaya çıkması bekleniyor. CNN'in yazdığına göre, bu analizlerde radyoloji, yapay zekanın insan işini tamamladığı, yerini almadığı bir alan olarak sıklıkla öne çıkarılıyor .

Yapay zeka analiz süreçlerini hızlandırıyor, ancak doktorlar hâlâ kilit rol oynuyor.

Radyoloji, algoritmaların eğitilmesi için gerekli olan devasa miktarda dijital veriye sahip olması nedeniyle yapay zekâ uygulamaları için özellikle uygundur. Yapay zekâ sistemleri, tıbbi görüntüleri analiz edip kalıpları insanlardan çok daha hızlı bir şekilde tanıyabilir ve halihazırda acil müdahale gerektiren bulguları sıralamak için kullanılmaktadır.

Bununla birlikte, doktorların hâlâ çok önemli bir rolü var . Teşhis koyma, hastaları muayene etme ve tıbbi raporları hazırlama uzmanların elinde kalıyor. Uzmanların da belirttiği gibi, teknoloji aslında radyologların yapabileceği iş miktarını artırıyor.

Georgetown Üniversitesi Güvenlik ve Gelişen Teknolojiler Merkezi'nden araştırmacı Jack Carsten, "Yapay zeka işçilerin yerini almıyor, aksine yapabilecekleri iş miktarını ve hizmetlerine olan talebi artırıyor" diyor.

Radyoloji, süreçlerini tamamen dijitalleştiren ilk tıp dallarından biridir. Günümüzde neredeyse tüm röntgen, BT ve MR görüntüleri dijital biçimde mevcuttur; bu da gelişmiş yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını mümkün kılmıştır.

Radyologlar halihazırda görüntü kalitesini iyileştirmek, verileri analiz etmek ve bulguların özetlerini oluşturmak için yapay zekayı kullanıyorlar . Uzmanlar, bu araçların verimliliği artırdığını ve doktorların daha karmaşık tıbbi kararlara daha fazla odaklanmasını sağladığını söylüyor.

Yapay zeka, kayıt sürecini de hızlandırabilir. Araştırmalar, daha az sayıda ölçümle yüksek kaliteli MR görüntüleri elde etmenin mümkün olduğunu, bunun da muayene süresini kısalttığını ve daha fazla sayıda hastanın işlenmesine olanak sağladığını göstermektedir.

Sağlık sektöründe yapay zekanın kullanımı artıyor, ancak beklenenden daha yavaş bir hızda.

Büyük potansiyeline rağmen, yapay zekanın tıp alanındaki uygulamaları daha önce tahmin edilenden daha yavaş ilerliyor. Bunun nedeni , ABD'de tıbbi yapay zeka sistemlerinin onaylanmasının sekiz yıla kadar sürebilmesine yol açan katı düzenleyici gerekliliklerdir .

Ancak ilerleme gözle görülür durumda. ABD Gıda ve İlaç İdaresi (FDA) tarafından onaylanan 1.300'den fazla yapay zekâ tabanlı tıbbi cihazdan 1.041'i radyoloji alanıyla ilgili.

Aynı zamanda, iş sayısı da artıyor. ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, radyoloji alanındaki istihdamın 2034 yılına kadar yaklaşık yüzde beş oranında artacağını tahmin ediyor; bu oran tüm meslekler için ortalamanın üzerinde.

On yıl önce, profesyonel kamuoyunun bir kısmı yapay zekanın radyologların yerini tamamen alabileceği konusunda uyarıda bulunmuştu. Bunlar arasında , yapay zekanın geliştirilmesinin öncülerinden biri olan Nobel ödüllü Geoffrey Hinton da vardı ve 2016'da "radyolog yetiştirmeyi bırakmalılar" demişti.

Hinton daha sonra tahminin çok geniş kapsamlı olduğunu kabul etti. Günümüzde radyolojide yapay zekâ, genellikle doktorların bulguları analiz etmelerine yardımcı olan "ikinci bir çift göz" olarak tanımlanmaktadır.

Avantajlarına rağmen, uzmanlar riskler konusunda da uyarıda bulunuyor. Bunlar arasında algoritmik önyargı ve otomatik sistemlere aşırı güvenme yer alıyor. Araştırmalar, yapay zekanın röntgen görüntülerine dayanarak hastaların ırkını tanıyabildiğini göstermiştir; bu da olası ayrımcı teşhisler sorusunu gündeme getiriyor.

Ayrıca, sağlık sistemlerinin tasarruf amacıyla uzman sayısını azaltabileceği veya işlerinin bir kısmını daha az nitelikli personele devredebileceği ve bunun da teşhis kalitesini tehdit edebileceği yönünde bir endişe de bulunmaktadır.

Radyologlar bu nedenle yapay zeka sistemlerinin başarısının büyük ölçüde insan kontrolüne bağlı olduğunu vurguluyorlar. "Algoritmaların etkinliğinin büyük bir kısmı, sonuçlarının uzmanlar tarafından doğrulanmasından kaynaklanıyor. Doktorlar ve teknoloji arasındaki iş birliği gerçek ilerlemeyi sağlıyor," diye sonuçlandırıyorlar görüşmeciler.