Günümüzde hastaneler, klinikler, laboratuvarlar ve hatta evde kullandığımız sağlık uygulamaları bile tonlarca veri üretiyor. Bu veriler; kalp atış hızımızdan, kullandığımız ilaçlara, teşhislerden MR sonuçlarına kadar geniş bir yelpazeye yayılıyor. Peki bu verilerin hepsi doğru mu, eksiksiz mi, zamanında mı? İşte bu soruların yanıtı, sağlık hizmetlerinin kalitesini doğrudan etkiliyor. Ve burada devreye çok güçlü bir yardımcı giriyor: Yapay zekâ (YZ).
Bu yazıda, “Yapay zekâ sağlık verilerinin kalitesini nasıl artırıyor?”, “Hangi yöntemler kullanılıyor?”, “Bu bize ne fayda sağlıyor?” gibi sık sorulan sorulara herkesin anlayabileceği şekilde açıklık getireceğiz. Hazırsanız, karmaşık gibi görünen bu konuyu birlikte sadeleştirelim.
Sağlık Verilerinde Kalite Neden Önemlidir?
Bir doktorun doğru teşhis koyabilmesi için güvenilir verilere ihtiyacı vardır. Düşünün: Bir hastanın kan şekeri değeri yanlış girildiyse ya da eski bir tahlil sonucu sistemde hâlâ geçerliyse, bu ciddi sonuçlara yol açabilir.
Kötü veri kalitesi;
- Yanlış teşhislere,
- Gereksiz testlere,
- Tedavi gecikmelerine
- Ve hatta hastanın hayatını tehlikeye atan hatalara neden olabilir.
Bu yüzden, sağlık verilerinin doğru, eksiksiz, tutarlı ve güncel olması büyük önem taşır. Ancak, milyonlarca kayıt arasında bu kaliteyi elle sağlamak neredeyse imkânsızdır. Burada yapay zekâ devreye girer.
Yapay Zekâ Sağlık Verilerini Nasıl İyileştiriyor?
Yapay zekâ sistemleri, büyük veri kümeleri içinde eksiklikleri, çelişkileri ve hataları otomatik olarak bulup düzeltebilir. İnsan gözüyle tespit edilmesi günler sürebilecek bir sorunu, YZ birkaç dakika içinde fark edebilir.
Bunu şöyle düşünün: Elinizde binlerce hasta kaydı var. Her birinde farklı bir laboratuvar sonucu, notlar ve teşhisler yer alıyor. Bir YZ sistemi bu verileri tarar, örneğin; bir hastanın doğum tarihiyle çelişen bir işlem tarihi varsa bunu yakalar. Veya bir ilacın dozu farklı yerlerde tutarsız girilmişse düzeltir.
Yapay Zekâ Hangi Veri Kalitesi Sorunlarına Çözüm Sunar?
Yapay zekâ, sağlık verilerinde özellikle şu 6 kalite boyutunu hedef alır:
- Doğruluk: Bilgiler gerçek mi, hatasız mı?
- Eksiksizlik: Gerekli tüm bilgiler var mı?
- Tutarlılık: Birbirini çelişen bilgiler var mı?
- Zamanlılık: Veriler güncel mi?
- Benzersizlik: Aynı hasta birden fazla kez mi kaydedilmiş?
- Geçerlilik: Veriler anlamlı mı, kullanıma uygun mu?
Bugüne kadar yapılan araştırmalarda, en çok “doğruluk” ve “tutarlılık” üzerinde durulmuş. Ancak “zamanlılık” ve “geçerlilik” gibi boyutlar da aynı derecede önemli ama daha az ilgi görmüş. Oysa hastane acil servisinde çalışan bir doktor için, birkaç hafta öncesine ait bir tahlil sonucu bugün işe yaramayabilir.
Hangi Yapay Zekâ Yöntemleri Kullanılıyor?
Yapay zekâ aslında tek bir teknoloji değil; birçok farklı yöntemin ortak adıdır. Sağlık verilerinde kaliteyi artırmak için en sık kullanılan yöntemler şunlardır:
- Denetimli Öğrenme: Bilgisayara önce doğru örnekler gösterilir, sonra yeni gelen verilerle hataları bulması istenir.
- Doğal Dil İşleme (NLP): Doktor notları gibi serbest metinleri anlayarak önemli bilgileri çıkarır.
- İzolasyon Ormanı: Normalden sapan, sıra dışı verileri tespit eder.
- Derin Öğrenme: Beyin gibi çalışan algoritmalarla karmaşık ilişkileri öğrenir.
- Federe Öğrenme: Farklı hastanelerin verilerini birleştirmeden, gizliliği koruyarak ortak model geliştirme yöntemidir.
- Veri Merkezli YZ: Modeli değil, verinin kendisini iyileştirmeye odaklanır.
- Ontoloji Tabanlı Veri Yönetimi: Verilerin kavramsal olarak tutarlı ve anlamlı olmasını sağlar.
Veri Merkezli Yapay Zekâ Nedir?
Bu kavram, YZ dünyasında yeni ama etkili bir yaklaşımdır. Geleneksel olarak hep modeli geliştirmeye odaklanılırken, bu yöntem önceliği verilere verir.
Yani diyor ki: “Kötü veriyle ne kadar iyi model yaparsan yap, sonuç yine kötü olur.”
Veri merkezli yapay zekâ;
- Eksik bilgileri tamamlar,
- Hatalı verileri düzeltir,
- Verileri standartlaştırır.
Bu şekilde model daha kaliteli verilerle eğitilir ve dolayısıyla daha doğru tahminler yapar.
Federe Öğrenme Neden Önemlidir?
Hastaneler, klinikler veya laboratuvarlar hasta verilerini genelde paylaşmak istemez. Çünkü bu veriler son derece hassastır. Federe öğrenme bu soruna harika bir çözüm sunar.
Nasıl mı?
Her kurum, kendi verisini kendi içinde işler. Ama elde edilen öğrenme, yani modelin bilgisi, ortak bir sisteme katkı sağlar. Böylece:
- Veriler yerinde kalır,
- Gizlilik korunur,
- Ortak bir yapay zekâ modeli gelişir.
Bu yöntemle, hem hasta gizliliği ihlal edilmez hem de tüm sistem daha zeki hale gelir.
Hangi Sorunlara Daha Az Dikkat Ediliyor?
Araştırmalar, “zamanlılık” ve “geçerlilik” konularının ihmal edildiğini gösteriyor. Oysa bu iki faktör, özellikle acil sağlık hizmetlerinde kritik önemdedir. Örneğin:
- Eski bir kan sonucu acil bir durumda yanıltıcı olabilir.
- Geçerli olmayan (eksik, anlamsız) veriler yanlış tedavilere neden olabilir.
Yani sadece doğru bilgi değil, doğru zamanda ve doğru bağlamda bilgi de önemlidir. Bu nedenle gelecekte bu alanlara daha fazla yatırım yapılması bekleniyor.
Yapay Zekâ Stratejisi Seçerken Nelere Dikkat Edilmeli?
Her sağlık kurumu kendi özel ihtiyaçlarına göre hareket etmeli. Yani bir hastanenin karşılaştığı veri kalitesi sorunları ile bir aile hekimliği kliniğinin sorunları aynı olmayabilir.
Yapay zekâ stratejisi belirlerken şu sorular sorulmalı:
- Hangi veri kalitesi sorunları öncelikli?
- Veriler ne kadar hassas?
- Hangi yasal düzenlemelere uyulmalı?
- Kaynaklar ne kadar yeterli?
Bu sorulara yanıt verdikten sonra, en uygun yapay zekâ yöntemi veya yöntem kombinasyonu seçilebilir.
Sağlıkta Geleceğin Anahtarı Veri Kalitesi
Yapay zekâ, yalnızca “akıllı sistemler” üretmekle kalmıyor. Aynı zamanda verinin kendisini akıllandırıyor. Sağlık hizmetlerinde bu, daha doğru teşhisler, daha hızlı müdahaleler ve daha etkili tedaviler anlamına geliyor.
Özellikle veri merkezli yaklaşımlar ve gizliliği koruyan federe öğrenme gibi yöntemler, sağlık sektörünün dijital dönüşümünde belirleyici rol oynayacak.
Unutmayalım:
“Kalitesiz veri, kaliteli kararları engeller.”
Yapay zekâ ise bu engeli ortadan kaldıran güçlü bir yardımcıdır.
Daha fazla bu tarz yazılar okumak istiyorsanız Teknoloji veya Sağlık kategorimize göz atabilirsiniz. Anasayfamızda bulunan güncel içeriklere ulaşmak için tıklayınız.İlgilenenler için kaynak: Artificial intelligence methods and approaches to improve data quality in healthcare data (ScienceDirect)
