Sağlık Alanında Yapay Zekâ Işık Hızında Gelişiyor.

Saatin 02.00’inde acil serviste bir hekim, hastanın tıbbi kaydını özetlemesi için hastanenin yeni yapay zekâ asistanını soruyor. İmleç dakikalarca dönerken, asla yapması için tasarlanmayan bu yapay zekâ aracı, altında yatan onlarca yaşında veritabanının yanıtını bekliyor.

Elektronik tıbbi kayit (EHR) sistemi çok eski ve yapay zekâ’nın taleplerine uyum sağlayacak şekilde inşa edilmiş değil. Tıpkı 25 yaşındaki bir koşucunun sprint atması için 50 yaşında bir koşucudan istemek gibi; çekilen bir kas ya da yırtılan bir bağdan sorunuz. Hastaneler her yerde yapay zekâ araçlarını kullanıma alırken, altta yatan sistemlerinin bu teknolojilerin ışık hızı taleplerine dayanıp dayanamayacağını bilemeden böyle çalışıyor.

Baş bir sektörde yavaş ya da ara sıra çöken bir sistem satış ekibine baş ağrısı yaratabilir. Sağlık hizmetlerinde ise hastalar risk altındadır. Hekim, imleç dönerken dönerken, bilgiyi “eski yöntemle” nasıl bulacağını unutmuş olabilir. Aşırı yüklenmiş ve yaşlanmış sistemlerin, hastanın aşırı derecede büyük ihtiyaçlarının ve günümüzün hız ile ortaya çıkan teknolojilere dair isteğinin kesiştiği nokta, bir krizin ham maddelerini içeriyor. Ve bu, sağlık sektöründe anyone’ın konuşmaktan heyecan duymadığı ya da proaktif olarak çözmeye çalıştığı bir kriz.

SAĞLIK HİZMETLERİ YAPAY ZEKÂ VAADLERİNE ŞAŞIRIYOR

Sağlık hizmetlerinde yapay zekâ büyük bir potansiyele sahip; yapay zekâ’nın sağlık hizmetlerini daha öngörülü, verimli ve ucuz hale getirdiğini öven görüşler sık sık yayımlanıyor. İş gücü açıklarını kapatmaya ve daha hızlı belgelemeye yardımcı olabilir, hızlı yanıtlar sunarak önceki yetkilendirmeleri (prior authorization) gezinmeye harcanan zamanı kısaltabilir. OpenAI şimdi, kendi yapay zekâ özellikleri yol haritasına da sahip olan ABD’nin en büyük EHR şirketi Epic ile iş birliği yapıyor. Ulusal düzeydeki büyük sigortacılar, aynı yapay zekâ şirketlerinden gelen çözümleri platformlarına gömüyor. Sağlık sistemleri ise bunun üzerine sohbet katmanları ve yapay zekâ katmanları yığıyor.

|

Yapay zekâ şişesi şişeden çıktı ve kimse onu geri koymak istemiyor. Sorun ise, altta yatan EHR sistemlerinin bu yeni bulunan baskıyı yönetip yönetemeyeceğini soran az sayıda lider olması. Hayır ise, birçok büyük sağlık sistemi ve sigortacı, EHR’leriyle zor durumlara düşebilir. Bir şey patladığında, bu uyarısız gerçekleşecek.

Sorun yalnızca sağlık hizmetlerine özgü değil. 2023 tarihli bir haber, Dell’in Fortune 5000 şirketlerinin kullandığı yazılımların en az 20 yıl önce geliştirildiğini tahmin ettiğine işaret ediyordu. 2026 tarihli bir araştırmada ABD veritabanı uzmanlarının %97’si, kuruluşlarının eski programların en az bazı sürümlerini çalıştırdığını söyledi.

Sağlık hizmetlerindeki her yazılım parçası, tek bir hekimin tek tek bir ekranı tıklayarak eriştiği yapılandırılmış, aralıklı erişime inşa edilmiş bir mimari üzerine oturuyor. Bir yapay zekâ sohbet botu bunu tamamen değiştiriyor; veriye gerçek zamanlı olarak sorguluyor ve ardından hekimin göreceği çıktının ne olacağını belirliyor. Veri mimarisi asla bu kadar hızlı ya da bu kadar sık sorulmak için tasarlanmamıştı. Eski ya da yanlış okunan veri, kolayca sağlık personeline yönelik kendinden emin bir sohbet botu yanıtına dönüşebilir.

Bunu binlerce kullanıcıyla çarpın; yapay zekâ sorgularken ve sıradan insan personeli vardiyada aynı anda gece gündüz EHR’ye saldırırken. Bu baskı altındaki EHR’deki yavaşlama, yeni yapay zekâ aracının içinde kalmıyor. Tüm sağlık sistemindeki her iş akışını aşağı çekecek. Sağlık sektörü temelde köprünün ağırlık limitini, köprünün taşıma kapasitesini kontrol etmek yerine içine daha fazla kamyon sürerek test ediyor.

PEKİ BORILAMA NASIL?

Veri mimarisini yeniden inşa etmek pahalı, karmaşık ve gerçekten riskli. Bir üretim veritabanını güncellemek, uyumluluk sorunları ve hizmet kesintisi dahil olmak üzere operasyonel riskler taşıyabilir; ayrıca desteklenmeyen yazılım çalıştırmak güvenlik ve güvenilirlik riskleri yaratır.

Bu, bir evi birkaç yılda bir boyamak ama duvarların arkasındaki şeyleri, yaşlanmış borulamayı ya da elektrik tesisatını bir şey patlayana kadar tamir etmemek gibi. Şirketler ve hükümetler, doğrudan gelire uzanan bir bağı olmayan, özellikle tek getirinin bir başarısızlığı ya da krizi önlemek olması modernizasyon gibi işleri finanse etmek struggle ediyor. Sadece yeniden boyamak daha kolay görünüyor.

Yapay zekânın hızlı ve gözetimsiz erişimi, bu eski sorunu altı ay öncesinden çok daha acil kıldı. Bir hastane küçük bir yapay zekâ pilotu uygular ve işler yolundan çıkarrsa, zarar sınırlı kalır. Ancak bir eyaletteki bir sağlık sistemindeki tüm hastaneler aynı anda harekete geçerse, bunun mümkün olabileceğini bile bilmeden kendi kendine bir kriz tetikleyebilir. Liderler siber güvenlik ve sızma tehlikelerinden endişe duyuyor, ancak kimse motorun altına bakmıyor.

Sorumluluk paylaşılarak olası zararların önüne geçilebilir. Bu da sağlık sistemi teknoloji uzmanlarının, aracıyı canlı ortama almadan önce altyapının yeni bir aracıyı destekleyebileceğini doğrulamasını gerektirir. Mevcut sağlık platformlarına yapay zekâ ekleyen tedarikçiler, kendi sistemlerinin sınırlarını bilmelidir, çünkü bu müşteriler için risk yaratır. Başkasının altyapısına monte edilen ürünler sunan yapay zekâ geliştiricileri ise söz konusu sistemin sınırlarını zorlar. Peki ya donup kaldığında plan nedir?

SERT SORULARI ŞİMDİ SORUN

Risk azaltımına odaklanma zamanı geldi. Sağlık sektörü, ivme ve değişen teknolojilere ayak uydurma isteğiyle zaten yapay zekâ yarışında. Ancak hasta güvenliğinin risk altında olduğu bir sektör olarak, yapay zekânın neye monte edildiğine ve işler ters gittiğinde ne olabileceğine bakmamayı göze alamayız.

25 yaşındaki bir koşucuyla aynı tempoyu korurken kasını zorlayan 50 yaşında bir koşucu, aynı hızda koşmaya devam ederse yalnızca bir kez sakatlanmaz; bu sakatlanmaları defalarca yaşar. Onlarca yaşında mimari de, sınırsız şekilde aynı tempoyu koruması istendiğinde tıpkı böyle çöker.

Üç adım gerekli; ilk olarak gerçeğin değerlendirilmesi. Sağlık sistemleri ve sigortacılar, yapay zekâ kapıyı çaldığında altyapılarının ne kadarını kaldırabileceğini anlamalıdır. Buna sistemlerin kaç yaşında olduğu ve hem yapay zekâ hem de personel aynı anda sorgulama yaptığında işlerin nasıl işlediği dahildir. İkinci olarak yatırım. Liderler, yapay zekâ seferberliğine aynı aciliyetle yaklaşarak, altını dolduran teknolojileri çok geç olmadan önce desteklemeli veya yenilemeli. Üçüncü olarak bir yol haritasına bağlanmak; çünkü modernizleme girişimleri çok yıllı bir çabadır ve uzun vadeli getiri, işe yarayan bir yapay zekâ olacaktır.

Yapay zekânın değeri ancak sektör, kimin konuşmak istemediği bir konuyu çözünce gerçekleşebilir—yapay zekâ benimseme, altında yatan riski anlama hızından daha hızlı ilerliyor.

Effie Carlson, Watershed Health’in CEO’sudur.