MEDİMAGAZİN - Radyologlar, teknolojik gelişmelerin ön saflarında yer almalarına rağmen, yapay zekanın benimsenmesi söz konusu olduğunda kendilerini bir çıkmazın içinde buluyorlar. Teknoloji daha fazla üretkenlik ve daha düşük hata oranları vaat ediyor, ancak radyolojiye entegrasyonu kolay değil.
Makale, yapay zekanın üretkenliği artırma potansiyelini tartışıyor, ancak radyologları üretkenlik bataklığına daha da batırma olasılığı gibi zorlukların da altını çiziyor.
Verimliliğin iki uçlu kılıcı
Yapay zeka genellikle üretkenliği artıran bir araç olarak pazarlanıyor ve bu da radyoloji gibi profesyonellerin zaten yüksek görüntüleme hacimleriyle boğuştuğu bir alanda çok önemli. Ancak makale, YZ'nin verimliliği artırma vaadinin radyologların karşılaştığı mevcut zorlukları potansiyel olarak derinleştirebileceğine işaret ediyor. YZ'den elde edilen verimlilik kazanımları, daha az sayıda radyoloğun daha verimli ancak aynı yoğunlukta çalışmasıyla daha küçük bir işgücünün hakimiyetini genişletebilir ve bu da onları tükenmişliğe yatkın hale getirebilir.
Yapay zekanın hata azaltma ve teşhisteki rolü
Yapay zeka, küçük pulmoner emboliler gibi gözden kaçabilecek ince bulguları tespit ederek radyologlara yardımcı olma potansiyeline sahip. Hataların azaltılması, YZ kullanımı için zorlayıcı bir durum ancak makalede, radyologların alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisindeki duyarlılık ve özgüllük arasındaki değiş tokuş nedeniyle şüpheci olabileceği belirtiliyor. YZ'nin benimsenmesi radyologların görüntüleri yorumlama şeklini değiştirebilir, deneyimsiz radyologlar YZ'yi göz ardı etmekte zorlanabilir ve bu durum potansiyel olarak yanlış-pozitif sonuçların artışını doğurabilir.
Yapay zeka bazı radyolojik görevleri devralabilir mi?
YZ aynı zamanda normal çalışma sonuçlarını okuyabilen ve radyologların incelemesi için yalnızca anormal olanları bırakan bir araç olarak görülüyor. Bu durum cazip görünse de makale, normal bir çalışmanın mutlaka bir hastalığın olmadığı anlamına gelmediği için "normal" ifadesinin semptomlarla birlikte ele alınması gerektiğinin altını çiziyor. Görüntülemede "normal" tanımı geniş ve çeşitlidir, bu da tartışmasız en zor tanıyı koymayı sağlar.
İş gücünü azaltıyor
Yapay zeka otomasyonu mümkün kılarak görevlerin yerine getirilmesi için gereken iş gücünü azaltıyor. Makale, YZ'nin radyologları görüntüleme yorumlamasından bilgi yönetimi gibi yeni rollere kaydırabileceğini öne sürüyor. Örneğin, YZ radyolojinin akciğer kanseri taraması gibi nüfus sağlığı alanındaki etkisini artırabilir; burada radyoloğun işi sadece mümkün olduğunca çok sayıda BT sonucu bildirmek değil, YZ akciğer nodüllerini ararken taramayı koordine etmek olacaktır.
Yeniden tasarlaması gerekiyor
Bakış açısı, yapay zekanın henüz çok genç olmasına rağmen, görüntü rekonstrüksiyonundan rapor oluşturmaya kadar radyolojinin çeşitli yönlerinde halihazırda kullanılmakta olduğu sonucuna varıyor.
YZ'nin eninde sonunda radyologların lisanslarının zirvesinde performans göstermelerine izin vereceğini, ancak mesleğin işlerinin otomatikleştirilemeyen insan bileşenlerini uyarlaması ve yeniden tasarlaması gerektiğini öne sürüyor.
JAMA'da Saurabh Jha tarafından yazılmış 'Algorithms at the Gate—Radiology’s AI Adoption Dilemma' başlıklı yazının özeti.
