Yapay zeka, olabildiğince hızlı bir şekilde bütün dünyada gelişmeye devam ediyor. ABD’de yapılan yeni bir yapay zeka çalışması ise tıp dünyasında ciddi bir tartışmaya sebep olacak gibi görünüyor. New Scientist’te yayınlanan yeni bir çalışma ile ilgili makale, kalp hastası insanların EKG sonuçlarına bakarak bir yıl içinde, hayatını kaybedecek insanları tespit eden bir makine öğrenme algoritması duyurdu.
Makine öğrenme algoritmasının sonuçları arasından en şaşırtıcı olanlarından biri, kardiyologların EKG sonuçlarına göre sağlıklı olduklarına inandıkları insanların ölüm riskini bile doğru bir şekilde hesaplamış olması.
Makine öğrenme uzmanları, algoritmanın insanları farklı gruplara göre ne kadar iyi sıralayabildiğini ölçmek için eğri altındaki alan(AUC) ismi verilen bir ölçüm kullandılar. Araştırmacılar, bir yıl içerisinde hangi insanların hayatta kalacağı, hangilerinin öleceği ile ilgili iki grup için algoritmayı ayarladılar. Sonuçta algoritmanın başarısı kaç kişinin doğru gruplara yerleştirildiği ile ölçüldü. Algoritma bu şekilde yüzde 85 oranında bir doğru tahmin ortalaması yakaladı.
Araştırma ile ilgili ilk kusur, bilim insanlarının bir yıllık geçmiş verileri kullanmalıdır. Bu şekilde kapalı veri seti ile çalışan bilim insanları, sonuçlarını doğrudan doğru sonuçlarla karşılaştırabilirler. Kapalı bir veriyi değerlendirmekle, hastayı tedavi etme yönteminin değiştirilmesine neden olacak, araştırılmamış bir mekanizma kullanmak arasında önemli bir fark vardır. En azından birincisi tıp etiği açısından kesin olarak etiktir. Ancak ikincisi büyük bir tartışma konusudur.
Tıbbi araştırmalar, aynı etik engellerle karşı karşıya olmaya devam ediyor. Makine öğrenmeye dayanarak yapılan müdahalenin sonuçları değiştirmesi ve bir insanı kurtarması durumunda ne olacak? Yapay zeka, büyük bir güvenle kullanılmaya başlanacak mı? Bu araştırmaya dair çalışmaların sonuçları bu tartışmaya dair önemli bir fark yaratacaktır. Ortaya çıkacak daha iyi bir tahmin mekanizması, hastaların farklı şekilde tedavilerle daha uzun süre yaşamasını sağlayabilir.