Shikha akıllı telefonun ekranından bize el sallıyor. Figürün hareketleri hala biraz dalgalı görünse de "gerçek" Shikha'ya olan görsel benzerliği açıkça ortada.
Bu sırada, "gerçek" Shikha bakışlarını kendi avatarını görüntüleyen akıllı telefondan, programlama kodlarının ve veri değerlendirmelerinin şifreli görünümlü şekiller oluşturduğu bilgisayarının ekranına doğru ileri geri, hareket ettiriyor. Shikha Chaganti, ABD, Princeton, New Jersey’deki Siemens Healthineers’ta Dijital Teknoloji ve İnovasyon ekibinde araştırma ve teknoloji yöneticisi olarak çalışıyor. 34 yıl önce Hindistan'da doğan Shikha, Nashville, Tennessee'deki Vanderbilt Üniversitesi'nde Tıbbi Görüntüleme Analizi konusunda uzmanlaşmış ve Bilgisayar Bilimi doktorasını tamamladıktan kısa bir süre sonra 2019 yılında, Siemens Healthineers'a katılmıştır.
“Yapay zeka beni büyülüyor. Onunla yapamayacağımız neredeyse hiçbir şey yok. Video oyunlarını daha gerçekçi hale getirmek, tıp teknolojisini daha akıllı hale getirmek, arama motorlarını ve iş sonuçlarını optimize etmek gibi yapay zeka ile kolayca yapabileceğimiz birçok şey mevcut.”
Siemens Healthineers Araştırma ve Teknoloji Yöneticisi
Siemens Healthineers Princeton ekibi yapay zekaya1 odaklanıyor. Bilim insanı Shikha Chaganti ise 2021 yılının başından bu yana "Dijital İkizim" araştırma projesine liderlik ediyor. Projenin iddialı hedefi ise bizi dijital hasta ikizi vizyonuna bir adım daha yaklaştıracak bir cep telefonu uygulaması geliştirmek.
Peki, neden böyle bir uygulamaya ihtiyacımız var ve dijital ikiz niçin geleceğin çabalamaya değer, öncelikli teknolojilisi olarak görülüyor?
Shikha, #Futureshaper röportajında "Mevcut sistemde, hasta tüm tıbbi verilerinden sorumludur." diye açıklıyor. "Örneğin bazı semptomlar yaşayan bir hastaysam, doğru tanıyı alana kadar sık sık birkaç uzmanı ziyaret etmem gerekir. Her ziyaretimde test sonuçlarımı, sonuç CD'lerimi ve gerekli tüm belgelerimi yanımda taşımam gerekir. Yaşadığım semptomları, onları ilk fark ettiğimde tam olarak hatırlamalı ve herhangi bir uzman tarafından önceden uygulanan testlerin sonuçlarını doğru şekilde iletmem gerekir."
Bu durum belirli riskler teşkil ediyor çünkü yalnızca ilgili tüm bilgilere sahip olan doktorlar doğru teşhisi koyabilir ve doğru tedaviyi başlatabilirler. “En kötü senaryoda, hastalar ihtiyaç duydukları tedaviyi zamanında alamayabilirler ve bu durum çok geniş kapsamlı sonuçlar doğurabilir.”
Bu durumdan bahsederken Shikha'nın yüzündeki ifade ciddileşiyor. Kendisi de ne yazık ki özel hayatında tam olarak böyle bir olay yaşamış ve doğru teşhisin zamanında konulmamasıyla tedavi için çok geç kalınmıştır. Shikha’nın bu uygulamayı geliştirmeye kendisini adamış olmasının bir nedeni de yaşadığı bu talihsiz olaydır.
Veriler "silolarında" sıkışıp kalıyor
Günümüzde sağlıkla ilgili veriler, örneğin akıllı saatler gibi teknolojik aletlerin yardımıyla, hali hazırda gerçek zamanlı olarak toplanabiliyor. Shikka’nın da belirttiği gibi, bu veriler ‘’bugün ne kadar aktiftiniz, kaç adım attınız, kalp atış hızınız nedir?" gibi bilgileri içeriyor. Ancak bu veriler, tıbbi görüntüleme veya laboratuvar testlerinden elde edilen diğer birçok veri gibi kendi ayrı veri silolarında izole kalıyor. Şimdiye kadar bu tür verilerin bir kişinin mevcut sağlık durumuna ilişkin kapsamlı bilgiler sağlamak için saklandığı tek bir merkezi yok.
Projedeki fikir ise gelecekte bu tür verileri toplamak için sorunsuz aygıtlar oluşturmak. Böylece farklı kaynaklardan gelen bilgiler daha büyük modeller ile ilişkilendirilebilecek ve kişilerin sağlık verileri eksiksiz olarak kişinin uygulamadaki dijital ikizinde toplanabilecek. Hızın önemli olduğu acil durumlarda ise bu veriler her an ulaşılabilir ve güncellenebilir olabilecek.
Yapay zeka tarafından yaratılan bir avatar
Uygulamanın kullanıcı arayüzünde, kişiyi dijital bir avatar temsil ediyor. Avatar, yapay zeka tarafından basit bir özçekimle oluşturuluyor. "Gerçek" insanla aynı görünen bu dijital ikiz, bir benzetmeden çok daha fazlası. Shikha, kavramsal amacını açıklarken: " Uygulamayı kullanan kişilerin uygulamayı tutarlı bir şekilde kullanmalarına yardımcı olan dijital ikizleriyle özdeşleşmelerini istiyoruz." diyor.
Shikha, "Hasta modeli, hastaların sağlık yolculuklarında kişiselleştirilmiş bakım alabilmeleri için mevcut olan her sağlık verisini kullanabilir." diye açıklıyor. Uygulama, mümkün olan en kapsamlı resmi oluşturmak için çeşitli veri silolarıyla bağlantı kurabilecek. Kişinin sağlık verilerini, örneğin fiziksel aktiviteleri ve yaşamsal belirtileri hakkında bilgi verecek olan akıllı saati ile bağlantı kurarak toplayabilecek. Ayrıca uygulama, FHIR [2] standardını da destekleyecektir. Bu destek, uygulamanın hastayla ilgili tıbbi görüntüleme verilerini elde etmek için hastanelerdeki PACS ile bağlantı kurmasını sağlayacak.
PACS nedir?
PACS, "Resim Arşivleme ve İletişim Sistemi" anlamına gelen ve radyografi, CT ve MR gibi görüntüleme süreçlerinden gelen tıbbi görüntü verilerini yönetmek ve arşivlemek için kullanılan bir dijital teknoloji sistemi.
Sistemden uygulamanın EHR sunucularıyla bağlantı kurmasını da sağlaması hedefleniyor. Böylece hastanın daha önceki muayene verileri, kullandığı ilaçlar, laboratuvar testleri gibi veriler de dijital ikize dahil edilebilecek. Ek olarak, kullanıcılar mevcut sağlık durumlarını ve yaşadıkları herhangi bir semptomu "sağlık günlüğü" gibi bir uygulamaya kaydedebilecekler.
Dijital ikiz, gerçek muadili ile büyüyor
Shikha, işaret parmağını kullanarak uygulamanın ayarlarına avatar için yeni ağırlık verilerini giriyor ve yapay zeka da avatarın birkaç kilo almış gibi görünmesini sağlayacak değişiklikler için harekete geçiyor. Avatar, kullanıcı arayüzünde gerçek kişiyi yansıtacak şekilde değiştirilebiliyor. Hasta modeli, dijital dünyadan gelen kullanıcı verileri ile arka planda sürekli olarak gelişiyor. Kullanıcının kişiselleştirilmiş dijital ikizi, her muayene ve her yeni tıbbi veri seti ile güncelleniyor. Bu nedenle ilgili her bilgi parçacığı, sağlık yolculuğu boyunca aktif olarak güncelleniyor.
Yapay zeka ile veri toplama ve yeni iç görüler oluşturma
Uygulama üzerindeki araştırma çalışmaları, veri toplamak ve depolamaktan çok daha fazlasını içeriyor. Kullanıcı için oluşturulan veriler sayesinde yeni iç görüler de gelişebilir. Bu sayede oluşan bulgulara dayalı olarak özel tıbbi önlemler alınabilir. Shikha, yapay zekanın verileri düzenleyerek kilit rol oynadığını belirtiyor ve ekliyor: "Yapay zeka, tüm tıbbi verileri akıllıca derleyip özetleyebilir ve bir hastanın tüm sağlık geçmişini açıkça gösterebilir."
Uygulama, karmaşık tıbbi bilgileri de kullanıcıların kolayca anlayabileceği görsel bir dile çevirmeye yardımcı olacak. Shikha bu konuda "Çeşitli sağlık verilerinin hasta dostu görselleştirmelerini oluşturmayı planlıyoruz. Örneğin, hastalara yapay zeka tarafından üretilen iç anatomilerin sinematik görüntüsünü gösterebiliriz.” diyor.
Shikha bir sonraki toplantısı için ayrılıyor. Proje yöneticisi olarak, proje durumunu görüşmek ve uygulamayı geliştirmek için bir sonraki adımlara karar vermek için uluslararası çekirdek ekibiyle düzenli olarak görüntülü görüşme yapıyor. Zira proje tıbbi görüntü analizi, makine öğrenimi, yazılım mühendisliği ve şirket içi uzmanların iş birliği yapmasını gerektirdiği için iş bölümü de biraz karmaşık olabiliyor.
Kapsamlı bir uzman ağı
Pojede veri koruma ve gizlilik konuları için kurum içi veri gizliliği ofisi gibi ek uzmanlar da konuya dahil edilmiştir çünkü uygulamada, kullanıcıların hassas kişisel verilerini her yerde ve her zaman güvenli bir şekilde korunmalıdır. Fikri Mülkiyet departmanındaki patent avukatları da fikri mülkiyet haklarının korunmasına yönelik sürece dahil edilmişlerdir. Dijital ikiz konsepti karmaşık bir görevi içerir:
Dijital ikiz gibi karmaşık dijital çözümler fikri mülkiyetle nasıl korunabilir?
Dijital ikiz gibi dijital çözümler, çeşitli fikri mülkiyet türleri ile korunabilir. Endüstriyel tasarım hakları, grafik kullanıcı ara yüzünü ve telif hakları da yazılımın programlama kodu gibi yaratıcı çalışmayı korur. Ancak telif hakları bir çözümün işlevselliğini korumaz. Tam bu noktada patent yasası devreye girer. Dijital bir ikiz oluşturmak için önceden oluşan verilerin derlemesi gibi daha geniş teknik kavramlar patentlerle korunabilir. Yapay zeka ve makine öğrenimine dayalı teknik çözümler de aynı şekilde patentlerle korunabilir. Siemens Healthineers, makine öğrenimi alanında 800'den fazla patente sahiptir.
Shikha ve ekibi, hem müşterilerle hem de iş ortaklarıyla düzenli olarak iletişim halinde çalışıyor çünkü uygulama için geliştirilen her şeyin tıbbi bağlamda mantıklı olması, insanların gerçek dünyadaki ihtiyaç ve beklentilerini karşılaması gerekiyor. Shikha konuyla ilgili şunu belirtiyor: "Projemizin teknik yönlerini ve ortak vizyonlarımızı konuşmak için hastanelerden ve tıp merkezlerinden doktorlarla buluşuyoruz. Açık bir temelde tasarlanan bu konsepti geliştirme imkanı oldukça fazla. Müşteriler dijital ikiz çözümlerine büyük ilgi duyuyor ve birçok insan geleceğin bu olduğu konusunda hemfikir."
Dijital ikiz teknolojisi hakkında daha fazlasını okumak ister misiniz?
Bu makale, dijital ikizlerin ilk başarılarını ve dijital hasta ikizleri yaratma yolundaki zorlukları anlatmak için oluşturulmuştur.
Birçok tıbbi teknoloji uzmanı, dijital ikizi kişiselleştirilmiş
hassas tıbbın bir anahtarı olarak görmektedir. Çeşitli hastalıklarla savaşan hastalar
bu tür çözümlerden faydalanmaktadır. Yapay zeka sayesinde kullanıcılar kendilerinin
“sağlık yöneticileri” olabilirler. Dijital ikiz çözümleri, şehirlerde olduğu
gibi kırsal alanlarda da kullanılabilir. Bu sayede tıbbi verilere erişim, yer
ve zamana daha az bağımlı hale getirebilir. Yapay zeka tarafından kapsamlı bir
şekilde sıralanan, işlenen ve kolayca görüntülenen bilgiler; doktorların doğru
teşhisi koymasına ve zamandan tasarruf etmesine yardımcı olabilir. Bununla
birlikte, kullanıcıların erken teşhis sayesinde hastalıklarının önlenmesinde bir
rol oynayabilir.
Erken alınan tedbirlerle ciddi hastalıklar önlenebilir mi?
Shikha, tedbirlerin erkenden alınmasıyla hastalıkların ciddi şekilde önlenebileceğini belirtiyor ve dijital ikiz teknolojisinin sunduğu en büyük faydanın bu olabileceğini söylüyor. Kullanıcının sağlık durumunu sürekli olarak takip edebiliyor olması herhangi bir fenalaşma anında derhal müdahale imkanı sağlayacak.
Shikha Chaganti ve ekibinin geliştirdiği çözümün piyasaya sunulmak için ne zaman hazır olacağını tahmin etmek pek mümkün değil. Belki de bir gün, şu anda akıllı telefon ekranından dalgalı bir şekilde el sallayan avatara benzer bir dijital Shikha, "gerçek" Shikha’nın gelecekteki hastalıkları için daha hızlı ve daha kesin bir teşhis konulmasına yardımcı olabilecek. Bu da gerçek Shikha için hayati bir öneme sahip olacak.