Sağlamlıq sahəsi yüksək xərclər və müxtəlif çətinliklərlə üzləşən bir sahədir. Bununla yanaşı, diaqnozlarda tez-tez yalnış nəticələr və cərrahiyyədə səhvlər kimi problemlər də mövcuddur. Bu vəziyyət nəticələrin qeyri-müəyyənliyinə səbəb olur. Böyük dil modellərinin (LLM) yüksəlişi ilə, bu texnologiyaların sağlamlığı necə inkişaf etdirə biləcəyi sual doğurur. Hazırda süni intellekt (Sİ) vasitəsilə sağlamlıq yalnız daha əlçatan deyil, həm də daha etibarlı olmağa doğru irəliləyir. Bu məqalə süni intellektin sağlamlıq sahəsindəki inkişaflarını və bu texnologiyanın problemləri necə həll etdiyini vurğulayır.

Dünyada Sağlamlığın Cari Vəziyyəti Dünyanın müxtəlif yerlərində sağlamlıq xərcləri yüksək və qeyri-bərabərdir. Keyfiyyətli sağlamlıq bəzi ölkələrdə bahalı bir lüksdür, digərlərində isə keyfiyyət və əlçatanlıq baxımından problem olaraq qalır. Dünya əhalisinin təxminən yarısı əsas sağlamlıq xidmətlərindən məhrumdur və bir milyarddan çox insan tibbi xərclər səbəbindən ciddi maliyyə çətinlikləri ilə üzləşir. Məsələn, ABŞ-da adambaşına düşən sağlamlıq xərcləri 2024-cü ilə qədər 12,703 ABŞ dolları olaraq proqnozlaşdırılmışdır, halbuki Pakistanda bu rəqəm cəmi 37 dollardır. Bu fərqlər sağlamlıq sahəsində bərabərsizliyin nə qədər dərin olduğunu göstərir. Dünya Səhiyyə Təşkilatının məlumatlarına görə, Afrikada 150 milyondan çox insan sağlamlıq xərcləri səbəbindən yoxsulluğa düçar olmuşdur.

Sİ üçün Zəmin Hazırlanır Süni intellektin texniki sahələrdə geniş tətbiqi olsa da, sağlamlıq sahəsinə inteqrasiyası uzun və mürəkkəb bir proses olmuşdur. Bu sahədə tam tətbiq üçün şərait hələ tam yetişməsə də, müəyyən irəliləyişlər bu yolda zəmin hazırlamışdır.

Telemedisin və Rəqəmsal Transformasiya COVID-19 pandemiyasından sonra telemedisin məsləhətləşmələri və uzaqdan monitorinq geniş yayılmışdır və bu, 2020-ci ildən əvvəlki səviyyələri xeyli üstələmişdir. 2021-ci ilin ortalarına qədər telemedisin qeyri-stasionar ziyarətlərin təxminən 13-17%-ni təşkil etmişdir. Bu davamlı istifadə həm xəstələrin, həm də həkimlərin tələbatını əks etdirir. Analitiklərin fikrincə, ABŞ-da sağlamlıq xərclərinin təxminən 20%-i (təxminən 250 milyard dollar) geniş miqyasda virtual xidmətlər vasitəsilə təmin edilə bilər.

Sağlamlıqda Süni İntellektin Yüksəlişi Süni intellekt müasir sağlamlığın əsas hissəsinə çevrilmişdir. Tibbi görüntülərdən istifadə edərək diaqnoz qoyulmasından tutmuş inzibati proseslərin avtomatlaşdırılmasına qədər Sİ insan səhvlərini azaltmaq və effektivliyi artırmaq üçün əvəzsiz vasitədir. Son irəliləyişlər böyük dil modellərinin (LLM) tətbiqi ilə daha mürəkkəb tibbi məlumatların analiz və təfsir edilməsinə imkan yaratmışdır.

Tibbi LLM-lərdə Son İnkişaflar Google və Microsoft kimi şirkətlərin təqdim etdiyi MedGemma və MAI-DxO modelləri, tibbi hesabatların hazırlanması və klinik qərarların dəstəklənməsi kimi sahələrdə böyük irəliləyişlər təqdim edir.

• MedGemma: Google-un təqdim etdiyi MedGemma 27B Multimodal modeli mətn və görüntüləri emal edə bilir. O, MedQA testində 87.7% nəticə göstərmişdir. MedSigLIP adlı digər model isə tibbi görüntülərin təsnifatı və axtarışı üçün istifadə edilir.
• MAI-DxO: Microsoft-un təqdim etdiyi bu model diaqnostikada həkimləri üstələyərək 85.5% dəqiqlik əldə etmişdir. Bu sistem diaqnoz prosesini addım-addım simulyasiya edir və diaqnostik qərarların daha səmərəli olmasını təmin edir.

Süni İntellektin Tətbiqinin Təsiri Süni intellekt, xüsusilə LLM-lər, sağlamlıq xərclərinin azaldılmasında və iş proseslərinin effektivliyinin artırılmasında mühüm rol oynayır. Bununla belə, bu texnologiyaların tətbiqi üçün yüksək ilkin investisiyalar tələb olunur.

Qarışıq Siqnallar və Qalan Çətinliklər Ümumilikdə, Sİ və telemedisin kimi həllər ümidverici olsa da, sağlamlıq sahəsində əldə edilən irəliləyişlər qeyri-bərabərdir. Bir çox insan hələ də tibbi xərclər səbəbindən maliyyə çətinlikləri ilə üzləşir və qlobal sağlamlıq əhatəsində durğunluq müşahidə olunur.

Nəticə Süni intellekt və böyük dil modelləri sağlamlıq xidmətlərinin daha əlçatan və sərfəli olmasına kömək edə bilər. Lakin bu texnologiyaların qlobal miqyasda tam tətbiqi üçün hələ uzun bir yol vardır. Daha geniş rəqəmsal inteqrasiya və innovasiya bu sahədə irəliləyiş üçün əsas açarlardır.