Mayo Clinic ve NVIDIA, Erken Hastalık Tespiti İçin Yapay Zeka Modelleri Üzerine İşbirliği Yapıyor

Mayo Clinic, hastalık tespiti, ilaç keşfi ve dijital patolojiyi geliştirmek için NVIDIA Blackwell altyapısını kullanarak AI destekli sağlık hizmetlerini hızlandırıyor.

Mayo Clinic, NVIDIA’nın DGX SuperPOD ve Blackwell destekli DGX B200 sistemlerini, Mayo’nun yaklaşan AI tabanlı tıbbi araçlarını desteklemek için yüksek performanslı hesaplama için kullanacağını duyurdu.

Mayo Clinic ve NVIDIA arasındaki işbirliği, özellikle dijital patoloji, ilaç keşfi ve hassas tıp alanlarında sağlık uygulamaları için temel modellerin geliştirilmesini hızlandırmayı hedefliyor.

Strateji Bölümü’nün başında bulunan Dr. Matthew Callstrom, “Yapay zeka için hedefimiz, hastalığı erken bir aşamada tespit ederek müdahale imkanı sunarak hastaların sonuçlarını anlamlı bir şekilde iyileştirmektir” dedi.

“Bir zamanlar hipotetik olan ‘Keşke doğru verilere sahip olsaydık’ şimdi, AI ve ileri düzey hesaplamanın sayesinde gerçekleşiyor,” dedi.

Mayo Kliniği, bu yeni altyapının, geniş kapsamlı tıbbi görüntülerin analizini daha öncekinden çok daha hızlı bir oranda gerçekleştirmeyi mümkün kıldığını belirtiyor, böylece belirli görevlerin dört haftadan bir haftaya indirgendiğini ifade ediyor.

Bu yeni modellerden biri olan Atlas, Aignostics ile işbirliği içinde oluşturulan dijital bir patoloji temel modelidir. Mayo Kliniği, Atlas’ın tanı hassasiyetini artırmak ve tıp profesyonelleri için idari görevleri azaltmak amacıyla 1.2 milyondan fazla yüksek çözünürlüklü patoloji görüntüsünde eğitildiğini bildiriyor.

“Bu hesaplama gücü, Mayo’nun eşsiz klinik uzmanlığı ve 20 milyondan fazla dijitalleştirilmiş patoloji slaytı verisi ile birleştiğinde, Mayo’nun mevcut temel modelleri üzerine inşa etmesine olanak sağlayacaktır,” diye belirtti Jim Rogers, Mayo Kliniği Dijital Patoloji CEO’su.

“Hızlı ve güvenli bir şekilde yenilikçi AI çözümleri geliştirerek sağlık hizmetlerini dönüştürüyoruz. Bu sayede hasta sonuçları iyileştirilebilir ve klinisyenlerin hasta bakımına daha çok zaman ayırmasına olanak sağlanabilir,” diye ekledi.

Mayo Kliniği’nin tıbbi görüntüleme alanında AI ile elde ettiği umut verici ilerlemelere rağmen, uzmanlar, bu teknolojilere aşırı güvenme konusunda bir dizi risk nedeniyle uyarıda bulunmaktadırlar.

Son zamanlarda Pneumon ‘da yayınlanan bir araştırma, yapay zeka sistemlerinin büyük veri kümelerine bağlı olduğunu, bu durumun hastaların hassas bilgilerinin gizliliği, güvenliği ve gizliliği konusunda ciddi endişeler doğurduğunu savunuyor. Artan bir şekilde, bu tür verileri hedef alan hackleme girişimleri, bazen daha büyük siber saldırıların parçası olarak gerçekleşiyor.

Bir başka kritik sorun ise veri yanlılığıdır. Verilerdeki azınlıkların ve grupların yetersiz temsili, yapay zeka model sonuçlarının yanıltıcı ve haksız olmasına yol açar ve bu durum, bu grupların aldığı bakımı olumsuz yönde etkiler.

Ayrıca, araştırmacılar, verilerin kasıtlı olarak manipüle edilerek hatalara yol açtığı ve AI teşhislerinin ve klinik denemelerin güvenilirliğini tehdit ettiği “veri zehirlenmesi” konusunda uyarıda bulunuyorlar.

AI sistemler hata yaptığında sorumluluğun kimde olduğu hakkında çözülmemiş yasal ve etik sorunlar da var. Dahası, AI teknolojisinin aşırı kullanımı, “tembel doktor” etkisi olarak bilinen bir olgu yaratması nedeniyle doktorlar arasında tıbbi uzmanlığın azalmasına yol açar.

Bu zorluklar, dikkatli, iyi düzenlenmiş bir AI entegrasyonu, sürekli doğrulama ve AI’nin tıbbi uzmanlığı desteklediğinden, yerine geçmediğinden emin olmak için güçlü güvencelere ihtiyaç olduğunu vurgulamaktadır.