Yeni Araştırma, NHS’nin AI Tanı Araçlarını Uygulamada Zorlandığını Ortaya Koyuyor

NHS England’den 21 milyon poundluk AI göğüs teşhis programı önemli gecikmelerle karşılaştı, tedarik, IT sorunları ve personel endişeleri lansmanını önemli ölçüde yavaşlattı.

Bir yeni çalışma, NHS İngiltere’nin AI göğüs tanı programının beklenenden çok daha karmaşık ve zaman alıcı olduğunu bildirdi.

Temmuz 2023’te, NHS İngiltere’nin Yapay Zeka Tanı Fonu (AIDF) 66 NHS Güvenliği’ne hizmet veren 12 görüntüleme ağına 21 milyon sterlin dağıttı. Program, göğüs tanı yeteneklerini geliştirmek için yapay zeka teknolojisi kullanırken, hasta bekleme sürelerini azalttı ve personel yükünü hafifletti.

University College London’dan araştırma ekibi ve ortakları, yapay zeka araçlarının edinimini ve dağıtım hazırlığını incelemek için Mart ve Eylül 2024 arasında hızlı bir değerlendirme gerçekleştirdi. Araştırmacılar, tüm süreci anlamak için 51 röportaj yaptı, 57 planlama toplantısı gözlemledi ve 166 belgeyi analiz etti.

Çalışma, değerlendirme panelleri oluşturma, teklif incelemeleri yapma ve seçilmeme konusunda tedarikçi şikayetlerini yönetme gibi durumlar gerektirdiğinden, satın alma sürecinin beklentilerin ötesine uzandığını buldu.

Kasım 2023’te beklenen sözleşmeler, ancak aylar sonra imzalandı.

Uygulamanın karşılaştığı başka bir engel de, farklı sağlık tesislerinin uyumsuz IT sistemleri ile çalışması, farklı yönetişim protokollerini takip etmesi ve veri kalitesinin değişken seviyelerini korumasıydı.

Personel eğitimi de başka bir engeldi. Bazı klinisyenler, AI’nın bir teşhisi kaçırması durumunda sorumluluk konusunda endişeliydi. Eğitim, “AI’nın sadece karar destek olarak hareket etmesi gerektiği”, insan muhakemesinin yerini alamayacağını açıkça belirtmiş olsa da, endişeler hala devam etmekteydi. Hasta iletişimi de farklılık gösterdi; bazı ağlar posterler veya broşürler planlarken, diğerlerinin net bir stratejisi yoktu.

Araştırma, etkili liderlik, adanmış proje yöneticileri ve girişimi destekleyen klinik şampiyonları içeren üç anahtar başarı faktörünü belirledi. Ağlar, profesyonel bilgi alışverişleri sayesinde daha iyi sonuçlar elde ettiler.

Yazarlar şu sonuca vardı: “AI’ın uygulanması, önemli kaynakları gerektiren karmaşık sosyal ve teknik süreçlerle ilgilidir.” Politika yapıcıların umduğu kadar kolaylıkla NHS baskılarını çözme konusunda, AI’nin teşhisleri iyileştirebileceği konusunda uyardılar.

Proje, Ulusal Sağlık ve Bakım Araştırma Enstitüsü (NIHR) tarafından finanse edildi.