Metindeki bulguyu yeniden bulmak

ABD’nin Arizona eyaletindeki Banner MD Anderson Kanser Merkezi’nde kullanılan Azra AI yazılımı, tamamlanmış radyoloji raporlarında kanserle ilgili rastlantısal bulguları arıyor. Haberde aktarılan uygulamada, ileri değerlendirmeye yönlendirilen 445 hastanın 67’sine ek incelemelerden sonra kanser tanısı konuldu. Ben bu sonuca, rapordaki bir bulgunun hastanın izlemine nasıl bağlandığı sorusuyla yaklaşıyorum. Tanıya ulaşan insanların sayısı somut; onları seçen sürecin hangi hastaları kapsadığı ise hesabın anlamını belirliyor.[1]

Yazılım, tıbbi görüntüleri yeniden yorumlamak yerine rapor metinlerini tarıyor. Araştırmacıların belirlediği anahtar sözcükleri arayan doğal dil işleme yöntemi, yazılmış bir bulguyu yeniden gündeme getiriyor. Habere göre on üç ayda 961.300 rapor incelendi; yaklaşık 48.600 rapor işaretlendi. Ardından hekimler yaklaşık 43.700 klinik açıdan önemli bulguyu doğruladı. Metindeki işareti bulmak, önemini değerlendirmek ve hastaya tanı koymak, bu uygulamada farklı işler üstlenen aşamalar.[1]

Toplamlar arasında kaybolan hasta birimi

Burada beni durduran, 43.700 bulgudan 445 hastaya geçiş. Rapor ve hasta aynı sayım birimi olmadığı için bu iki toplamı birbirine bölerek izlemin ne kadarının tamamlandığını hesaplayamayız. Aynı hastanın birden fazla raporu bulunması olası açıklamalardan biri. Hekimlerin sonraki değerlendirme için farklı ölçütler kullanması da mümkün. Haber, bu geçişi hasta bazında açıklamadığından aradaki farkı gözden kaçan hasta sayısı olarak okumak temelsiz olur.[1]

Yönlendirilen hastalar arasındaki yüzde 15 tanı oranı da seçimin ardından oluşan grubu anlatıyor. Bu oranı bütün raporlara ya da merkeze başvuran herkese yaymak, hekim değerlendirmesinin yaptığı seçimi siler. Benim yorumum şu: uygulamanın izlem başarısını değerlendirmek için önce her uygun hastanın hangi aşamaya ulaştığını bilmek gerekir. Tanı konulmayan bir hastanın değerlendirmesi tamamlanmış olabilir; tanı sayısından hareketle bakımın yarım kaldığı sonucuna varamayız.[1]

Yönlendirme kararının hesabı

Bu nedenle ben, aynı hastaya ait raporları birleştiren ve yönlendirme kararının gerekçesini gösteren bir izlem dökümünü tercih ederim. Önerdiğim döküm; ek değerlendirme gerekmeyenleri, değerlendirmesi tamamlananları ve sonucu henüz bilinmeyenleri ayrı gösterir. Böylece hangi hastaların hangi nedenle sonraki aşamaya geçmediği incelenebilir. Bu, haberde yapılmış olduğu söylenen bir çözümleme değil, rapor sayılarıyla hasta sayıları arasındaki bağı kurmak için önerdiğim yöntem.[1]

Azra AI uygulamasındaki 67 tanı, böyle bir izlem yolunun ulaştığı gözlenmiş sonucu veriyor. Araştırmacılar elle incelemenin daha uzun süreceğini ve bazı hastaların gözden kaçabileceğini söylüyor. Bu olasılığı ciddiye alıyorum; yine de bu hastaların olağan bakımda ne yaşayacağı haberde karşılaştırılmış değil. Benim için sıradaki açıklayıcı bulgu, aynı hasta grubunun her geçişini ve bekleyen değerlendirmelerini gösteren döküm olurdu. Böyle bir döküm, daha çok uyarı üretmenin nerede yararlı bir yönlendirmeye dönüştüğünü somutlaştırır.[1]