Legit.Health’in doğuşu bir pazar analizi, fizibilite projesi ve rekabet incelemesine değil, kişisel bir deneyime dayanıyor. Şirketin kurucu ortağı Andy Aguilar, genç yaşlardan itibaren cildinde bir şeylerin yolunda gitmediğini bildiğini ve tıbbi yardım ararken, pek çok dermatoloji hastasının tanıdığı bir süreçten geçtiğini Euronews’e anlatarak, bunun bir uzmandan diğerine yönlendirilmek, yanlış tanılarla karşılaşmak ve randevular arasında beklerken belirtilerin kötüleşmesini izlemek anlamına geldiğini söylüyor.Bu deneyim, sonunda tanıya dönüşen sorunu görünür hale getirdi ve bugün yapay zekâ kullanarak tanı koyan şirkete şekil verdi. Andy Aguilar’a göre dermatolojide klinik bilgi zaten mevcut ve son derece güçlü.Sorun, kararın dayandığı bilgilere erişimde ortaya çıkıyor: bir lezyon, raporda sözcüklerle tarif ediliyor; sedef hastalığının şiddetine dair değerlendirme hekimden hekime değişebiliyor ve muayenede çekilen fotoğraf, bir önceki ziyaretin fotoğrafıyla her zaman karşılaştırılabilir olmuyor.Euronews olarak görüştüğümüz projenin kurucu ortağı Andy Aguilar, Forbes dergisinin en yaratıcı 100 kişisi arasında ve 30 Yaş Altı 30 listelerinde yer alıyor.Legit.Health 2020 yılında Bilbao’da kuruldu ve kuruluşundan itibaren, gelişimini belirleyen bir tercihle yola çıktı: tüketiciye dönük bir uygulama yerine, hastanelerle birlikte doğrulanmış ve düzenlemeye tabi bir tıbbi ürün geliştirmek.
Kurucu ortağın da kabul ettiği gibi bu, en yavaş ve en maliyetli yol, ancak aynı zamanda tıbbi muayene odasına girebilmenin tek yolu.Sistem nasıl çalışıyor ve pratikte neyi iyileştiriyor?Legit.Health bir tıbbi yazılım ve ek fiziksel donanıma ya da özel kameralara ihtiyaç duymuyor; akıllı telefonla ya da sağlık merkezinin zaten kullandığı cihazlarla çalışıyor. Hastane veya aile sağlığı merkezi bilgi sistemine entegre ediliyor, böylece sağlık profesyoneli başka bir uygulama açmak zorunda kalmadan, alıştığı iş akışını sürdürebiliyor.Peki, nasıl çalışıyor? Herhangi bir akıllı telefonla dermatolojik sorun fotoğraflanıyor ve saniyeler içinde aynı ekranda klinik bilgiye erişiliyor.Sistemin ilk işlevi tanıya destek sağlamak.
Burada bilinçli bir tasarım tercihi söz konusu: sistem kesin bir hüküm vermek yerine, önceliklendirilmiş bir ayırıcı tanı listesi sunuyor; Hastalıkların Uluslararası Sınıflandırması’ndaki (ICD-11) kategoriler üzerinde bir olasılık dağılımı gösteriyor ve sonuca nasıl ulaştığını, doğrudan görüntü üzerinde işaretleyerek açıklıyor.İkinci işlev, şiddetin nesnel ölçümü. Sistem, eritem, pullanma, endürasyon (sertleşme), püstüller, nodüller veya kabarıklıklar gibi klinik bulguları sayıp ölçüyor; toplamda yaklaşık kırk farklı belirtiyi dikkate alarak, dermatolojide zaten kullanılan sedef için PASI, atopik dermatit için SCORAD veya hidradenitis suppurativa için IHS4 gibi şiddet ölçeklerini otomatik olarak hesaplıyor. Böylece hastalık şiddeti, aynı hastanın zaman içindeki seyrini ya da farklı uzmanların değerlendirmelerini karşılaştırmaya olanak tanıyan, yeniden üretilebilir bir sayıya dönüşüyor.Şirketin paylaştığı verilere göre, hekimlerin tanı isabet oranı aracı kullandıklarında ortama bağlı olarak 15 ila 21 yüzde puan artıyor.
Bir kontrollü çalışma, birinci basamak sağlık hizmetlerinde iyileşmenin %63,7’den %81,9’a çıkarak 18 yüzde puanın biraz üzerinde olduğunu ortaya koydu.Bunun sonucu olarak, gerçekten gerekli sevkler artarken gereksiz sevkler azalıyor. Bir kamu hastanesinde, vakaların yarısı, hastayı uzmana sevk etmeye gerek kalmadan çözüldü ve sevklere ihtiyaç yüzde 17 oranında azaldı.Şirketin özellikle üzerinde durduğu noktalardan biri de koyu tenler. Kurucu ortağa göre dermatolojide yapay zekâya dair bugüne kadarki kanıtlar, tarihsel olarak en basit vakalara, yani açık tenlerdeki pigmente lezyonlara dayanıyor.Koyu tenler üzerinde yürütülen çalışmalarda, profesyonellerin tanısal doğruluğundaki artış 23,3 yüzde puana ulaştı; bu oran, genel örneklemde kaydedilen ortalamanın üzerinde.
Nadir hastalıklarda da benzer bir tablo görüldü ve 27 yüzde puanlık bir iyileşme kaydedildi.Andy Aguilar, dermatoloji alanında yapay zekâ kullanımının etkisini şöyle özetliyor: “Yapay zekânın etkisi, sorunun en karmaşık olduğu yerde en büyük. Genişletilmiş bir görsel hafıza gibi çalışıyor ve profesyoneller arasındaki değişkenliği azaltıyor. Uzmanın kendini güvende hissettiği alanı ikame etmiyor; konfor alanının dışında olanı destekliyor.”Tıbbi güven, düzenleyici çerçeve ve dermatoloğun gelecekteki rolüŞirketin karşılaştığı en büyük engellerden biri, hekimlerin yapay zekâya yönelik kuşkuculuğu değil, çoğu sistemin yanıtını sunduğu format oldu.Bir hekim, hastaya açıklama getirme ve karşılaştırma imkânı olmadan, kapalı bir kara kutu gibi gelen bir karara dair sorumluluğu üstlenemez.
Bu nedenle Aguilar’a göre şirketin yanıtı, ürün tasarımında şekillendi: kesin yargılar yerine olasılıklar sunmak, doğrulanabilir nesnel ölçümler üretmek ve açıklamayı doğrudan görüntünün üzerinde vermek.Belki daha az görünür ama daha belirleyici bir diğer engel ise muayene süresi. Bu yüzden, sistem doğrudan her merkezin hâlihazırda kullandığı yazılıma entegre ediliyor. Aguilar’ın sözleriyle: “Hastanenin ya da aile sağlığı merkezinin elektronik hasta dosyasının içine entegre oluyor, böylece profesyonel başka bir uygulama açmıyor ve çalışma biçimini değiştirmiyor.
Fotoğrafı çekiyor ve saniyeler içinde klinik bilgiyi kendi ekranında görüyor.”Kurucuya göre dermatolojinin geleceğinde, dermatoloğun yerini alacak bir sistem değil, görevlerin yeniden dağılımı söz konusu. Öngörüsüne göre otomatikleşecek olan, yüksek hacimli ve tekrarlayıcı işler olan tarama ve izlem süreçleri olacak; bu görevler, aile sağlığı merkezleri veya hemşirelik hizmetleri gibi daha önceki bakım basamaklarına taşınacak.Bu sayede, bekleme listeleri başvuru sırasına göre değil, risk ve aciliyet düzeyine göre düzenlenebilecek ve bir hastalığın şiddeti, ziyaretler ve merkezler arasında karşılaştırılabilir bir veri hâline gelecek.Aguilar’ın özetlediği gibi: “2036’nın dermatoloğunu bir algoritma değiştirmeyecek. Görüntü sınıflandırıcısı olarak çalışmayı bırakacak ve yalnızca bir hekimin yapabileceği işe, yani gerçekten ihtiyacı olan hastalara gerekli zamanı ayırmaya odaklanacak.”Şirket, buna rağmen yakından izlenmesi gereken bir riske dikkat çekiyor: otomasyon yanlılığı.
Bu yanlılık, tam da araç iyi çalıştığında artıyor. Kurucuya göre bu risk, sistemin tasarımıyla, kesin hükümlerin yerine olasılıklar ve açıklanabilirlik sunarak ve kararların mutlaka bir profesyonel tarafından verilmesini şart koşan sıkı bir düzenlemeyle azaltılabiliyor. Klinik sorumluluk, altını çizdiği üzere, devredilemez.Legit.Health’in geleceği ve Avrupa dışına açılmasıLegit.Health, tıbbi cihaz olarak Avrupa’da CE işaretine sahip (kaynak İspanyolca); bu sayede Avrupa Birliği içindeki herhangi bir hastanede veya sağlık zincirinde devreye alınabiliyor.
Ayrıca ANVISA (kaynak İspanyolca) nezdinde Brezilya’da da kayıtlı; dolayısıyla artık Güney Amerika ülkesinde yasal olarak çalışabiliyor.Amerika Birleşik Devletleri’nde, klinik uygulamalarda kullanım için FDA onayı alma süreci devam ediyor, ancak şirket şimdiden yıllardır dermatolojik klinik çalışmalarda ilaç ve biyoteknoloji şirketlerine hizmet veriyor.Aguilar’ın Euronews’e anlattığına göre teknoloji, tüm pazarlarda aynı; değişen, her ülkede düzenleyici onaya giden yol. Sertifikasyon sürecinin hızını da, az ya da çok, bu farklılık belirliyor.Görüldüğü gibi bu, Bask Bölgesi’nde doğan, İspanya sınırları dışında da faaliyet gösteren ve gözünü ABD pazarına dikmiş bir şirketin başarı öyküsü.
