Fujitsu Avrupa Laboratuvarları, Londra’da düzenlenen Fujitsu İnovasyon Buluşması’nda, düz metni otomatik olarak tıbbi koda çevirerek işlenmesini kolaylaştıran ve bu sayede yüzde 90 oranında vakitten tasarruf sağlayan yeni yapay zeka teknolojisi duyurdu. Tıbbi sınıflandırmalara ahengi yüksek oranda kolaylaştıran yeni otomatik tıbbi kodlama tahlili, olağanda ortalama 15 dakika tutan kayıt sürecini bir dakikadan daha kısa müddete indiriyor. Evvelki kuşak teknolojilerin tersine, Fujitsu’nun Yapay Zeka metin madenciliği teknolojisi, tıbbi notları tahlil etmek ve kıymetli bilgileri çıkarmak için semantik bilgiyi ve Doğal Lisan Sürece (NLP) ile Derin Öğrenme teknolojilerini birleştiriyor.
Fujitsu Avrupa Laboratuvarları, Madrid’in önde gelen San Carlos Klinik Hastanesi de dahil olmak üzere sıhhat kesimindeki inovasyon ortakları ile yaklaşık dört yıldır çeşitli klinik projeler üzerinde çalışıyor. Tıbbi Koordinatör Dr. Julio Mayol, “birlikte geliştirme” yaklaşımının kıymetini tıbbi bir bakış açısıyla açıkladığı konuşmasında; “Sürekli olarak klinik karar vermeyi güzelleştirmenin yeni yollarını arıyoruz. Fujitsu Avrupa Laboratuvarları ile olan çalışmamız, verimliliği artırmak için çok kıymetli bir gelişme. Günümüzde mevcut Sıhhat Sürece sistemlerinin birçok, doktor-hasta münasebetinin ihtiyaçlarını tam olarak karşılayamıyor. İşin gerçeği, mevcut sistemlerin kullanımındaki zorluk, sıhhat uzmanlarında yıpranmaya sebep oluyor. Fujitsu’nun yeni Yapay Zeka metin madenciliği teknolojisi üzere yeniliklerle klinik karar alma sürecinde somut iyileştirmeler elde edebiliriz” dedi.
Fujitsu Avrupa Laboratuvarları İcra Heyeti Lideri Dr Adel Rouz bahisle ilgili açıklamasında; “San Carlos Klinik Hastanesi üzere iş ortaklarıyla hareket etme stratejimiz, bilhassa tıbbi karar alma süreçlerinde sıhhat dalının karşılaştığı zorluklar hakkında bize kıymetli bir fikir verdi. Tıp uzmanlarının iş süreçlerinde fark yaratan birçok kıymetli yeniliği ortaya koyabildik. Hayata geçirdiğimiz bu tahlilimiz, klinik dataların güvenilirliğini artırmanın yanı sıra hastaneler, sıhhat sigortası şirketleri ve devlet kurumlarının dijitalleşmesine yardımcı olmaktadır. Teknolojimizin, sigorta, hukuk ve uyumluluk üzere pek çok alanda emsal meseleleri çözmek için basitçe uyarlanabileceğine inanıyoruz” dedi.
Doğru yapılandırılmış bilgi, tıbbi mevzularda karar verme etabında ve sıhhat hizmeti sunumunu güzelleştirmede kıymetli bir rol oynuyor. Bununla birlikte, klinik alanda çalışan uzmanların hastalara ayırabildiği vaktin gitgide azaldığı günümüzde Sıhhat Takip sistemine giriş sırasında kaybedilen vakit daha da manalı hale geliyor. Sıhhat uzmanlarına, hasta raporunu yazarken düz metin kullanımı üzere daha esnek data giriş prosedürleri sağlanarak, hasta başına düşen maliyet azaltılabilir ve tıpkı vakitte uzmanların daha aktif hasta verisi kaydetmeleri sağlanır. Fujitsu Laboratuvarlarının bu tahlili, Sıhhat Kayıt sisteminin gerektirdiği yapılandırılmış bilgileri sıhhat uzmanının düz anlatım metninden otomatik olarak alır, derin tahlil yaklaşımını kullanarak yanlışsız kodlamaya çevirir. Sistem, birçok mevcut kodlama sisteminin kullandığı karmaşık dilbilimi kurallarına kıyasla ek esneklik sağlıyor. Sonuçta sistem, Memleketler arası Hastalık İstatistikleri ve İlgili Sıhhat Problemleri Sınıflandırması (ICD) kodlarının içinden çok daha geniş bir kesit alanı çıkararak eşleştirme havuzu kullandığı için yüksek doğruluk derecesi elde edilebiliyor.
Fujitsu’nun Yapay Zeka Metin Madenciliği yaklaşımı iki temel bileşenden oluşuyor:
Bilgi tabanının oluşturulması: semantik olarak dış kaynaklarla zenginleştirilen tıbbi sınıflandırmaları ortaya çıkartan bir bilgi havuzu tasarlandı Bu anlamsal zenginleştirme, sürecin arka arda gelişen kademelerini düzgünleştirilmiş sonuçlara çevirerek tıbbi sınıflandırmalara ek içerik sağlıyor. Anlamsal zenginleşme için ontolojiler ve söz tamlamaları teknikleri kullanılıyor.
Tanıma ve görevlendirme: Derin öğrenme ve tahlil imkanı kullanarak tıbbi tabirler tanıma sürecini ve bunu takiben klinik notlarının potansiyel kodlamasını hesaplamak için yüklü puan sıralama formüllerinin tarifini içeriyor.
Fujitsu’nun Yapay Zeka teknolojisi, 200 adet özel anonim klinik not ve MIMIC-III1 bilgi tabanından çıkarılan 5000 özeti içeren iki İngilizce bilgi kümesi üzerinden değerlendirildi. Fujitsu’nun geliştirdiği bu teknolojinin bir öteki avantajı ise öbür bir tıbbi sınıflandırılabilmesi yahut diğer lisanlara kolaylıkla uyarlanabilmesi ve evvelden ek açıklamalı data setleri gerektirmiyor.
(1) MIMIC-III, halka açık bir klinik bilgi tabanıdır ve Sıhhat toplumunda bu cins sorunların karşılaştırılmasında aktüel bir referans / altın standarttır. MIMIC-III, Beth Deaconess Tıp Merkezi’nin Kritik Bakım Ünitelerinin 2001 ve 2012 yılları ortasında sıhhatle ilgili tanımlanmamış datalarını içermektedir. Buna demografik datalar, hayati işaret ölçümleri, laboratuvar testleri, klinik notlar, vb. bilgiler dahil.