Üniversiteler
Araştırma, eğitim ve klinik uygulamanın buluştuğu ortamlarda teknolojinin nasıl değerlendirilmesi gerektiğine odaklanıyoruz. Bilimsel merak ile günlük kullanımın ihtiyaçlarını birlikte ele alıyoruz.
Daha iyi sağlık için sorumlu teknoloji.
2021 yılında Tallinn, Estonya’da kurulan RAI Health, yapay zekâyı ve dijital teknolojileri daha iyi sağlık hizmetinin gelişmesine katkı sağlamak için kullanır ve geliştirir.
Tallinn, Estonya2021’den bugüne, aynı amaçla.
Hikâyemiz2021Tallinn · Estonya
Sağlık hizmetine katkı sağlayan teknoloji geliştiriyoruz.
RAI Health’in hikâyesi 2021 yılında Tallinn’de başladı. Kurulduğumuz günden bu yana amacımız, sorumlu yapay zekâ yaklaşımıyla teknolojiyi hekimlerin, sağlık kurumlarının ve hizmet sundukları insanların ihtiyaçlarına göre geliştirmek.
Görüntüleme, klinik dokümantasyon, veriye erişim ve dijital sağlık iş akışlarını birlikte ele alıyoruz. Hedefimiz; doğru bilginin doğru kişiye ulaşmasına, sağlık çalışanlarının uzmanlıklarını kullanmasına ve kurumların birbirleriyle daha uyumlu çalışmasına destek olmak.
Bizim için ilerlemenin ölçüsü, bir modelin teknik gücü kadar günlük sağlık hizmetindeki yeridir. Bir çözümün anlaşılır, değerlendirilebilir ve sorumlulukları açık bir biçimde kullanılabilmesini, geliştirme yaklaşımımızın merkezine koyuyoruz.
Sağlık ekosistemi
Sağlığın farklı alanlarında, ortak bir amaç için.
RAI Health çözümleri birçok üniversitede, hastanede ve telehealth şirketinde kullanılıyor. Her kurumun çalışma biçimi farklı; ortak ihtiyaç, insanı merkeze alan sağlık teknolojileri.
Hastaneler
Görüntüler, raporlar ve kurum sistemleri arasındaki iş akışlarını bir bütün olarak düşünüyoruz. Hekimin çalışma biçimi ve kurumun sorumlulukları, çözümün tasarımına yön veriyor.
Telehealth şirketleri
Sağlık hizmetinin uzaktan sunulduğu ortamlarda bilgiye erişim, dokümantasyon ve ekipler arasındaki süreklilik önem taşıyor. Teknolojiyi bu hizmetlerin ihtiyaçlarıyla birlikte geliştiriyoruz.
RESPONSIBLE AI
Sağlıkta güven, tasarımın başında başlar.
Sorumlu yapay zekâ — Responsible AI — bizim için teknolojinin ne ürettiği kadar, kimin için, hangi bilgiyle ve hangi sınırlar içinde çalıştığını düşünmek demek. Hasta yararını, hekim değerlendirmesini ve kurumsal sorumluluğu aynı çerçevede ele alıyoruz.
Sağlıkta bir çıktının akıcı ya da ikna edici görünmesi, doğru olduğu anlamına gelmez. Bu yüzden geliştirme ilkelerimiz yalnızca hız ve kullanım kolaylığına değil; inceleme, sorgulama ve gerektiğinde düzeltme imkânına da odaklanır.
Hekimin değerlendirmesine alan açmak
AI desteğini, hekimin inceleyebileceği ve kendi uzmanlığıyla değerlendirebileceği bir çalışma biçimi olarak ele alıyoruz. Taslak, öneri ve onaylanmış rapor arasındaki ayrımın görünür olması; kullanıcının düzeltme yapabilmesi ve son kararın sorumlu sağlık profesyonelinde kalması temel tasarım ilkemiz.
Hasta güvenliğini kullanım amacıyla birlikte düşünmek
Her çözüm için önce hangi ihtiyacı karşılayacağını ve hangi durumlarda kullanılmaması gerektiğini sormayı esas alıyoruz. Bir ortamda elde edilen sonucun başka bir klinik ortam için yeterli kanıt sayılmaması gerektiğini kabul ediyor; ürün geliştirme ile klinik doğrulamayı ayrı değerlendiriyoruz.
Sınırları ve belirsizlikleri açıkça anlatmak
Kullanıcının, AI’ın hangi bilgiye dayanarak çalıştığını ve hangi bilgilere erişemediğini anlayabilmesini önemsiyoruz. Eksik bağlamın görünür olması, model çıktısının kesinlik gibi sunulmaması ve önemli sınırlamaların anlaşılır bir dille açıklanması yaklaşımımızın parçası.
Veriye özen göstermek
Bir özelliği tasarlarken hangi veriye neden ihtiyaç duyulduğunu, kimlerin erişeceğini ve ne kadar süre tutulacağını birlikte ele alıyoruz. Görüntü, ses ve rapor metninin farklı ihtiyaçları olduğunu gözetiyor; erişim, saklama ve silme tercihlerini anlaşılır kılmayı hedefliyoruz.
Farklı insanlar ve ortamlar için değerlendirmek
Dil, klinik iş akışı ve hasta grupları arasındaki farklılıkların dikkate alınmasını önemsiyoruz. Tek bir ortalamaya dayanmak yerine farklı kullanım koşullarını sorgulayan bir yaklaşımı benimsiyoruz. Arayüzün bir dile çevrilmesi ile klinik modelin o dilde doğrulanması ayrı çalışmalardır.
Sorumluluğu ürünün yaşamı boyunca taşımak
Sorumlu AI’ı tek seferlik bir kontrol olarak görmüyoruz. Geri bildirim, hata incelemesi, değişikliklerin değerlendirilmesi ve gerektiğinde bir özelliğin sınırlandırılması geliştirme yaklaşımımızın parçaları. Güvenlik ve kullanılabilirliğin ürün geliştikçe yeniden ele alınması gerektiğine inanıyoruz.
İLKELERDEN UYGULAMAYA
Her çözümde sorduğumuz sorular.
Bir fikrin değerini, nasıl kullanılacağıyla birlikte değerlendiriyoruz. Geliştirme yaklaşımımızı dört temel soru yönlendiriyor.
- 01
İhtiyaç nedir?
Hangi sorunu çözmek istiyoruz? Çıktıyı kim kullanacak, hangi veriler gerekli ve sorumluluk kimde olacak?
- 02
Neyi değerlendirmeliyiz?
Hangi hatalar önemli? Eksik bilgi, farklı diller ve farklı çalışma ortamlarında hangi sınırları incelemeliyiz?
- 03
Nasıl kullanıma sunulmalı?
Hangi inceleme adımları, açıklamalar ve kullanım sınırları gerekli? Kullanıcı neyi onayladığını anlayabiliyor mu?
- 04
Neyi yeniden gözden geçirmeliyiz?
Kullanıcı geri bildirimi ve ürün değişiklikleri ne gösteriyor? Yeniden değerlendirme veya kullanımın sınırlandırılması gerekiyor mu?
PRATİKTE SORUMLU AI
İlkelerin günlük işteki karşılığı.
AI çıktısı ile onaylanmış raporun farkı nedir?
AI tarafından oluşturulan bir metin, hekimin değerlendirmesi gereken bir taslak olabilir. Onaylanmış rapor ise yetkili sağlık profesyonelinin incelemesi ve ilgili kurumun raporlama süreciyle oluşur. Ürün yaklaşımımız bu iki aşamanın kullanıcı tarafından ayırt edilebilmesini esas alır.
Eksik bilgi olduğunda yaklaşımımız ne?
Eksik görüntü, yetersiz klinik bağlam veya belirsiz bir ses kaydı, değerlendirmeyi sınırlayabilir. Tasarım hedefimiz, eksikliği saklamak yerine kullanıcıya göstermek ve gerekli kontrolü mümkün kılmak. Örneğin yalnızca seçili görüntüler değerlendirildiyse, bunu tüm incelemenin değerlendirilmiş olmasıyla bir tutmamak gerekir.
Yeni bir özelliği tanıtmak klinik kullanıma hazır olduğu anlamına gelir mi?
Bir ürünün geliştirilmesi, pilot olarak denenmesi ve belirli bir kullanım için doğrulanması farklı aşamalardır. Kullanılabilirlik, klinik kapsam ve gerekli değerlendirmeler ürün ve kullanım ortamı bazında ele alınır. Bu sayfa şirket yaklaşımımızı anlatır; tüm ürünler için ortak bir klinik izin veya sertifikasyon beyanı değildir.
Sorumlu AI neden yalnızca model seçimi değildir?
İyi bir model, tek başına iyi bir sağlık hizmeti iş akışı oluşturmaz. Hangi verinin kullanıldığı, erişim yetkileri, kullanıcı eğitimi, çıktıların nasıl gösterildiği ve hataların nasıl ele alındığı da önemlidir. Bu nedenle AI’ı arayüz, süreç ve insan sorumluluğuyla birlikte düşünürüz.
Sağlığın geleceğini sorumlulukla geliştirelim.
Üniversiteniz, hastaneniz veya telehealth hizmetiniz için ihtiyaçlarınızı konuşalım. Çözümlerimizi ve geliştirdiğimiz ürünleri keşfedin.