Tıp akıllıca çözümler üretmekte gayet başarılı hale geldi. Yapay zeka görüntüleri okuyabiliyor, genom bilimi hastalıkları giderek daha kesin kategorilere ayırabiliyor ve tanı yöntemleri, Arnavutluk'un başkenti Tiran'da genç bir doktor olduğum dönemde imkansız gibi görünen şeyleri bize söyleyebiliyor. Ancak bu akıllı çözümlerin hastanın durumunu gerçekten değiştirmesini sağlamakta o kadar da başarılı değiliz.

Kariyerimin büyük bir bölümünü, teknolojinin tıbbı nasıl değiştirebileceğini düşünerek geçirdim. Ülkemin sağlık sistemini bir yıl boyunca yönetmek ise teknolojinin gerçekten bir anlam ifade edebilmesi için tıpta nelerin değişmesi gerektiği üzerinde daha fazla düşünmemi sağladı. Belki de asıl yenilik budur.

Bir algoritma, bir araştırmada mükemmel sonuçlar verebilir ancak yoğun bir hastanede bir pazartesi sabahı neredeyse hiçbir fark yaratmayabilir. Yapay zeka bir taramayı daha hızlı değerlendirirken hasta bir sonraki adım için hâlâ haftalarca bekliyorsa, tam olarak neyi dönüştürmüş oluyoruz ki?

Ben bunun yerine bugün pek rağbet görmeyen basit bir noktadan, teknolojiden değil klinik sorundan başlardım. Bu ayrım önemli. Her şey öncelik olamayacağı gibi sınırsız bir para veya işgücü de yok. 20 farklı önceliğe sahip bir sağlık hizmetinin aslında hiçbir gerçek önceliği olmaması riski de sözkonusu.

Arnavutluk'ta birbiriyle bağlantılı birkaç alana odaklanmayı seçmiştim: onkoloji, tanı, dijital sağlık ve yapay zeka. Buradan, bunların her ülke için doğru öncelikler olduğu sonucu çıkarılmamalı. Asıl mesele seçim yapmanın önemiydi. Sağlık sisteminde öncelikleri belirlemektense ekleme yapma eğilimi var: bir girişim daha, bir platform daha, bir hedef daha, bir program daha. Oysa liderlik bazen ne yapılmayacağına karar vermektir.

Kanser tedavisi, göz ardı edilemeyecek başka bir sorunu daha ortaya çıkardı. Hasta odaklı tıp hakkında durmadan konuşuyoruz fakat sonra da hastalardan hastaneler arasında bilgi taşımasını, tıbbi geçmişlerini tekrar tekrar anlatmasını, randevularının peşinden koşmasını ve birbirleriyle her zaman iletişim halinde olmayan birimler arasında yolunu bulmasını istiyoruz. Karmaşık kanser tedavisinde, hasta ve ailesi hastalığın gayriresmi koordinatörlerine dönüşebiliyor. Bu, hasta odaklı kavramının tuhaf bir tanımı.

Biz uzmanlığın, bilginin ve standartların yayılıp paylaşılması ancak hastanın bir yerden ötekine hareket etmek zorunda kalmaması gerektiği ilkesini benimsemiştik. Bu ilke, Arnavutluk Ulusal Kanser Enstitüsü ve Ulusal Kanser Ağı'nın gelişimini şekillendirdi. Milano'daki Ulusal Kanser Enstitüsü'yle (Istituto Nazionale dei Tumori) kurduğumuz stratejik ortaklığın desteği sayesinde üniversiteyle bölgesel ve yerel hizmetleri birbirine bağladık.

Birleşik Krallık'taki (BK) Ulusal Sağlık Sistemi (NHS) çok daha sağlam bir temelden yola çıkıyor fakat ölçek kendi zorluklarını da beraberinde getiriyor. Dünya çapında bir uzmanlık, kurumsal duvarların arkasında hapsolursa sınırlı bir fayda sağlar. Bir mükemmellik merkezi oluşturmak önemli ancak kurması daha zor olsa da bir mükemmellik sistemi nihayetinde çok daha değerlidir.

Yapay zeka ve kanser görüntüleme alanındaki akademik çalışmalardan doğan BK merkezli Lucida Medical şirketinin kurucu ortağı olarak edindiğim deneyim de bana benzer bir şey öğretti. Bir fikri geliştirmek zor. Bunu klinik uygulamaya aktarmak ise genellikle daha da zor. Teknoloji, birbiriyle rekabet eden önceliklerin ve (maalesef) insanların bulunduğu bir dünyada gelişiyor. Hükümet bu gerçeğin görmezden gelinmesini imkansız hale getirdi.

İşte bu yüzden çok erkenden başarı ilan etmekten kaçınır oldum. Başarı devreye sokulan bir algoritma değildir. Doğru zamanda tedavi edilen agresif bir kanserdir. Önlenen gereksiz bir biyopsidir. Uzman bilgisinin ünlü bir hastanenin yakınında yaşamayan birine de ulaşmasıdır. Karar anında doğru bilgiye sahip bir doktordur; bir işlemden geçirildiğini değil, kendisine özenle bakım verildiğini hisseden bir hastadır.

Yapay zeka hakkındaki tüm heyecanıma rağmen tıp insani kalmalı. Yapay zeka görüntüleme verilerini, klinik geçmişi ve tıbbi bulguları tek bir hekimin yetişmesinin mümkün olmayacağı bir hızda bir araya getirebilir. Ancak bir orkestranın yine de bir şefe ihtiyacı vardır. Hekim bağlamdan, belirsizlikten ve karşısında oturan kişiden sorumlu olmaya devam etmelidir. Bu, kararların hiçbirinin bir algoritmaya kolayca sığmadığı çok sayıda unsuru içerebilen kanser tedavisinde özellikle önemlidir.

Yapay zeka tekrarlayan işleri ortadan kaldırıp bilgileri akıllıca bir araya getirebilirse, klinisyenler değerlendirme, açıklama ve hastalara insani ilgi göstermeye daha fazla vakit ayırabilir. Gelecek hiçbir zaman insanla yapay zeka arasındaki bir çatışmayla ilgili olmadı. Asıl mesele, daha iyi teknolojiyle çalışarak nasıl daha iyi insanlar olmamızı sağlayabileceğimizdi.

Meslek hayatımın büyük bölümünde akademik tıbbın nispeten daha kontrollü dünyasında yer aldım: kanser görüntüleme, araştırma, klinik deneyler ve giderek artan şekilde yapay zeka. Cambridge, New York ve Roma'da, genellikle tıbbın nasıl daha iyi hale getirilebileceği sorusuna odaklanılan kurumlarda çalıştım. Artık siyasetten uzaklaşarak hastalara, Roma'daki Gemelli Hastanesi'ne dönüyorum.

independent.co.uk/voices

Independent Türkçe için çeviren: Yasin Sofuoğlu