ChatGPT Health, Epic Hasta Kayıtlarına Bağlandı

Bir dahiliye uzmanının muayene öncesi on beş dakikasını düşünün. Hastanın iki yıllık geçmişi ekranda duruyor: poliklinik notları, laboratuvar sonuçları, ilaç listesi, iki farklı uzmanın raporu. Sorunun cevabı orada bir yerde, ama hangi sekmede olduğunu bulmak zaman alıyor.

OpenAI'ın 1 Eylül'de duyurduğu entegrasyon tam bu on beş dakikayı hedefliyor. Sağlık kuruluşları artık Epic elektronik hasta kaydı ortamlarını ChatGPT for Healthcare'e bağlayabiliyor. Klinisyen, yetkili olduğu hastanın kaydını arama yapmadan sorabiliyor.

Neyi yapıyor, neyi yapmıyor?

Entegrasyonun en önemli özelliği yapabildikleri değil, yapamadıkları. Bağlantı salt okunur: ChatGPT hasta kaydından veri çekiyor, kayda hiçbir şey yazmıyor. Yani modelin ürettiği bir metin, klinisyen elle taşımadıkça resmi kayda dönüşmüyor.

İki kullanım biçimi destekleniyor. Birincisi, yetkili hasta verisini ChatGPT içine çekip geçmişi özetlemek, önceki muayeneden bu yana neyin değiştiğini çıkarmak, randevuya hazırlanmak. İkincisi, desteklenen akışlarda ChatGPT'ye doğrudan hasta dosyasının içinden erişmek, yani sistemi terk etmeden çalışmak.

Yanına ikinci bir özellik daha geldi: Healthcare Public Data eklentisi, çalışma alanını dokuz resmi sağlık veri kaynağına bağlıyor. Aralarında PubMed, DailyMed, CMS Coverage, ClinicalTrials.gov ve RxNorm var. Klinik çalışma uygunluğu ya da ilaç bilgisi sorularının kaynağı böylece belirli hale geliyor.

Güvenlik rakamına yakından bakmak gerekiyor

OpenAI, hekimlere 27 klinik senaryoda değerlendirme yaptırdığını ve 4.363 puanlamanın yüzde 99,1'inde yanıtın güvenli bulunduğunu açıkladı. Pilot ortak UCSF Health.

Rakam kulağa çok iyi geliyor. Ama yüzde 99,1, 4.363 puanlamada yaklaşık 39 güvensiz yanıt demek. Fatura yazan bir sistemde bu oran mükemmele yakındır; ilaç etkileşimi konuşulan bir sistemde aynı oranın anlamı tamamen farklıdır. OpenAI'ın kendisi de aracın teşhis ve tedavi için uygun olmadığını, HIPAA uyumlu akışlar için kurumla veri işleyici sözleşmesi gerektiğini belirtiyor. Şirketin, zararlı tıbbi tavsiye iddiasıyla süren davaları da bu tabloya dahil.

Sahadan bakış: Epic yok, HBYS var

Türkiye'deki hastanelerin ezici çoğunluğu Epic kullanmıyor. Burada saha, yerli HBYS sağlayıcılarının ürünleriyle ve ulusal tarafta e-Nabız ile şekilleniyor. Yani bu duyuru, Türkiye'de yarın satın alabileceğiniz bir ürün değil.

Buna rağmen önemli, çünkü bir şablon ortaya koyuyor. Sağlık verisi KVKK'da özel nitelikli kişisel veri; işlenmesi de yurt dışına aktarılması da ayrı ve dar bir rejime tabi. Bu koşullarda kopyalanması gereken şey modelin kendisi değil, mimarideki karar: salt okunur bağlantı.

Sahada gördüğümüz en riskli kurulumlar, modele yazma yetkisi verilen kurulumlar oluyor. Bir belge otomasyonunda modelin ürettiği metnin doğrudan kayda düşmesi, hata olduğunda kimin sorumlu olduğunu belirsizleştiriyor. Okuma yetkisi verip yazmayı insana bırakan tasarım, hem denetim izini koruyor hem de yanlış çıktının maliyetini sıfıra yakın tutuyor.

Türkiye'de bir hastane ya da klinik zinciri benzer bir işi bugün kurmak isterse sıralama şöyle olmalı: önce veri sınıflandırması ve aydınlatma metni, sonra verinin nerede işleneceği kararı, en sonda model seçimi. Tersten başlayan projeler genelde pilot aşamasında hukuk biriminde takılıyor.

Kaynaklar: OpenAI, TechCrunch, Fierce Healthcare