Yapay zekâlı sinir takibi eğitimi anlamlı fark yaratmadı

Seul Ulusal Üniversite Hastanesi Anesteziyoloji ve Ağrı Tıbbı Bölümü araştırmacıları çalışmayı yürüttü. Ultrason rehberli sinir bloğu (ultrason görüntüsü eşliğinde sinir çevresine lokal anestezik verilmesi) için sinirin doğru tanınması şart. NerveTrack adlı özellik, ultrason görüntüsünde siniri gerçek zamanlı işaretliyor. 2021 tarihli bir sektör haberine göre bu özellik Samsung Medison ile Intel iş birliğiyle geliştirildi.

Çalışmanın özetine göre 80 ultrason acemisi iki gruba ayrıldı. Katılımcıların 60'ı tıp öğrencisi, 20'si anesteziyoloji asistanıydı. Kontrol grubu yapay zekâ desteği olmadan standart B-mod ultrason eğitimi aldı. Diğer grup eğitim sırasında gerçek zamanlı sinir takibini kullandı.

Herkes standart bir ders ve 10 dakikalık uygulamalı eğitim aldı. Ardından değerlendirme, yapay zekâ işlevi kapatılarak yapıldı. Birincil sonuç, median sinir ve supraklaviküler brakiyal pleksusun ilk denemede bağımsız olarak doğru tanınmasıydı.

Çalışmayı 78 katılımcı tamamladı. Median sinirde ilk deneme başarısı kontrol grubunda %57,5, yapay zekâ grubunda %65,8 idi. Göreli risk 1,14 bulundu (%95 güven aralığı 0,81–1,62; p=0,452).

Brakiyal pleksusta oranlar %35,0 ve %42,1 oldu (göreli risk 1,20; %95 GA 0,68–2,11; p=0,519). Ek eğitimden sonra da bağımsız tanıma başarısında fark çıkmadı. Yapay zekâ grubu yalnızca pleksusu tanıma özgüveninde biraz daha yüksek puan verdi (4,7'ye karşı 4,4; p=0,046).

Çalışma prospektif ve randomize, ayrıca ClinicalTrials.gov'da NCT05857787 numarasıyla kayıtlı. Kayda göre sponsor Seul Ulusal Üniversitesi, çalışma Temmuz 2023'te başladı ve körleme yapılmadı. Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması beyan etmedi. Araç üreticisinin çalışmada bir rolü olup olmadığı özette belirtilmiyor.

Sınırlılıklar önemli. Örneklem küçük ve sayısal olarak yapay zekâ grubu lehine eğilimler var. Bu nedenle küçük bir yararın kaçırılmış olması dışlanamaz. Özette güç hesabına dair bilgi yer almıyor.

Uygulamalı eğitim yalnızca 10 dakika sürdü ve iki standart bölge sınandı. Ölçülen şey sinirin tanınmasıydı, bloğun kendisi değerlendirilmedi. Yazarlar da uzun süreli akılda tutma, farklı anatomiye aktarım ve gerçek işlem performansı hakkında sonuç çıkarılamayacağını vurguluyor.

Tam metne erişemediğimiz için bu yazı çalışmanın özetine ve kayıt bilgisine dayanıyor. Özgüven ölçeğinin kaç basamaklı olduğu gibi ayrıntılar özette yer almıyor.

Bu çalışmanın en değerli yanı sorduğu soru. Pek çok yapay zekâ çalışması aracın açıkken ne kadar yardım ettiğine bakıyor. Burada ise araç kapandığında öğrencinin ne öğrendiği ölçüldü.

Sonuç, kısa yapay zekâ destekli eğitimin destek kalkınca anlık bağımsız başarıda anlamlı fark yaratmadığını gösteriyor. Üstelik yapay zekâ grubunun pleksus özgüveni biraz daha yüksekken başarıda anlamlı fark yoktu. Eğitimde bu uyumsuzluk dikkat gerektiriyor, çünkü aşırı özgüven hataya zemin hazırlayabilir.

Eğitim veren ya da alan hekimler için birkaç öneri çıkarılabilir.

• Yapay zekâ işaretlemesini öğrenmenin yerine değil, geri bildirimin bir parçası olarak kullanın.
• Asistan değerlendirmesinin bir kısmını mutlaka yapay zekâ kapalıyken yapın.
• Özgüven anketlerini beceri ölçümü yerine koymayın.
• Anatomik işaret noktalarını aracı açmadan önce sözlü olarak tarif ettirin.
• Yetkinlik onayını tek bir oturuma değil, farklı günlerde yapay zekâ kapalıyken tekrarlanan ölçümlere dayandırın.

Klinik pratikte de benzer bir ilke geçerli. Sinir takibi özelliği olan bir cihazla çalışan hekim, işaretlemeyi doğrulayacak anatomik bilgiye sahip olmalı. Araç yanıldığında bunu fark edebilmek bu bilgiye bağlı.

Bu çalışma Kore'de yapıldı ve katılımcılar ultrason acemisiydi. NerveTrack özelliğinin Türkiye'deki cihazlarda ne ölçüde bulunduğuna dair doğrulanmış bir veriye ulaşamadık.

Tıp fakültelerinde ultrason eğitimine yapay zekâ destekli cihazlar eklendikçe bu çalışmanın sorusu önem kazanacak. Eğitim programları, aracın açık ve kapalı olduğu koşullarda ayrı ölçme yapmayı düşünebilir. Tıbbi cihazların piyasaya arzı ise Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (TİTCK) denetiminde.