Yapay zekâ, birçok alanda olduğu gibi verilerin çözümlenmesi, eğilimlerin belirlenmesi ve müdahalelerin tasarımında devrim yaratarak halk sağlığına evrimsel katkılar sağlayabilir. Elektronik sağlık kayıtları, sosyal medya paylaşımları ve çevresel veriler gibi çeşitli devasa sağlık verisini (AS: “Big data“!) erken belirtileri saptayacak biçimde çözümleyerek salgınların erken evrede belirlenmesini sağlayabilir.

Kestirimsel modeller, kamu sağlığı kuruluşlarının kaynakları daha etkili bir biçimde paylaştırmasına ve potansiyel sağlık tehditlerine hızla yanıt vermesini sağlayabilir. Hastalıkların yayılmasını çözümleyip, örüntüleri belirleyerek; nüfus yoğunluğu, seyahat düzenleri ve iklim koşulları gibi etmenlere dayalı olarak gelecekteki olası salgınları kestirebilir.
Böylece halk sağlığı müdahalelerine ve politikalarına yön gösterebilir.

Yapay zekâ, halk sağlığı davranışlarını ve duygularını anlamak için sosyal medyayı,
arama motoru sorgularını ve öbür çevrimiçi verileri çözümleyerek sağlık kampanyalarının ve mesajlarının (iletilerinin) uygun biçimde oluşturulmasına yardımcı olabilir.

İLAÇ KULLANIMINA ETKİSİ

Yapay zekâ destekli benzetimler (simülasyon), araştırmacıların hastalıkların nasıl geliştiğini ve potansiyel tedavilerle nasıl etkileştiğini anlamalarını kolaylaştırabilir. Potansiyel ilaç adaylarını belirlemek ve bunların etkinliğinin ve güvenliğinin kestirimi için büyük veri kümelerini çözümleyerek ilaç geliştirme sürecini hızlandırabilir. Demografik verileri, hastalıkların yaygınlığını ve tedarik zinciri lojistiğini değerlendirerek aşı dağıtımını en uygun duruma getirebilir. Aşı uygulamalarının gerçek zamanlı izlenmesi, aşılama programlarının güvenliğini ve etkinliğini artırabilir.

Sağlık kuruluşlarından gelen verileri çözümleyerek minicanlıların antibiyotiklere direncinin ortaya çıkışını ve yayılmasını izleyebileceğinden uygun antibiyotik kullanımını yönlendirebilir. Sağlık birimlerinin hasta kabul oranlarının, kaynak istemlerinin ve personel (çalışan) gereksinimlerinin kestirimiyle kaynak dağılımını iyileştirerek sağlık sistemleri üzerindeki
yükü azaltabilir.

ÇEVRESEL VERİLERİ ÇÖZÜMLEYEBİLİR

Hava ve su kalitesini (niteliğini) izlemek, kirlilik düzeylerini kestirmek ve bunların
halk sağlığı üzerindeki etkilerini değerlendirmek için çevresel verileri çözümleyebilir.

Hasta verilerini, hastalığın ilerleyişini kestirebilecek biçimde çözümleyerek ve daha iyi sağlık sonuçları elde edecek biçimde kişiselleştirilmiş müdahaleler (girişimler) önererek süreğen hastalıkların yönetilmesine yardımcı olabilir. Farklı müdahalelerin ve senaryoların etkisini modelleyerek politika kararlarına bilgi sağlayabileceğinden, en etkili izlemlerin seçilmesine yardımcı olabilir.

Yapay zekâ, doğa nedenli afetler, salgınlar ve öbürr acil durumların olası etkilerinin kestirimini sağlayarak kaynak ayrımını yönlendirebileceğinden, müdahale planlarının oluşturulmasını kolaylaştırabilir.

Demografik ve sağlık verilerini çözümleyerek farklı topluluklardaki sağlık eşitsizliklerini belirleyebileceğinden sağlık hizmetlerine erişim eşitsizliklerinin ve sonuçlarının somutlaşmasını sağlar.

ASAL ve ETİK SORUN

Ancak yapay zekânın halk sağlığı alanında kullanımının etik, yasal, teknik ve sosyal etmenlerden kaynaklanan kimi sorunları da söz konusu olabilir. Kapsamlı verilere dayandığından
hasta mahremiyeti, veri ihlalleri ve hassas sağlık bilgilerine yetkisiz erişimle ilgili
endişeleri artırmaktadır.

Yapay zekâ zincir-işlemleri, biçimlendiği verilerdeki yan tutmaları devralabileceğinden var olan eşitsizlikleri sağlık-bakım sonuçlarına yansıtabilir. Kestirimlerin doğruluğu büyük ölçüde
eldeki verilerin niteliğine ve miktarına bağlı olduğundan, kestirimlerdeki hatalar
halk sağlığı kararlarını olumsuz etkileyebilir.
Onam (rıza), karar verme yetkisi, önerilere ilişkin sorumluluk ve hesap verebilirlikle ilgili
etik sorunlar ortaya çıkabilir.

Yalnızca yapay zekâ araçlarına bağlı olmak, sağlık okuryazarlığını ve hastanın anlaşılmasını engelleyerek teknolojiye aşırı güvenmeye yol açabilir. Yapay zekâ araçlarına aşırı güvenmek, insan yargılaması ve deneyiminin etkinliğini azaltarak yanlış kararlara neden olabilir.
Buna mevzuat zorlukları, kaynak kısıtlılığına bağlı engeller, değişime karşı direncin yarattığı güçlükler eklenebilir.

Yapay zekâ kullanım yetkinliği ancak bu güçlüklerin üstesinden gelinmesiyle kazanılabilir.