Yapay Zeka Doktorlardan Daha Başarılı Olursa

Yapay Zeka Doktorlardan Daha Başarılı Olursa

 

Related image

 

 

A. Michael Froomkin,  

Ian Kerr &

Joëlle Pineau

We Robot 2018 Konferansı

 

 

 

Özet

“Birgün, belki de yakın bir gelecekte, makine öğrenmesi tarafından gerçekleştirilen teşhis koyma, insan doktorlarca gerçekleştirilenlerden daha iyi bir başarı oranı gösterecek. Makine öğrenmesinin teşhis koymadaki hâkimiyeti tıp alanında görevi kötüye kullanma suçu, tıbbi hizmetlerin sunumunun geleceği, doktorlara belli başlı talepler ve tıbbi teşhisin kendi niteliği için– daha uzun bir sürede- ne anlama gelecek?

Bu makale, sinir ağlarına dayalı olanlar gibi, makine öğrenmesinin teşhis koymasının, – tıp alanında görevi kötüye kullanma suçu göz önünde bulundurulunca- klinik ortamlarda makine öğrenmesi tarafından tedavi standardı olarak üretilen tıbbi teşhislerin daha iyi sonuç göstereceğini öne sürüyor.  Ayrıca, dikkatli bir şekilde uygulanmadıkça, bir doktorun tıbbi teşhislerde makine öğrenmesi sistemlerini kullanması, paradoksal olarak, tıp alanında görevi kötüye kullanma suçunu engelleyici güvenlik standardını da zayıflatabilecektir. Zamanla, etkili makine öğrenmesi, teşhis sürecini makineye devretmek için ezici yasal ve etik baskı yaratabilir. Nihayetinde, benzer bir dinamik tedaviye de uzanabilir. Veri tabanlarında toplanan klinik sonuçların büyük kısmının makine öğrenmesi tarafından oluşturulan teşhisler olduğu noktasına ulaşırsak, bu durum gelecekte insan doktorlar tarafından kolayca denetlenmeyen veya anlaşılmayan karar senaryolarına yol açabilir. Ön incelemeyle karşılaştırıldığında, tedavi stratejilerinin gerçek klinik uygulamada kullanılmasının genellikle etkili olmadığı iyi bilinen bir gerçek olduğundan,  makine öğrenmesi algoritmalarının şeffaflık eksikliği tedavi kalitesinde bir azalmaya yol açabilir. Özellikle tıpta görevi kötüye kullanmanın istenmeyen sonuçlarını önlememize olanak tanıyan çeşitli olası teknik ve yasal çözümlerle ilgili olmasından dolayı, bu makale, bu senaryonun belirgin teknik yönlerini tanımlamaktadır. Sonuç olarak, yalnızca teşhis biçimi bakımından, bir makinenin önüne geçmek için, bunun, mevcut tıbbi sorumluluk kurallarını değiştirmeye yönelik güçlü bir vaka olduğunu savunuyoruz. Tedavi standardına uygun revizyonun, döngü içindeki doktorlarca önemli bir katılım sağlanmasını gerektirdiğini savunuyoruz.”

 

Makale ile ilgili bağlantı adresini ve makalenin tamamını aşağıda bulabilirsiniz:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3114347

2012 yılında Japonca eğitimim sonrasında hukuk fakültesine başladı. Jürging-Örkün-Putzar Rechtsanwalte (Almanya), Güler Hukuk Bürosu ve Ünsal & Gündüz Attorneys at Law' da staj yaptı. Japon dili sertifikası aldı. Ayrıca arabuluculuk- tahkim ve ceza hukuku gibi alanlarda sertifika programlarına katıldı.Bunların akabinde Bilişim ve Teknoloji Hukuku alanında yüksek lisans yapmaya başladı. Köksal & Partners hukuk bürosunda avukat olarak çalışmakta. Büyük bir merakla, robotlar, yapay zeka ve onların hukuksal durumları ve problemler ile ilgili çalışmalar yürütmekte. She studied law following herJapanese education on 2012. She fulfilled her internships in Jurging-Orkun-Putzar Rechtsanwalte(Germany), Guler Law Office and Unsal&Gunduz Attorney at Law . Also she has certificate of Japanese language and she has mediation and arbitration certificates and criminal law certificates from law workshops. Afterwards, she started the master program on information and technology law, at Istanbul Bilgi University. She works as a lawyer at Koksal & Partners law office. Her goal and ambition is the working in the field of Robotics, AI and their legal statutes and problems and exploring the relevant necessities where no women has ever gone before... Yazarın diğer yazıları için ayrıca bakınız: For further works of the author: https://bilgi.academia.edu/Selin%C3%87etin https://siberbulten.com/author/selin-cetin/

Bir cevap yazın

*