Səhiyyədə süni intellekt: bu gün nə bacarır, harada uğursuz olur və necə tənzimlənir

Süni intellekt bu gün səhiyyədə nə edə bilir?

Səhiyyədə süni intellekt (Sİ) skanerin daxilindəki təsvir təhlili proqramından tutmuş sağlamlıq suallarına cavab verən ümumi çat-botlara qədər bir çox texnologiyanı əhatə edir. 3 noyabr 2026-cı il tarixinə aşağıda ümumiləşdirilmiş sübutlara görə, ən güclü nəticələri bir aydın müəyyən edilmiş işi görən, bunun üçün sınaqdan keçirilmiş və icazə almış dar alətlər, ən zəif nəticələri isə xəstələrə birbaşa məsləhət verən ümumi çat-botlar göstərir.

ABŞ Qida və Dərman İdarəsi (FDA) ABŞ-da satışa icazə verilmiş süni intellekt əsaslı tibbi cihazların açıq siyahısını aparır ^[1]. FDA-nın 4 sentyabr 2026-cı il tarixinə aktual kimi qeyd etdiyi bu siyahının sayına görə, orada 1,614 qeyd var: onlardan 1,230-u radiologiyaya, 154-ü kardiologiyaya, 73-ü isə nevrologiyaya aiddir ^[1]. FDA bildirir ki, bu cihazlar təhlükəsizlik və effektivliyin məqsədyönlü yoxlanılması da daxil olmaqla, müvafiq bazara çıxış öncəsi tələblərə cavab verib ^[1].

Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatı (ÜST) daha yeni generativ modellərin istifadə sahələrini beş qrupa ayırır: diaqnostika və klinik qayğı, simptomları araşdırmaq kimi xəstənin özünün idarə etdiyi istifadə, qəbulların sənədləşdirilməsi kimi dəftərxana və inzibati işlər, tibb və tibb bacısı təhsili, eləcə də elmi tədqiqatlar və dərman hazırlanması ^[2].

Bu, tibbi məsləhət deyil, ümumi məlumatdır. Öz sağlamlığınızla bağlı qərarları səlahiyyətli həkimlə birlikdə qəbul edin.

Süni intellekt tibbi görüntüləmədə necə istifadə olunur?

İcazə verilmiş məhsulların sayı ilə ölçdükdə, süni intellektin ən möhkəm yer tutduğu sahə görüntüləmədir: FDA siyahısındakı qeydlərin təxminən dörddə üçü radiologiyanın payına düşür ^[1].

Döş xərçəngi skrininqi

Ən məşhur randomizə edilmiş sübut İsveçin cənub-qərbində dörd məntəqədə İsveçin milli skrininq proqramı çərçivəsində aparılmış MASAI sınağından gəlir ^[3]. Sınaqda 105,934 qadın təsadüfi qaydada süni intellekt dəstəkli skrininqə və ya iki radioloqun standart ikiqat oxunuşuna ayrılıb ^[3]. Transpara adlı süni intellekt sistemi müayinələri tək və ya ikiqat oxunuşa ayırıb və şübhəli tapıntıları vurğulayıb ^[3].

Süni intellekt dəstəkli qrupda 338 xərçəng halı (1,000 nəfərə 6,4) aşkarlanıb, standart oxunuşda isə 262 hal (1,000 nəfərə 5,0); nisbət 1,29 olub ^[3]. Yalançı pozitiv dərəcəsi praktiki olaraq eyni qalıb, nisbət 1,01 olub, radioloqlar isə 109,692 əvəzinə 61,248 skrininq oxunuşu aparıb, bu da 44,2% azalma deməkdir ^[3]. Müəlliflər belə nəticəyə gəliblər ki, süni intellekt klinik əhəmiyyətli döş xərçənginin erkən aşkarlanmasına töhfə verir ^[3]. Bu hesabat ikinci dərəcəli nəticələri əhatə edirdi; dərc olunmuş xülasə onu təkrar çağırış, aşkarlama, yalançı pozitivlər və iş yükü üzrə protokolda müəyyən edilmiş təhlil kimi təsvir edir ^[3].

Sınağın əsas nəticəsi, yəni interval xərçənglərin (skrininq turları arasında diaqnoz qoyulan və skrininqin aşkarlamadığı xərçənglərin) dərəcəsi 2026-cı ildə The Lancet jurnalında dərc olunub ^[9]. İnterval xərçəng dərəcəsi süni intellekt dəstəyi ilə 1,000 iştirakçıya 1,55, standart oxunuşla isə 1,000 iştirakçıya 1,76 olub; 0,88 nisbəti sınağın qeyri-aşağılıq testinə cavab verib; həssaslıq 73,8%-ə qarşı 80,5%, spesifiklik isə hər iki qrupda 98,5% olub ^[9]. Müəlliflər yazıb ki, süni intellekt dəstəkli skrininq klinik praktikada tətbiq üçün nəzərdən keçirilə bilər ^[9].

Göz skrininqi

Süni intellekt radiologiya şöbəsindən kənara da çıxıb. FDA siyahısına icazə tarixi 11 aprel 2018 olan oftalmoloji cihaz IDx-DR, onun sonrakı versiyaları və EyeArt kimi rəqibləri daxildir ^[1]. FDA-nın De Novo məlumat bazası IDx-DR-i həmin tarixdə icazə verilmiş diabetik retinopatiya aşkarlama cihazı kimi təsnif edir ^[10].

Səhiyyədə süni intellekt harada uğursuz olub?

Geniş tətbiq olunan hər alət vəd edildiyi kimi işləmir. Ən aydın xəbərdarlıq infeksiyaya həyati təhlükəli reaksiya olan sepsis kimi riskləri qiymətləndirən xəstəxana proqnoz modellərindən gəlir.

2021-ci ildə Michigan Medicine tədqiqatçıları geniş tətbiq olunan mülkiyyət aləti olan Epic Sepsis Model-i 27,697 xəstə və 38,455 hospitalizasiya üzərində xarici validasiyadan keçiriblər ^[4]. Model 0,63 əyri altındakı sahə (AUC, modelin halları qeyri-hallardan nə dərəcədə yaxşı ayırdığının ölçüsü; 0,5 təsadüf, 1,0 isə mükəmməl deməkdir) göstərib ^[4]. Xəbərdarlıq həddində o, sepsisli 1,709 xəstəni, yəni ümumi sayın 67%-ni müəyyən edə bilməyib, eyni zamanda bütün hospitalizasiyaların 18%-i üçün xəbərdarlıq yaradıb ^[4]. Müəlliflər belə nəticəyə gəliblər ki, modelin ayırdetmə və kalibrləmə qabiliyyəti zəifdir və onun geniş istifadəsi ölkə miqyasında sepsisin idarə olunması ilə bağlı narahatlıq yaradır ^[4].

Müəlliflər həmçinin bildiriblər ki, bu performans modelin hazırlayıcısının bildirdiyi rəqəmlərdən xeyli pis olub ^[4]; bu da göstərir ki, hazırlayıcının bildirdiyi nəticələr başqa yerdə eyni performansa zəmanət vermir. ÜST də geniş miqyaslı tətbiqlər üçün buraxılışdan sonra müstəqil auditlər və təsir qiymətləndirmələri aparmağı, nəticələri isə yaş, irq və ya əlillik kimi istifadəçi xüsusiyyətlərinə görə bölməyi tövsiyə edir ^[2].

Süni intellekt çat-botları etibarlı tibbi məsləhət verə bilərmi?

Böyük dil modelləri tibbi bilik benchmark-larında artıq ABŞ Tibbi Lisenziya İmtahanından keçməyə uyğun səviyyədə nəticə göstərir, lakin bu, onların insanlara öz simptomları ilə bağlı düzgün qərar qəbul etməyə kömək etdiyi demək deyil ^[5]. 9 fevral 2026-cı ildə Nature Medicine jurnalında dərc olunmuş randomizə edilmiş, əvvəlcədən qeydiyyata alınmış tədqiqat bunu birbaşa sınaqdan keçirib ^[5].

Oksford Universitetinin tədqiqatçıları və həmkarları 1,298 Böyük Britaniya yetkin sakininə NICE Clinical Knowledge Summaries əsasında hazırlanmış və ümumi praktika həkimləri və reanimasiya həkimləri ilə birlikdə işlənmiş on tibbi ssenaridən birini veriblər ^[5]. İştirakçılar GPT-4o, Llama 3 və ya Command R+ modellərindən, nəzarət qrupunda isə adətən istifadə etdikləri istənilən resursdan, əsasən internet axtarışından istifadə ediblər ^[5].

• Modellər təkbaşına orta hesabla halların 94,9%-ində müvafiq xəstəlikləri, 56,3%-ində isə düzgün hərəkət yolunu (dispozisiyanı) müəyyən edib ^[5].
• Modellərdən istifadə edən insanlar halların 34,5%-dən azında müvafiq xəstəlikləri, 44,2%-dən azında isə düzgün dispozisiyanı müəyyən edib ^[5].
• Nəzarət qrupu müvafiq xəstəlikləri müəyyən etməkdə çat-bot qruplarından əhəmiyyətli dərəcədə yaxşı olub ^[5].

Müəlliflər uğursuzluqların səbəbini qarşılıqlı əlaqədə görüblər: istifadəçilər çox vaxt simptomların yeri və ya şiddəti kimi əsas detalları qeyd etməyib, düzgün təklifləri son cavablarına daxil etməyib və ziddiyyətli məsləhətlər alıblar; beyinə qansızmanı (subaraxnoidal qansızma) təsvir edən ssenaridə bir istifadəçiyə qaranlıq otaqda uzanması, demək olar ki, eyni simptomları olan digərinə isə təcili yardıma müraciət etməsi deyilib ^[5]. Onlar belə nəticəyə gəliblər ki, sınaqdan keçirilmiş modellərdən heç biri xəstələrə birbaşa qayğıda tətbiq üçün hazır deyil və ictimai tətbiqdən əvvəl real istifadəçilərlə sistematik sınaq aparılmasına çağırıblar ^[5].

ABŞ-ın standartlar agentliyi NIST eyni xəbərdarlığı ümumi şəkildə edir: xəstə məlumatlarının uydurulmuş (konfabulyasiya edilmiş) xülasəsi həkimləri yanlış diaqnoz və ya müalicəyə yönəldə bilər ^[6].

Süni intellekt tibbi tədqiqatlara və dərman kəşfinə necə kömək edir?

Süni intellekt yalnız klinikada deyil, laboratoriyada da istifadə olunur. 2024-cü il Kimya üzrə Nobel mükafatını hesablama yolu ilə zülal dizaynına görə David Baker, zülal strukturunun proqnozlaşdırılmasına görə isə Google DeepMind-dan Demis Hassabis və John Jumper bölüşüblər ^[7]. İsveç Kral Elmlər Akademiyası bildirib ki, onların 2020-ci ildə təqdim olunmuş AlphaFold2 adlı süni intellekt modeli tədqiqatçıların müəyyən etdiyi 200 milyon zülalın demək olar ki, hamısının strukturunu proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunub və ondan 190 ölkədən iki milyondan çox insan istifadə edib ^[7].

Akademiya qeyd edib ki, zülalın strukturu onun funksiyası üçün həlledicidir və antibiotiklərə davamlılığı anlamaq, plastiki parçalaya bilən fermentlərin təsvirlərini yaratmaq kimi tətbiqlərə istinad edib ^[7]. ÜST yeni birləşmələrin müəyyən edilməsi də daxil olmaqla elmi tədqiqatları və dərman hazırlanmasını səhiyyədə generativ modellərin əsas istifadə sahələri sırasında göstərir ^[2].

Səhiyyədə süni intellektin əsas riskləri nələrdir?

İndiyədək göstərilmiş faydalar

• Böyük randomizə edilmiş sınaqda yalançı pozitivləri artırmadan skrininqdə daha yüksək xərçəng aşkarlanması və daha az oxunuş iş yükü ^[3].
• FDA siyahısında agentliyin bazara çıxış öncəsi tələblərə cavab verdiyini bildirdiyi 1,600-dən çox icazəli süni intellekt əsaslı cihaz ^[1].
• 190 ölkədən iki milyondan çox insanın istifadə etdiyi və 2024-cü il kimya üzrə Nobel mükafatı ilə tanınmış zülal strukturu proqnozu ^[7].
• Eyni skrininq sınağının əsas təhlilində qeyri-aşağı interval xərçəng dərəcəsi və daha yüksək həssaslıq ^[9].

ÜST və başqalarının müəyyən etdiyi risklər

• Yanlış nəticələr. ÜST xəbərdarlıq edir ki, böyük multimodal modellər sağlamlıqla bağlı qərar qəbul edən insanlara zərər verə biləcək yanlış, qeyri-dəqiq, qərəzli və ya natamam ifadələr yarada bilər ^[2].
• Qərəz. Modellər aşağı keyfiyyətli və ya qərəzli məlumatlar, o cümlədən irq, etnik mənsubiyyət, cins, gender identikliyi və ya yaşa görə qərəzli məlumatlar üzərində öyrədilə bilər ^[2].
• Avtomatlaşdırma qərəzi. Həkimlər və xəstələr səhvləri gözdən qaçıra və ya çətin qərarları sistemə həvalə edə bilər ^[2].
• Real şəraitdə zəif performans. Sepsis modelinin göstərdiyi kimi, alətlər hazırlandıqları mühitdən kənarda zəif nəticə göstərə bilər ^[4].
• Məxfilik. Stanford tədqiqatçıları müəyyən edib ki, altı aparıcı çat-bot tərtibatçısı standart olaraq istifadəçilərin söhbət məlumatlarından modellərini öyrətmək üçün istifadə edir və istifadəçilərin biometrik və sağlamlıq məlumatlarını paylaşması barədə xəbərdarlıq ediblər ^[8].
• Təhlükəsizlik və əlçatanlıq. ÜST həmçinin xəstə məlumatları üçün kibertəhlükəsizlik risklərini və ən yaxşı işləyən sistemlərə qeyri-bərabər çıxışı qeyd edir ^[2].

Səhiyyədə süni intellekt necə tənzimlənir?

Tənzimləmə proqramın nə etdiyindən asılıdır. ABŞ-da tibbi cihaz tərifinə uyğun gələn süni intellekt FDA-nın bazara çıxış öncəsi yoxlamasından keçir və agentlik müəyyən etdiyi icazəli cihazları dərc edir ^[1]. FDA qeyd edir ki, onun siyahısı hərtərəfli deyil, çünki cihazlar əsasən icazə xülasələrindəki süni intellektlə bağlı terminlər vasitəsilə müəyyən edilir ^[1]. O həmçinin bildirir ki, böyük dil modelləri (LLM) daxil olmaqla əsas modellərdən istifadə edən cihazları müəyyən etmək və işarələmək yollarını araşdıracaq ^[1].

İctimaiyyətin sağlamlıq sualları üçün istifadə etdiyi ümumi təyinatlı çat-botlar satışa icazə verilmiş cihazları əhatə edən həmin siyahıda yoxdur ^[1]. ÜST hökumətlərə tövsiyə edir ki, resurslar imkan verdikcə səhiyyədə istifadə üçün nəzərdə tutulmuş böyük multimodal modelləri qiymətləndirmək və təsdiqləmək üçün mövcud və ya yeni tənzimləyici orqan təyin etsinlər və belə sistemlərin etik və insan hüquqları standartlarına cavab verməsini təmin etmək üçün qanunlardan istifadə etsinlər ^[2].

ÜST həmçinin hazırlayıcılardan dizaynın ilkin mərhələlərindən xəstələri və səhiyyə mütəxəssislərini cəlb etməyi və modelləri lazımi dəqiqlik və etibarlılıqla aydın müəyyən edilmiş tapşırıqlar üçün qurmağı xahiş edir ^[2]. Qaydalar ölkədən ölkəyə fərqlənir və tez-tez dəyişir; cari tələblər üçün ölkənizin dərman və ya tibbi cihaz tənzimləyicisini yoxlayın.

Xəstələr süni intellekt sağlamlıq alətlərindən necə təhlükəsiz istifadə etməlidir?

1. Çat-botun cavabına diaqnoz kimi deyil, başlanğıc nöqtəsi kimi yanaşın. Oksford tədqiqatında çat-botlardan istifadə edən insanlar müvafiq xəstəlikləri müəyyən etməkdə nəzarət qrupundan yaxşı nəticə göstərməyib ^[5].
2. Ondan istifadə edirsinizsə, tam məlumat verin, o cümlədən simptomların harada olduğunu, nə qədər şiddətli və nə qədər tez-tez olduğunu; çatışmayan detallar uğursuzluğun əsas səbəbi olub ^[5].
3. Təcili simptomlar zamanı çat-botdan soruşmaq əvəzinə təcili yardıma müraciət edin; tədqiqat beyinə qansızmanın demək olar ki, eyni ssenarilərində əks məsləhətlər aşkarlayıb ^[5].
4. Sağlamlıq məlumatlarınızı qoruyun. Hazırlayıcıları adətən standart olaraq söhbət məlumatlarından öyrədilmə üçün istifadə edən istehlakçı çat-botlarına şəxsiyyətinizi müəyyən edən tibbi qeydləri daxil etməyin ^[8].
5. ÜST-nin avtomatlaşdırma qərəzi barədə xəbərdarlığını nəzərə alaraq həkiminizdən soruşun: müalicənizdə süni intellekt alətindən istifadə olunubmu və onun nəticələri necə yoxlanılıb ^[2].

Səhiyyədə süni intellekti bundan sonra nə gözləyir?

İllik icazələrin sayı artır: FDA siyahısının sayına görə, qərar tarixi 2023-cü il olan 226, 2024-cü il olan 235 və 2025-ci il olan 335 qeyd var ^[1]. FDA həmçinin bildirir ki, LLM-lər daxil olmaqla əsas modelləri ehtiva edən cihazları müəyyən etmək və işarələmək yollarını araşdıracaq ^[1].

Hələ qeyri-müəyyən olanlar

• Süni intellekt skrininqinin uzunmüddətli nəticələri. Dərc olunmuş MASAI təhlilləri aşkarlamanı, yalançı pozitivləri, iş yükünü ^[3], interval xərçəngləri, həssaslığı və spesifikliyi əhatə edir ^[9]; döş xərçəngindən ölüm halları onların bildirdiyi nəticələr arasında olmayıb.
• Çat-botları xəstələrə birbaşa məsləhət üçün təhlükəsiz etmək mümkün olacaqmı. Oksford müəllifləri sınaqdan keçirilmiş modellərdən heç birinin hazır olmadığını və istifadəçi sınağının lazım olduğunu müəyyən ediblər ^[5].
• Alətlər müxtəlif xəstəxanalarda və əhali qruplarında necə işləyir; ÜST bunun müstəqil auditlər vasitəsilə ölçülməsini istəyir ^[2], sepsis tədqiqatı isə bunun əvvəlcədən fərz edilə bilməyəcəyini göstərir ^[4].

3 noyabr 2026-cı il tarixinə ümumi mənzərə belədir: süni intellekt peşəkar nəzarət altında konkret, sınaqdan keçirilmiş tapşırıqlarda sübut olunmuş köməkçidir, həkimin əvəzedicisi kimi isə sübut olunmamışdır.