Şimdiye kadar tıp bir prestijli ve sıklıkla son derece kazançlı kariyer seçimi. Ancak yakın gelecekte, şu an sahip olduğumuz kadar doktora ihtiyacımız olacak mı? Önümüzdeki on yılda önemli bir tıbbi işsizlik görecek miyiz?

Avustralya Tıp Birliği NSW şubesi başkanı Dr. Saxon Smith, geçen yılki bir raporda dedi Eğitim gören doktorlardan ve tıp öğrencilerinden duyduğu en yaygın kaygıların “tıbbın geleceği nedir?” ve “bir işim olacak mı?” dır. Cevaplar, onu terk etmeye devam ettiğini söyledi.

Avustralya, İngiliz ve Amerikan üniversiteleri gittikçe artan sayıda tıp öğrencisi mezun etmeye devam ettikçe, bariz soru şu ki bu yeni doktorlar gelecekte nerede çalışacak?

Yaşlanan nüfuslarımız nedeniyle tıp uzmanları için genişletilmiş bir rol olacak mı? Veya yeni teknolojinin benimsenmesini zorlayacak sonuçları iyileştirirken maliyetleri düşürmek için baskı yapmak mı, bu durum şu anda doktorlar tarafından şu anda gerçekleştirilen rol sayısını aşındıracak mı?

Maliyetleri düşürmek

Tüm dünyadaki hükümetler, hastalar ve doktorlar bunu biliyor sağlık masraflarının azaltılması gerekecek eğer daha fazla insana davranacaksak. Bazıları hastalara daha fazla ödeme yapmalarını öneriyor, ancak bunun için para ödüyoruz, maliyeti düşürmenin ne olması gerektiği açık.

Kullanılması insan cerrahlarına yardımcı olacak tıbbi robotlar gittikçe daha yaygın hale geliyor, ancak şimdiye kadar hasta sonuçlarını denemek ve iyileştirmek için kullanılıyor ve cerrahi maliyetini azaltmak için kullanılıyor. Bu robotik teknoloji olgunlaştıktan sonra maliyet tasarrufu gelebilir.

Doğruluk oranını arttırırken, birçok insanın önemli maliyet düşüşünü muhtemel gördüğü tıbbi teşhis alanındadır. İnsan doktorları yerine teknolojiyi kullanmak.

İçin zaten yaygın kan testleri ve genetik test (genomik) makineler tarafından otomatik ve çok uygun maliyetli olarak gerçekleştirilmesi. Kan örneğini analiz eder ve otomatik olarak bir rapor hazırlar.

Testler hemoglobin seviyesi (kan sayımı) kadar basit olabilir ve insülin veya glukoz seviyeleri gibi diyabet testlerine kadar devam eder. Ayrıca, bir kişinin genetik yapısına bakmak gibi çok daha karmaşık testler için de kullanılabilirler.

Bunun en iyi örneği Hindistan’daki Mumbai’de bulunan Thyrocare Technologies Ltd’dir. 100,000 tanı testleri Her akşam ülkenin dört bir yanından gelen raporlar ve 24 saat içinde teslim edilen raporlar bir hastadan alınır.

İnsanlara karşı makineler

Makineler kan testlerini okuyabilirse, başka ne yapabilirler? Birçok doktor bu düşünceden hoşlanmayacak olsa da, örüntü tanıma gerektiren herhangi bir test sonuçta daha iyi bir şekilde yapılacaktır. bir insandan daha makine.

Bir çok hastalığın, tam hastalığın belirlenmesi için doktorun bir kan veya doku örneğine baktığı patolojik bir teşhise ihtiyacı vardır: bir enfeksiyonu teşhis etmek için bir kan testi, bir lezyonun kanser olup olmadığını belirlemek için bir cilt biyopsisi ve bir doku örneği teşhis koymak isteyen bir cerrah tarafından alınmış.

Bu örneklerin tümü ve aslında tüm patolojik tanılar, tanıyı belirlemek için örüntü tanıma kullanarak bir doktor tarafından yapılır.

Bir tür makine öğrenmesi olan derin sinir ağlarını kullanan yapay zeka teknikleri, bu tanı makinelerini eğitmek için kullanılabilir. Makineler hızlı öğreniyor ve tek bir makineden bahsetmiyoruz, İnternet üzerinden küresel olarak bağlı bir makine ağı geliştirmeye devam etmek için toplanmış verilerini kullanıyoruz.

Bir gecede gerçekleşmeyecek - öğrenmesi biraz zaman alacaktır - ancak bir kez eğitildiğinde makine daha iyi olmaya devam edecektir. Zamanla, uygun şekilde eğitilmiş bir makine, örüntü tanımada, herhangi bir insanın olabileceğinden daha üstün olacaktır.

Patoloji şimdi ölçek ekonomisine dayanan multi-milyon dolarlık bir laboratuvar meselesi. Liseden ayrılmaktan 15'a kadar bir süre patolog bağımsız çalışmak için. Muhtemelen patoloğun olacağı kadar iyi olması 15 yıllarını alır.

Bundan birkaç yıl sonra emekli olacaklar ve tüm bu bilgi ve tecrübe kaybedilecek. Kuşkusuz, bu bilginin gelecek nesiller tarafından ele geçirilmesi ve kullanılması daha iyi olur mu? Bir robotik patolog tam olarak bunu yapabilirdi.

Radyoloji, X-ışınları ve ötesi

Radyolojik testler üzerinde Yıllık Medicare harcamalarının AUS $ 2 milyar. Bir 2013 raporunda, 2014-15 döneminde, 33,600,000 radyolojik incelemeler Avustralya'da yapılacaktı. Bir radyolog bunların her birini incelemeli ve bir rapor yazmalıdır.

Radyologlar zaten, ortalama olarak, günde beş kez önceki çalışmaların günlük sayısının yedi katından fazlasını okuyorlar. Bu raporlar, patologlar tarafından yazılmışlar gibi, örüntü tanıma üzerine kuruludur.

Halen, Avustralya'da yapılan birçok radyolojik testler, İngiltere gibi diğer ülkelerdeki radyologlar tarafından okunmaktadır. Avustralya'da bir uzmana sahip olmak yerine, yaralı bir hastanın beyin taramasını okumak için 3am'de yataktan kalkmak yerine, görüntü uygun herhangi bir zaman diliminde doktora dijital olarak gönderilebilir ve neredeyse anında raporlanabilir.

Makinelere önce insan radyologları ile birlikte ve nihayetinde çalışan X-ışınlarını okumayı öğretilirse? Hala insana ihtiyacımız var mı radyologlar? Muhtemelen. MRI ve BT taramaları gibi gelişmiş görüntüleme, radyologların şu anda cerrahların yürüttükleri bazı işlemleri yapmalarını sağlayacaktır.

Tanısal radyoloji alanı hızla genişlemektedir. Bu alanda radyologlar kan damarı gibi kan damarları gibi durumları teşhis ve tedavi edebilirler. Bu minimal invaziv teknikler kullanılarak yapılır, kanama noktasına ulaşmak için telleri daha büyük damarlardan geçirir.

Bu yüzden radyologlar şu anda vasküler ve kalp cerrahları tarafından yapılan prosedürleri uygulayabilirler. Robotik yardımlı ameliyatın artan kullanımı, bunun olmamasından daha muhtemel olduğu anlamına gelecektir.

Daha çok var cilt lezyonu teşhisi, döküntü veya büyüme sadece bakmaktan daha. Ancak tanının çoğu lezyonu tanıyan dermatologlara dayanmaktadır (yine örüntü tanıma).

Teşhis belirsiz kalırsa patolojik tanı için laboratuvara bazı dokular (biyopsi) gönderilir. Bir makinenin ikincisini okuyabildiğini zaten belirledik. Aynı prensip cilt lezyonunun tanınması için de geçerlidir.

Bir kez tanındıktan ve öğrenildikten sonra, lezyon tekrar tanınabilecektir. Yüksek kaliteli kameralara sahip cep telefonları, öğrenme kabiliyetine sahip diğer tüm veritabanı gibi, geliştirmeye devam edecek olan global bir veritabanına bağlanabilecek.

Öyle değil, ne zaman

Bu değişiklikler gece boyunca gerçekleşmeyecek, ancak kaçınılmazdır. Her ne kadar birçok doktor bu değişiklikleri bir tehdit olarak görse de, küresel yarar için şans görülmemiş.

Ekvator Afrika'da çekilen bir röntgen, Avustralya'nın mükemmeliyet merkezinde çekilenle aynı güvenilirlikte okunabilir. Enfeksiyöz bir döküntü bir telefona yüklenebilir ve tanı anında verilir. Birçok hayat kurtarılacak ve dünyadaki yoksullara sağlık hizmetinin maliyeti minimum ve birçok durumda ücretsiz olabilir.

Bunun bir gerçeklik haline gelmesi için, uzmanların makinelerle çalışmaları ve öğrenmelerine yardımcı olacak. Başlangıçta, makinelerden daha basit testler yapmaları istenebilir ancak yavaş yavaş onlar öğretilir, tıpkı insanlarda hayattaki çoğu şeyi öğrendiği gibi.

Tıp mesleği bu değişim fırsatlarını kavramalı ve geleceğimiz genç doktorlar geleceğin tıbbi işlerinin nerede yatacağını dikkatlice düşünmelidir. 15 yıllarındaki tıbbi istihdam ortamının bugün gördüğümüz gibi görünmeyeceği neredeyse kesin.

Yazar hakkında

Ross Crawford, Queensland Teknoloji Üniversitesi Ortopedi Araştırma Profesörü; Anjali Jaiprakash, Doktora Sonrası Araştırma Görevlisi, Tıbbi Robotik, Queensland Teknoloji Üniversitesi ve Jonathan Roberts, Robotik Profesörü, Queensland Teknoloji Üniversitesi

Bu yazı orijinalinde Konuşma. Okumak Orijinal makale.

İlgili Kitap:

at

Ziyaret ettiğiniz için teşekkürler InnerSelf.com, neredeler 20,000+ "Yeni Tutumlar ve Yeni Olasılıklar"ı tanıtan, yaşamı değiştiren makaleler. Tüm makaleler tercüme edilmiştir 30+ dil. Üye olun haftalık olarak yayınlanan InnerSelf Magazine'e ve Marie T Russell'ın Daily Inspiration'ına. InnerSelf Dergisi 1985'den beri yayınlanmaktadır.