Bilim insanları, hekimlerin, yakın eş şiddeti riski taşıyan hastaları, mağdurlar destek arayışına girmeden önemli ölçüde önce tespit edebilmesine yardımcı olmak amacıyla bir yapay zeka aracı geliştirdi. ABD merkezli araştırmacılar, hastane ziyaretleri sırasında toplanan verileri kullanarak bir makine öğrenimi modeli oluşturdu. Çalışma, Nature dergisinde yayımlandı.
Yakın eş şiddeti, mevcut ya da eski partnerlerden kaynaklanan kötü muameleyi ifade etmekte olup, ciddi yaralanmalara, kronik ağrıya ve ruh sağlığı sorunlarına yol açabiliyor. Avrupa Komisyonu’na ait bir rapora göre 2021 yılında, kadınların yüzde 18’i en az bir kez partnerlerinden fiziksel veya cinsel şiddet gördüğünü bildirdi.
Hastanelerdeki aile içi şiddeti tespiti çoğunlukla doktorların hastalarına evde güvenli olup olmadıklarını sormasına dayanmakta. Ancak birçok mağdur, korku, damgalanma veya güvenlik kaygıları nedeniyle yaşadıkları durumu açıklayamıyor; bu da birçok vakada gözden kaçma ile sonuçlanıyor.
Araştırma ekibi, yakın eş şiddeti yaşamış yaklaşık 850 kadının verilerini ve benzer yaş grubundan 5.200’den fazla kişiyi içeren bir kontrol grubunu kullanarak, şiddet riski taşıyan bireyleri tespit edebilme yeteneğini değerlendirecek üç farklı yapay zeka sistemi geliştirdi. İlk sistem, yaş, sağlık geçmişi ve diğer temel hasta bilgilerini analiz ederken; ikinci sistem, doktor gözlemleri ile radyoloji raporları gibi yazılı tıbbi veriler üzerinde durdu. Üçüncü sistem ise her iki veri türünü birleştirerek çalıştı.
Üç model de güçlü sonuçlar elde etti; ancak birleşik sistem en yüksek doğruluk oranını sağladı ve vakaların yüzde 88’inde risk tespitinde başarılı oldu. Bu araç, hastanın hastane temelli aile içi şiddet müdahale programlarına kabul edilmesinden yıllar önce potansiyel istismar vakalarını belirleyebildi.
Yeni yapay zeka sistemi, büyük veri yığınlarını aynı anda analiz ederek şiddete dair fiziksel travma örüntülerini tespit edebiliyor. Ayrıca, onaylanmış istismar vakalarına benzer hastaları işaretleyerek sağlık çalışanlarının daha erken müdahalede bulunmalarına olanak tanıyor. ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri’ne bağlı NIBIB’in sağlık bilişimi biriminden Qi Duan, bu aracın, yakın eş şiddetinin önlenmesi ve öngörülmesinde önemli bir etkisi olabileceğini ifade etti ve halk sağlığı açısından büyük bir fırsat sunduğunu ekledi.
Araştırmacılar, bu teknolojiyi klinisyenlerin kararlarını desteklemek amacıyla geliştirdiklerini vurguladı. Araç, şiddeti doğrudan teşhis etmemekte veya hastaların bilgi vermeye zorlamamaktadır. Bunun yerine, hekimlerin konuyu daha hassas biçimde ele almasına ve gerektiğinde destek sağlamasına yardımcı olan bir uyarı mekanizması sunuyor. Mass General Brigham’da acil radyolog olan Bharti Khurana, bu çalışmanın tıbbı verilerdeki mevcut bilgileri kullanarak riskin daha erken algılanmasına yönelik önemli bir adım olduğunu belirtti. Araştırmacılar, teknolojiyi hastanelerin rutin bakım süreçlerinde gerçek zamanlı değerlendirmeler alabilmesi için elektronik tıbbi kayıt sistemlerine entegre etmeyi planladıklarını açıkladı.