Yapay zeka (YZ), çeşitli sektörlerde devrim yaratıyor ve sağlık alanı bunun dışında kalmıyor. Yapay zeka, hasta bakımını geliştirme, tıbbi süreçleri basitleştirme ve maliyetleri azaltma potansiyeline sahiptir. Bu yazıda, yapay zekanın sağlık hizmetlerinde nasıl uygulandığını görecek ve bu sektördeki etkisini anlayacaksınız.
Yapay zeka ile tıbbi teşhis
YZ destekli teşhis araçları, tıbbi görüntüleri, hasta verilerini ve klinik notları analiz ederek sağlık profesyonellerinin hastalıkları daha doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmelerine yardımcı olabilir.
Radyolojide
YZ algoritmaları, X-ışınları, BT taramaları ve MRI taramaları gibi tıbbi görüntüleme verilerini işleyebilir ve analiz ederek kanser veya kardiyovasküler durumlar gibi hastalıkları belirten anormallikleri ve kalıpları tespit edebilir. Nature Medicine’de yayınlanan bir çalışmaya göre, Google tarafından geliştirilen bir YZ algoritması, mamografide meme kanserini tespit etmede %94,5 doğruluk oranı elde ederek, %88,0 doğruluk oranına sahip insan radyologları geride bırakmıştır (McKinney vd., 2020).
Patolojide
YZ destekli patoloji sistemleri, doku örneklerini analiz edebilir ve kanserli hücreleri tanımlayarak teşhis sürecini hızlandırıp insan hatasını azaltabilir. Örneğin, FDA onaylı Paige.AI platformu, patoloji kesitlerinde prostat kanserini tespit etmek için YZ algoritmalarını kullanarak %98 doğruluk oranı bildirmiştir (Bulten vd., 2020).
Göz hastalıklarında
Yapay zeka sistemleri, diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonu gibi hastalıkların erken belirtilerini tespit etmek için retina görüntülerini analiz edebilir. JAMA’da yayınlanan bir çalışmada, Google tarafından geliştirilen bir YZ algoritması, diyabetik retinopatinin tespitinde %97,5 duyarlılık ve %93,4 özgüllük elde etmiştir (Gulshan vd., 2016).
Yapay zeka ile ilaç keşfi ve geliştirme
YZ, büyük veri setlerini analiz ederek, ilaç etkinliğini tahmin ederek ve klinik deneme tasarımını optimize ederek ilaç keşfi ve geliştirme ile ilişkili zaman ve maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir.
İlaç keşfinde
YZ algoritmaları, potansiyel ilaç adaylarını belirlemek, etkinliklerini tahmin etmek ve kimyasal yapılarını optimize etmek için büyük miktarda kimyasal ve biyolojik veriyi analiz edebilir. Atomwise, YZ destekli ilaç keşfi yapan bir şirket, küçük moleküllerin hedef proteinlere bağlanma affinitesini tahmin etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanmaktadır. 2020 yılında Atomwise, yeni ilaç adayları keşfetmek ve geliştirmek için Hansoh Pharma ile bir işbirliği duyurdu; potansiyel anlaşma değeri 1,5 milyar dolara kadar çıkabiliyordu.
Klinik denemelerde
YZ, klinik deneme tasarımını, hasta alımını ve izlemeyi optimize ederek maliyetleri azaltıp deneme sonuçlarını iyileştirebilir. Örneğin, klinik deneme hızlandırma platformu Deep 6 AI, uygun hastaları uygun klinik denemelerle eşleştirmek için YZ kullanarak hasta alım sürecini aylardan dakikalar içerisine düşürmektedir.
Kişiselleştirilmiş tıpta yapay zeka
YZ, genetik verileri, yaşam tarzı faktörlerini ve tıbbi geçmişi analiz ederek kişiselleştirilmiş tedavi planları sunabilir ve hasta bakımını optimize edebilir.
Genomda
YZ algoritmaları, hastalık oluşturan mutasyonları belirlemek için genetik verileri işleyebilir ve analiz edebilir; bu da hedeflenmiş tedavilerin geliştirilmesine olanak tanır. 2019 yılında Nature dergisinde yayınlanan bir çalışmada, Google tarafından geliştirilen bir YZ algoritması olan DeepVariant’ın, insan genomundaki genetik varyantları %99,9’dan fazla bir hassasiyet oranı ile doğru bir şekilde tanımlayabildiği gösterilmiştir (Poplin vd., 2018).
Hedefe yönelik onkolojide
IBM Watson for Oncology gibi YZ destekli platformlar, genetik mutasyonlar dahil olmak üzere hasta verilerini analiz ederek kanser hastalarına kişiselleştirilmiş tedavi planları önerebilir. The Oncologist dergisinde yayınlanan bir çalışmada, Watson for Oncology’nun tedavi önerileri, multidisipliner tümör kuruluyla %93 uyum gösteren vakalarda sağlanmıştır (Somashekhar vd., 2018).
YZ destekli tıbbi cihazlar ve giyilebilir teknolojiler
YZ destekli tıbbi cihazlar ve giyilebilir teknolojiler, hastaların sağlık durumunu izleyebilir, gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir ve sağlık profesyonellerini potansiyel sorunlar hakkında uyarabilir.
Sürekli glukoz izleme
YZ destekli sürekli glukoz izleme cihazları, örneğin Dexcom G6, diyabetli hastalar için kan glukoz seviyelerini gerçek zamanlı izleyerek kişiselleştirilmiş bilgiler sunmakta ve kullanıcıları potansiyel hipoglisemik veya hiperglisemik olaylar konusunda uyarmaktadır. Diabetes Technology & Therapeutics dergisinde yayınlanan bir çalışmaya göre, Dexcom G6’nın ortalama mutlak göreli farkı (MARD) referans değerlerle %9,0 olarak belirlenmiş, bu da kan glukoz seviyelerini ölçmedeki doğruluğunu göstermektedir (Šoupal vd., 2020).
Uzaktan hasta izleme
YZ destekli uzaktan hasta izleme sistemleri, hastaların hayati bulgularını takip edebilir ve bozulma belirtilerini erken tespit edebilir; bu da sağlık profesyonellerinin zamanında müdahale etmelerini sağlar. Örneğin, FDA onaylı Current Health giyilebilir cihaz, hastaların kalp atış hızı, solunum hızı ve oksijen doygunluğu gibi hayati bulgularını izler ve olumsuz olay riski tahmini için YZ algoritmalarını kullanır.
Sağlık yönetiminde yapay zeka
Yapay zeka, hasta randevuları, faturalama ve kaynak tahsisi gibi sağlık yönetimi süreçlerini optimize ederek maliyetleri azaltabilir ve operasyonel verimliliği artırabilir.
Hasta randevuları
YZ destekli randevu sistemleri, hasta yokluğu tahminleri yapabilir, randevu slotlarını optimize edebilir ve bekleme sürelerini azaltabilir. Örneğin, YZ destekli Zocdoc platformu, hasta yokluğu olasılığını tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanmakta, böylece sağlık hizmeti sağlayıcılarının randevularını aşırı rezerv etmesine ve boş bekleme sürelerini azaltmasına olanak tanımaktadır.
Faturalama ve gelir döngüsü yönetimi
YZ algoritmaları, faturalama verilerini analiz edebilir, kodlama hatalarını belirleyebilir ve gelir döngüsü yönetimini optimize edebilir; bu da talep reddini azaltıp mali performansı iyileştirebilir. Olive AI gibi şirketler, gelir döngüsü yönetimini otomatikleştirmek için YZ destekli çözümler sunmakta; talep doğruluğu ve gelir elde etmede kaydedilen gelişmeler bildirilmiştir.
Sonuç olarak, yapay zeka sağlık sektörünü teşhisleri iyileştirerek, tedavileri kişiselleştirerek, ilaç keşfini hızlandırarak ve hasta izleme ve bakımını artırarak dönüştürmektedir. YZ destekli teknolojiler, sağlık yönetimi ve operasyonlarını optimize etmekle kalmayıp, hastalar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları için maliyet etkin ve verimli çözümler sunmaktadır. YZ, sağlık sistemlerine entegre oldukça ve gelişmeye devam ettikçe, hasta bakımını ve sonuçlarını devrim niteliğinde değiştirme potansiyeli de artacak; bu da tıp camiası ve hastalar için önemli faydalar sağlayacaktır.
