Sağlık sektörü yapay zeka ile dönüşüyor

Yapay zeka (AI) çeşitli endüstrilerde devrim yaratıyor ve sağlık hizmetleri de bir istisna değil. AI, hasta bakımını iyileştirme, tıbbi süreçleri kolaylaştırma ve maliyetleri düşürme potansiyeline sahiptir. Bu yazıda yapay zekanın sağlık hizmetlerinde nasıl uygulandığını görecek ve yapay zekanın bu sektör üzerindeki etkisini anlayacaksınız.

Yapay zeka ile tıbbi teşhis

Yapay zeka destekli teşhis araçları, sağlık uzmanlarına hastalıkları daha doğru ve hızlı teşhis etmede yardımcı olmak için tıbbi görüntüleri, hasta verilerini ve klinik notları analiz edebilir.

radyolojide

Yapay zeka algoritmaları, kanser veya kardiyovasküler rahatsızlıklar gibi hastalıkların göstergesi olan anormallikleri ve kalıpları tespit etmek için X-ışınları, CT taramaları ve MRI taramaları gibi tıbbi görüntüleme verilerini işleyebilir ve analiz edebilir. Nature Medicine’de yayınlanan bir araştırmaya göre, Google tarafından geliştirilen bir AI algoritması, mamogramlarda meme kanserini tespit etmede %94,5’lik bir doğruluk oranı elde ederek, %88,0’lik bir doğruluk oranı olan insan radyologlarını geride bırakmıştır (McKinney ve ark., 2020).

patolojide

Yapay zeka destekli patoloji sistemleri, doku örneklerini analiz edebilir ve kanserli hücreleri tanımlayabilir, teşhis sürecini kolaylaştırır ve insan hatasını azaltır. Örneğin, FDA onaylı Paige.AI platformu, patoloji slaytlarında prostat kanserini tespit etmek için yapay zeka algoritmalarını %98’lik bir doğruluk oranıyla kullanır (Bulten ve diğerleri, 2020).

Oftalmolojide

Yapay zeka sistemleri, diyabetik retinopati ve yaşa bağlı makula dejenerasyonunun erken belirtilerini tespit etmek için retina görüntülerini analiz edebilir. JAMA’da yayınlanan bir çalışmada, Google tarafından geliştirilen yapay zeka algoritması diyabetik retinopatiyi saptamada %97,5 duyarlılık ve %93,4 özgüllük elde etmiştir (Gulshan ve ark., 2016).

Yapay zeka ile ilaç keşfi ve geliştirmesi

Yapay zeka, büyük veri kümelerini analiz ederek, ilaç etkinliğini tahmin ederek ve klinik deneme tasarımını optimize ederek ilaç keşfi ve geliştirmesiyle ilişkili zamanı ve maliyeti önemli ölçüde azaltabilir.

İlaç keşfinde

AI algoritmaları, potansiyel ilaç adaylarını belirlemek, etkinliklerini tahmin etmek ve kimyasal yapılarını optimize etmek için çok miktarda kimyasal ve biyolojik veriyi analiz edebilir. Yapay zeka odaklı bir ilaç keşif şirketi olan Atomwise, küçük moleküllerin hedef proteinlere bağlanma afinitesini tahmin etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanıyor. 2020’de Atomwise, potansiyel anlaşma değeri 1,5 milyar dolara varan yeni ilaç adaylarını keşfetmek ve geliştirmek için Hansoh Pharma ile bir işbirliğini duyurdu.

Klinik çalışmalarda

AI, klinik deneme tasarımını, hasta alımını ve izlemeyi optimize ederek maliyetleri azaltabilir ve deneme sonuçlarını iyileştirebilir. Örneğin, bir klinik deneme hızlandırma platformu olan Deep 6 AI, uygun hastaları uygun klinik denemelerle eşleştirmek için yapay zekayı kullanır ve hasta işe alım sürecini aylardan dakikalara indirir.

Kişiselleştirilmiş tıpta yapay zeka

AI, kişiselleştirilmiş tedavi planları sunmak ve hasta bakımını optimize etmek için genomik verileri, yaşam tarzı faktörlerini ve tıbbi geçmişi analiz edebilir.

genomikte

AI algoritmaları, hastalığa neden olan mutasyonları tanımlamak için genomik verileri işleyip analiz edebilir ve hedeflenen tedavilerin geliştirilmesini sağlar. 2019’da Nature’da yayınlanan bir çalışma, Google tarafından geliştirilen DeepVariant adlı bir AI algoritmasının, insan genomundaki genetik varyantları %99,9’un üzerinde bir kesinlik oranıyla doğru bir şekilde tanımlayabildiğini gösterdi (Poplin ve diğerleri, 2018).

Hassas onkolojide

IBM Watson for Oncology gibi yapay zekaya dayalı platformlar, kanser hastalarına kişiselleştirilmiş tedavi planları önermek için genetik mutasyonlar dahil olmak üzere hasta verilerini analiz edebilir. The Oncologist’te yayınlanan bir çalışmada Watson for Oncology, vakaların %93’ünde multidisipliner bir tümör panosuyla uyumlu tedavi önerileri sağladı (Somashekhar ve ark., 2018).

AI destekli tıbbi cihazlar ve giyilebilir cihazlar

Yapay zeka özellikli tıbbi cihazlar ve giyilebilir cihazlar, hastaların sağlığını izleyebilir, gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir ve sağlık uzmanlarını olası sorunlara karşı uyarabilir.

Sürekli glikoz izleme

Dexcom G6 gibi yapay zeka destekli sürekli glikoz izleme cihazları, diyabetli hastalar için gerçek zamanlı olarak kan şekeri düzeylerini takip ederek kişiselleştirilmiş içgörüler sağlar ve kullanıcıları olası hipoglisemik veya hiperglisemik olaylara karşı uyarır. Diabetes Technology & Therapeutics’te yayınlanan bir araştırmaya göre, Dexcom G6, referans değerlerle karşılaştırıldığında %9,0’lık bir ortalama mutlak bağıl fark (MARD) elde ederek kan şekeri düzeylerini ölçmedeki doğruluğunu göstermiştir (Šoupal ve diğerleri, 2020).

Uzaktan hasta izleme

Yapay zeka destekli uzaktan hasta izleme sistemleri, hastaların hayati belirtilerini izleyebilir ve kötüleşmenin erken belirtilerini tespit ederek sağlık uzmanlarının derhal müdahale etmesine olanak tanır. Örneğin, FDA onaylı Current Health giyilebilir cihazı, hastaların kalp atış hızı, solunum hızı ve oksijen doygunluğu gibi yaşamsal belirtilerini izliyor ve olumsuz olay riskini tahmin etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanıyor.

Sağlık yönetiminde yapay zeka

Yapay zeka, hasta planlaması, faturalandırma ve kaynak tahsisi gibi sağlık yönetimi süreçlerini optimize ederek maliyetleri azaltabilir ve operasyonel verimliliği artırabilir.

Hasta planlaması

Yapay zeka destekli planlama sistemleri, hastaların gelmeme durumlarını tahmin edebilir, randevu aralıklarını optimize edebilir ve bekleme sürelerini azaltabilir. Örneğin, yapay zeka destekli platform Zocdoc, hastaların gelmeme olasılığını tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanarak sağlık hizmeti sağlayıcılarının randevuları çifte rezerve etmesine ve boşta kalma süresini azaltmasına olanak tanır.

Faturalandırma ve gelir döngüsü yönetimi

AI algoritmaları, fatura verilerini analiz edebilir, kodlama hatalarını belirleyebilir ve gelir döngüsü yönetimini optimize ederek talep reddini azaltabilir ve finansal performansı iyileştirebilir. Olive AI gibi şirketler, talep doğruluğu ve gelir yakalamada rapor edilen iyileştirmelerle gelir döngüsü yönetimini otomatikleştirmek için yapay zeka odaklı çözümler sunuyor.

Çözüm

Yapay zeka, teşhisi iyileştirerek, tedavileri kişiselleştirerek, ilaç keşfini hızlandırarak ve hasta izleme ve bakımını geliştirerek sağlık endüstrisini dönüştürüyor. Yapay zeka odaklı teknolojiler, yalnızca sağlık yönetimini ve operasyonlarını optimize etmekle kalmıyor, aynı zamanda hastalar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları için uygun maliyetli ve verimli çözümler sunuyor. AI gelişmeye ve sağlık sistemlerine entegre olmaya devam ettikçe, hasta bakımında ve sonuçlarda devrim yaratma potansiyeli artarak tıp camiasına ve benzer şekilde hastalara önemli faydalar sağlayacaktır.