Dünya Sağlık Örgütü'nün ( WHO ) yeni  kılavuzu , sağlık hizmetlerinde ChatGPT gibi üretken yapay zekanın (AI) uygun şekilde kullanılmasını sağlamayı amaçlıyor.

Yazılım, Bard ve Bert gibi diğer platformları da içeren, büyük çok modlu modeller (LMM'ler) olarak bilinen, hızla büyüyen bir teknolojinin bir örneğidir.

LMM'ler bir veya daha fazla türde veri istemini (örneğin metin, video ve resim) kabul edebilir ve girilen veri türüyle sınırlı olmayan çıktılar üretebilir.

İnsan iletişimini taklit etmeleri ve açıkça programlanmadıkları görevleri yerine getirme yetenekleri bakımından benzersizdirler.

Risk analizi

DSÖ,  üretken yapay zeka teknolojilerinin sağlık hizmetlerini iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu ancak bunun yalnızca ilgili risklerin dikkate alınması durumunda olduğunu söyledi .

Kılavuz, hastaların yazılı sorularına yanıt vermek ve hasta ziyaretlerini elektronik sağlık kayıtları içinde belgelemek gibi sağlık için LMM'lerin beş geniş uygulamasını özetlemektedir.

Riskler arasında zarara yol açabilecek yanlış, hatalı, önyargılı veya eksik beyanların üretilmesi yer alabilir.

Ayrıca, LMM'ler ırk, etnik köken, soy, cinsiyet, cinsel kimlik veya yaşa göre düşük kaliteli veya önyargılı veriler üzerine eğitilmiş olabilir.

DSÖ, teknolojinin güvenli ve etkili olmasını sağlamak için hükümetlerin, teknoloji şirketlerinin, sağlık hizmeti sağlayıcılarının, hastaların ve sivil toplumun katılımının gerekliliğinin altını çizdi.

Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zekanın Tanıtılması

Sağlık hizmetlerinde üretken yapay zekaya yönelik küresel pazar, 2022 yılına kadar 1,07 milyar ABD dolarına ulaştı. 2023'ten 2032'ye kadar olan tahmin döneminde %35,14'lük bir Bileşik Büyüme Oranında büyümesi ve 2032 yılına kadar 21,74 milyar ABD dolarını aşması bekleniyor.   

Üretken yapay zeka gibi büyük dilli yapay zeka modelleri, sağlık sektörünü potansiyel olarak dönüştürebilir. Raporlara göre, bu teknolojideki gelişmeler kurumsal zekaya öncülük edebilir, klinik kaynakları idari görevlerden kurtarabilir ve sağlık profesyonellerinin daha yüksek değerli görevlere odaklanmasını sağlayabilir. Ancak başarılı entegrasyon, sağlam bir dijital çekirdek, insanlara stratejik yatırımlar ve veri hazırlığı gerektirir. Kurumların ayrıca insan verimliliğine ve etkililiğine öncelik verecek şekilde iş ve iş rollerini yeniden şekillendirmesi gerekiyor. Klinisyenlerin ve hastaların eğitimi, sağlık hizmetlerine erişimi artırmak ve daha iyi sonuçlara ulaşmak için çok önemlidir.   

Üretken Yapay Zekanın Sağlık Sektöründe Uygulamaları 

Üretken yapay zekanın kullanımının Sağlık sektöründe geniş bir uygulama yelpazesi vardır:  

1. İdari görevlerin otomatikleştirilmesi   

Tanım

Sağlık hizmeti idari görevleri, sağlık hizmetleri süreçlerini yönetmek, düzenlemelere uygunluğu sağlamak ve genel idari verimliliği desteklemek için hayati önem taşıyan klinik olmayan sorumluluklardır.   

Sorun/Fırsatlar 

Sağlık yönetimi, veri güvenliği, teknoloji entegrasyonu, mevzuata uygunluk, iş gücü eğitimi, birlikte çalışabilirlik, kaynak kısıtlamaları, iş akışı kesintileri ve hasta katılımı gibi zorlukları beraberinde getirir.   

Nesil Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olabilir?   

  • Randevu Planlama: Gen AI, hasta randevularının rezervasyonunu ve yeniden planlanmasını otomatikleştirerek ve mevcut zaman aralıklarını optimize ederek randevu planlama sürecini kolaylaştırabilir.   

  • Dokümantasyon ve Kayıt Tutma:  Üretken yapay zeka, tıbbi notların yazıya geçirilmesi ve hasta kayıtlarının güncellenmesi gibi dokümantasyon görevlerinin otomatikleştirilmesine yardımcı olarak sağlık profesyonellerinin üzerindeki idari yükü azaltır.   

  • Faturalandırma ve Talep İşleme:  Yapay zeka, faturalandırma süreçlerini ve talep işlemeyi otomatikleştirerek doğruluğu artırabilir, hataları azaltabilir ve sağlık hizmeti sağlayıcıları için geri ödeme döngülerini hızlandırabilir.   

  • Veri Girişi ve Çıkarma:  Gen AI, çeşitli kaynaklardan ilgili bilgileri çıkararak, manuel veri girişini en aza indirerek ve sağlık hizmeti veritabanlarının doğruluğunu artırarak görevleri otomatikleştirir.

  • Sigorta Doğrulaması:  Sigorta bilgilerinin doğrulanmasının yapay zeka algoritmaları aracılığıyla otomatikleştirilmesi, sigorta taleplerinin zamanında ve doğru şekilde işlenmesini sağlar, gecikmeleri azaltır ve finansal iş akışlarını iyileştirir.   

  • İletişim Yönetimi:  Yapay zeka destekli sohbet robotları ve iletişim sistemleri, rutin sorgulamaları, randevu hatırlatmalarını ve takipleri yöneterek sağlık personelinin daha karmaşık görevlere odaklanmasını sağlar. 

  • Mevzuata Uygunluk Kontrolleri:  Üretken yapay zeka, mevzuata uygunluk kontrollerini otomatikleştirerek idari süreçlerin sağlık düzenlemeleri ve standartlarıyla uyumlu olmasını sağlayabilir.   

  • İş Akışı Optimizasyonu:  Yapay zeka, idari iş akışlarını analiz ederek verimsizlikleri tespit edebilir ve optimizasyonlar önerebilir, böylece daha akıcı ve etkili süreçlere yol açabilir.   

  • Görev Önceliklendirme:  Gen AI, aciliyet ve önem temelinde idari görevlerin önceliklendirilmesine, kaynakların tahsisinin optimize edilmesine ve genel verimliliğin artırılmasına yardımcı olabilir.   

  • Hastaya Erişim: Yapay zeka destekli sistemler, hasta sosyal yardım programlarını otomatik hale getirebilir, kişiselleştirilmiş sağlık bilgileri gönderebilir, önleyici bakım hatırlatıcıları ve hasta katılımını artırmak için takip talimatlarını gönderebilir.   

2. Tıbbi görüntüleme   

Tanım

Tıbbi görüntüleme teknolojileri, klinik analiz ve tıbbi müdahale için vücudun iç kısmının görsel temsillerini oluşturarak tıbbi durumların teşhis edilmesinde, izlenmesinde ve tedavisinde önemli bir rol oynar.   

Sorun/Fırsatlar

Tıbbi görüntüleme, modern sağlık hizmetlerinde esastır, ancak ele alınması gereken birçok zorluğu da beraberinde getirir. Örneğin, farklı görüntüleme yöntemleri tarafından oluşturulan büyük ve karmaşık veri kümeleri, etkili veri yönetimi çözümleri ve önemli miktarda depolama kapasitesi gerektirir. Ek olarak, birlikte çalışabilirlik sorunları ve veri formatı farklılıkları, tıbbi görüntülemenin Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) sistemlerine sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini zorlaştırmaktadır. Tıbbi görüntülerdeki hassas hasta bilgileri göz önüne alındığında, yetkisiz erişimi ve veri ihlallerini önlemek için güvenlik ve gizlilik uyumluluğunun sağlanması da önemlidir.   

Adjust, Multi-Platform Deeplink Çözümünü Tanıttı Adjust, Multi-Platform Deeplink Çözümünü Tanıttı

Nesil Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olabilir?

  • Görüntü İyileştirme:  Üretken yapay zeka, tıbbi görüntülerin kalitesini artırabilir, görünürlüğü iyileştirebilir ve daha doğru teşhislere yardımcı olabilir.   

  • Veri Arttırma:  Üretken modeller, makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi için mevcut veri kümelerini artırarak sentetik tıbbi görüntüler oluşturabilir. Bu, sınırlı gerçek dünya verileriyle uğraşırken faydalıdır.   

  • Gürültü Azaltma:  Üretken yapay zeka, tıbbi görüntülerdeki gürültüyü ve artefaktları azaltmaya yardımcı olarak daha şeffaf ve hassas görüntülemeye olanak sağlayabilir.   

  • Süper Çözünürlük:  Üretken modeller, daha düşük çözünürlüklü girdilerden yüksek çözünürlüklü görüntüler oluşturmak üzere eğitilerek tıbbi görüntülemede gelişmiş ayrıntılar sağlanabilir.   

  • Görüntü Sentezi:  Üretken modeller, tıp uzmanlarının eğitimi veya hastalara tıbbi durumların açıklanması gibi eğitimsel amaçlara yardımcı olarak organ veya doku görüntülerini sentezleyebilir.   

  • Otomatik Segmentasyon:  Üretken yapay zeka, tıbbi görüntülerdeki organların veya anormalliklerin segmentasyonunun otomatikleştirilmesine yardımcı olarak sağlık uzmanlarına zaman kazandırabilir.   

  • Patoloji Tahmini:  Üretken yapay zeka, tıbbi görüntülerdeki kalıpları analiz ederek patolojik durumların tahmin edilmesine veya tanımlanmasına katkıda bulunarak erken tespit ve müdahaleyi destekleyebilir.   

  • Kişiselleştirilmiş Tıp:  Üretken modeller, daha kişiye özel tedavi yaklaşımları için anatomi ve patolojideki bireysel farklılıkları dikkate alarak kişiselleştirilmiş tıbbi görüntüler oluşturulmasına yardımcı olabilir.   

  • Klinik Karar Desteği:  Üretken yapay zeka, tıbbi görüntüleme verilerinden görselleştirmeler ve öngörüler üreterek sağlık profesyonellerini destekleyebilir ve karar verme süreçlerine yardımcı olabilir.   

3. İlaç keşfi ve geliştirilmesi   

Tanım

Yeni ilaçları ilk fikirden piyasaya sürülmesine kadar getirmek için bilimsel araştırma, deney ve testleri içeren çok aşamalı bir süreci kapsar.   

Sorun/Fırsatlar

İlaç keşfini ve geliştirmeyi yönetmek, yüksek maliyetler, uzun zaman çizelgeleri, yüksek başarısızlık oranları, biyolojik sistemlerin karmaşıklığı, düzenleyici engeller, veri entegrasyonu, kişiselleştirilmiş tıp, etik hususlar, gelişen teknolojiler ve küresel işbirliği nedeniyle zordur.   

Nesil Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olabilir? 

  • Hedef Belirleme ve Doğrulama:  Gen AI, potansiyel ilaç hedeflerini belirlemek ve bunların hastalık yollarıyla ilgisini doğrulamak için biyolojik veri kümelerini analiz edebilir, böylece ilaç keşfinin erken aşamalarını hızlandırabilir.   

  • Bileşik Üretimi:  Üretken yapay zeka modelleri, istenen özelliklere sahip yeni kimyasal bileşikler önererek araştırmacıların potansiyel ilaç adayları için daha geniş bir kimyasal alanı daha verimli bir şekilde keşfetmesine yardımcı olabilir.   

  • İlaç-İlaç Etkileşimlerini Tahmin Etme:  Nesil AI, potansiyel ilaç etkileşimlerini tahmin edebilir ve araştırmacıların, etkili kombinasyon tedavileri tasarlamak için çok önemli olan kombinasyonların güvenliğini ve etkinliğini değerlendirmesine yardımcı olabilir.   

  • Potansiyel Müşteri Optimizasyonunu Hızlandırma:  Üretken yapay zeka, çeşitli moleküler yapılar üretip değerlendirerek potansiyel müşteri optimizasyonuna yardımcı olur ve daha fazla geliştirme için potansiyel ilaç adaylarını iyileştirme sürecini kolaylaştırır.   

  • Kişiselleştirilmiş Tıp:  Gen AI, kişiselleştirilmiş tıp yaklaşımlarının geliştirilmesini desteklemek ve tedavileri bireysel hastalara göre uyarlamak için genomik ve proteomik dahil olmak üzere hastaya özel verileri analiz edebilir.   

  • Biyobelirteç Keşfi:  Üretken yapay zeka, belirli hastalıklarla ilişkili biyobelirteçlerin belirlenmesine, hasta sınıflandırmasına ve hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesine yardımcı olabilir.   

  • Klinik Deneme Tasarımı:  Yapay zeka modelleri, deneme tasarımını optimize etmek, uygun hasta popülasyonlarını belirlemek ve olası zorlukları tahmin etmek için geçmiş klinik deneme verilerini analiz edebilir ve ilaç geliştirmenin verimliliğini artırabilir.   

  • Veri Entegrasyonu ve Analizi:  Üretken yapay zeka, omics verileri, elektronik sağlık kayıtları ve bilimsel literatür dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarının entegre edilmesine ve analiz edilmesine yardımcı olarak karmaşık biyolojik sistemlerin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.   

  • İlaç Olumsuz Etkilerinin Tahmin Edilmesi:  Yapay zeka modelleri, ilaçların potansiyel olumsuz etkilerini tahmin edebilir ve geliştirme süreci sırasında ilaç adaylarının güvenlik değerlendirmesine katkıda bulunabilir.   

  • Mevcut İlaçların Yeniden Kullanılması: Üretken AI, farklı hastalıklara karşı etkinliğini tahmin ederek mevcut ilaçların yeni kullanımlarını belirleyebilir, ilacın yeniden kullanılması ve hızlandırılmış geliştirme fırsatları sunabilir.   

 4. Tıbbi araştırma ve veri analizi   

Tanım

Tıbbi araştırma ve veri analizi, bilimsel bilgiyi ilerletmek ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için sağlıkla ilgili konuların sistematik olarak araştırılmasını ve incelenmesini içerir.   

Sorun/Fırsatlar

HIPAA gibi hasta gizliliği düzenlemeleri, standartlaştırılmış sistemlere duyulan ihtiyaç ve sağlık bilgi sistemleri arasındaki birlikte çalışabilirlik nedeniyle tıbbi araştırma ve veri analizi zorludur. Genomik ve proteomik gibi karmaşık biyolojik verilerin analizi, moleküler bileşenler arasındaki karmaşık ilişkiler nedeniyle zordur.  

Nesil Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olabilir?   

  • Verimli Veri İşleme:  Üretken yapay zeka, büyük miktarda tıbbi veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilir, veri çıkarma ve belge inceleme görevlerini otomatikleştirebilir. Bu, idari süreçlere harcanan zamanı azaltarak araştırmacıların çalışmalarının daha kritik yönlerine konsantre olmalarını sağlar.  

  • Doğal Dil İşleme (NLP):  NLP yetenekleriyle Üretken Yapay Zeka, karmaşık tıbbi metinleri, yasaları ve içtihat hukukunu anlayabilir ve yorumlayabilir. Bu, çeşitli ve karmaşık sağlık hizmeti belgelerinden ilgili bilgilerin çıkarılmasının verimliliğini artırır.   

  • Tıbbi Belge Özetleme:  Üretken yapay zeka, uzun tıbbi belgeleri özetleyerek araştırmacılara kısa ve öz genel bakışlar sunabilir. Bu, özellikle kapsamlı tıbbi literatürle uğraşırken daha hızlı kavramaya ve karar vermeye yardımcı olur.   

  • Trend Analizi:  Generative AI, büyük veri kümelerini işleyerek tıbbi araştırmalardaki kalıpları tanımlayabilir ve eğilimleri analiz edebilir. Bu, araştırmacıların en son gelişmelerden haberdar olmalarına yardımcı olarak alanda daha bilgili ve proaktif bir yaklaşıma katkıda bulunur.   

  • Arama ve Alma:  Üretken yapay zeka tarafından desteklenen gelişmiş arama algoritmaları, tıbbi aramaların doğruluğunu ve alaka düzeyini artırır. Bu, araştırmacıların en ilgili bilgilere hızlı bir şekilde erişmelerini sağlayarak daha verimli literatür incelemelerini ve veri alımını kolaylaştırır.   

  • Veri Entegrasyonu:  Üretken yapay zeka, çeşitli sağlık hizmetleri veri kaynaklarının entegrasyonuyla ilgili zorlukların aşılmasına yardımcı olabilir. Kapsamlı veri analizi araçları, tıbbi bilgilerin daha birleşik ve anlayışlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.   

  • Kaynak Optimizasyonu:  Üretken yapay zeka, görevleri otomatikleştirerek ve mevcut kaynakları optimize ederek tıbbi araştırmalardaki kaynak kısıtlamalarını giderebilir. Bu esas olarak sınırlı finansmana sahip veya yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına erişimi olan projelere fayda sağlar.   

  • Tahmine Dayalı Analitik:  Üretken yapay zeka, geçmiş tıbbi verilerden yararlanarak potansiyel sonuçlara ilişkin öngörüler sunarak araştırmacıların bilinçli kararlar almasına ve tıbbi araştırma projeleri için etkili stratejiler geliştirmesine yardımcı olabilir.

  • 5. Pandemi hazırlığının risk tahmini   

    Tanım

    Pandemi, geniş bir coğrafi alana yayılan, birden fazla ülkeyi veya kıtayı etkileyen ve nüfusun önemli bir bölümünü etkileyen bir salgındır.   

    Sorun/Fırsatlar    

    Yeni hastalıkların erken tanımlanması, patojenlerin hızlı tanımlanması ve doğru bilginin zamanında elde edilmesi nedeniyle zorluklar doğurmaktadır. Aşı geliştirme ve dağıtımındaki karmaşıklıklar, özellikle düşük gelirli ülkelerdeki eşitsizliklerin giderilmesine odaklanarak adil küresel dağıtımın sağlanmasında zorluklara yol açıyor.   

    Nesil Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olabilir?   

  • Erken Tespit ve Gözetim:  Nesil AI, ortaya çıkan bulaşıcı hastalıkların erken belirtilerini tespit etmek için sosyal medya, sağlık raporları ve çevresel veriler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen gerçek zamanlı verileri işleyebilir. Olağandışı kalıpların veya kümelerin tespit edilmesi erken uyarı sistemlerine katkıda bulunabilir.   

  • Tahmine Dayalı Analitik:  Nesil AI, hastalık salgınlarının potansiyel sıcak noktalarını tahmin etmek için geçmiş verileri ve makine öğrenimini kullanabilir. Nüfus yoğunluğu, seyahat kalıpları ve çevresel koşullar gibi faktörlerin analiz edilmesi, daha yüksek risk altındaki alanlara ilişkin öngörüler sağlayabilir.   

  • Aşı Geliştirme Optimizasyonu:  Gen AI, genetik verileri analiz ederek ve potansiyel aşı adaylarını tahmin ederek ilaç keşfini hızlandırabilir. Bu, geliştirme ve test aşamalarını hızlandırarak yeni patojenlere daha hızlı yanıt verilmesine katkıda bulunur.   

  • Tedarik Zinciri Esnekliği:  Nesil yapay zeka, aksaklıkları tahmin edip azaltarak tedarik zinciri yönetimini geliştirebilir. Küresel lojistiği analiz edebilir, envanter seviyelerini izleyebilir ve talebi tahmin edebilir, böylece tıbbi ekipman ve ilaçlar için daha sağlam ve duyarlı bir tedarik zinciri sağlayabilir.   

  • Kamusal İletişimin Geliştirilmesi: Yapay  zeka nesli, bir salgın sırasında halkın duyarlılığını analiz edebilir ve yanlış bilgi eğilimlerini belirleyebilir. Yetkililer, halkın endişelerini ve duygularını anlayarak, belirli sorunları ele alacak, kaygıyı yönetecek ve daha iyi uyum sağlayacak şekilde iletişim stratejilerini uyarlayabilir.   

  • Kaynak Tahsisi Optimizasyonu:  Bir salgın sırasında kaynak tahsisi kritik öneme sahiptir. Gen AI, tahmin edilen salgın modellerine göre kaynakların tahsisini optimize etmek için sağlık tesisi kapasiteleri, ekipman kullanılabilirliği ve iş gücü dağıtımına ilişkin verileri analiz edebilir.   

  • Senaryo Planlama: Gen AI, geçmiş verilere ve mevcut koşullara dayalı olarak çeşitli senaryoları simüle edebilir. Bu, yetkililerin ve sağlık kuruluşlarının farklı potansiyel sonuçları planlayıp hazırlamasına yardımcı olarak daha proaktif ve uyarlanabilir bir yaklaşım sağlar.

6. Sentetik tıbbi verilerin üretilmesi   

Tanım

Gerçek hasta verilerini taklit eden, ancak tamamen kurgusal olan ve gerçek kişilerle ilgisi olmayan, yapay olarak oluşturulmuş sağlık hizmetleri bilgileri.   

Sorun/Fırsatlar 

Sentetik tıbbi veriler, araştırmacıların ve geliştiricilerin gerçek hastaların mahremiyetinden ödün vermeden gerçekçi verilerle çalışmasının güvenli ve emniyetli bir yoludur. Hasta verilerinin kullanımını düzenleyen, veri ihlallerine karşı koruma sağlayan ve hassas tıbbi bilgilere yetkisiz erişim riskini azaltan tüm yasal ve etik kurallara uyar. Sentetik veriler aynı zamanda test ve doğrulama için de faydalıdır ve sağlık teknolojisinin gerçek dünyadaki sağlık hizmetleri ortamlarında kullanılmadan önce uygun şekilde çalışmasını sağlar.   

Nesil Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olabilir?  

  • Gerçekçilik ve Çeşitlilik:  Üretken yapay zeka algoritmaları, mevcut tıbbi veri kümelerini analiz edebilir ve doğru hasta bilgilerine benzeyen sentetik veriler üretebilir. Bu sentetik veriler tıbbi durumların, demografik özelliklerin ve senaryoların çeşitliliğini yakalayarak oluşturulan veri kümelerinin gerçekçi ve sağlık hizmetleri ortamını temsil etmesini sağlar.   

  • Gizliliğin Korunması:  Gen AI, doğru hasta kayıtlarını doğrudan kullanmadan sentetik tıbbi veriler oluşturmaya olanak tanır. Hassas sağlık bilgileri gizli kaldığından bu, gizliliğin korunması açısından önemlidir. Araştırmacılar ve geliştiriciler, kişisel gizlilikten ödün vermeden sentetik veri kümeleriyle çalışabilir ve veri koruma düzenlemeleriyle ilgili endişeleri giderebilir.   

  • Özelleştirme:  Üretken yapay zeka modelleri, belirli özelliklere sahip sentetik tıbbi veriler oluşturmak için ince ayar yapılabilir ve bu da araştırmacıların veri kümelerini ihtiyaçlarına göre uyarlamasına olanak tanır. Bu özelleştirme, sentetik verilerin çeşitli sağlık araştırma ve geliştirme projelerinin gereksinimleriyle uyumlu olmasını sağlar.   

  • Algoritma Testi ve Doğrulaması:  Yapay Zeka Kuşağı tarafından oluşturulan sentetik tıbbi veriler, algoritmaların, makine öğrenme modellerinin ve sağlık sistemlerinin test edilmesi ve doğrulanması için güvenli ve kontrollü bir ortam sağlar. Bu, araştırmacıların teknolojilerini gerçek dünyadaki sağlık hizmetleri ortamlarında kullanmadan önce güvenilirliğinden ve etkililiğinden emin olmalarına yardımcı olur.   

  • Makine Öğrenimi Modellerinin Eğitimi:  Üretken yapay zeka, doğru tıbbi verilerin karmaşıklığını taklit eden sentetik veri kümeleri oluşturarak makine öğrenimi modellerinin eğitimine yardımcı olur. Bu eğitim süreci, gerçek hasta kayıtlarına dayanmadan, onam ve gizlilikle ilgili endişeleri gidererek doğru ve sağlam modellerin geliştirilmesine olanak tanır.   

  • Etik ve Yasal Uyumluluk:

    Gen AI tarafından oluşturulan sentetik tıbbi verilerin kullanılması, sağlık araştırmalarında etik ve yasal uyumluluğu sağlar. Gerçek hasta verilerinin kullanılmasına uyumlu bir alternatif sunar ve sağlık bilgilerinin kullanımına ilişkin düzenleyici çerçeve ve etik standartlarla ilgili zorlukların üstesinden gelir.  

7. Kişiselleştirilmiş tıp   

Tanım

Tıbbi kararlar ve uygulamalar her hastanın özel ihtiyaçlarına uyacak şekilde özelleştirilir. 

Sorun/Fırsatlar

Kişiselleştirilmiş tıp doktorları, geniş genetik ve moleküler verileri doğru şekilde yorumlamada zorluklarla karşı karşıyadır. Genetik bilginin geleneksel protokollere entegre edilmesi karmaşıktır ve genetik eğitimdeki boşlukların giderilmesi için sürekli eğitim gerektirir. Hastalara karmaşık genetik ayrıntıları açıklarken, bilinçli kararların alınmasını ve onam alınmasını sağlamak için etkili iletişim çok önemlidir. Sınırlı kaynaklar, kişiselleştirilmiş ilacın yaygın şekilde uygulanmasını engelleyerek erişilebilirliği etkiliyor.   

Nesil Yapay Zeka Nasıl Yardımcı Olabilir? 

  • Veri Analizi ve Yorumlama:  Gen AI, karmaşık genetik ve moleküler verileri analiz ederek sağlık profesyonellerinin kişiselleştirilmiş tedavi planlarıyla ilgili bilgileri yorumlamasına yardımcı olabilir. Bu, belirli genetik belirteçlerin tanımlanmasına ve bunların kişiselleştirilmiş bakım açısından etkilerinin anlaşılmasına yardımcı olur.  

  • Klinik Karar Desteği:  Gen AI, klinisyenlere hastanın genetik profiline göre kişiselleştirilmiş tedavi seçenekleri için gerçek zamanlı, kanıta dayalı öneriler sağlayabilir. Bu, büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirerek karar verme sürecini geliştirir.  

  • Eğitim ve Öğretim:  Gen AI, genom bilimi ve kişiselleştirilmiş tıptaki gelişmeler hakkında sürekli güncellemeler sağlayarak eğitim girişimlerine katkıda bulunabilir. Bu, sağlık profesyonellerinin en son teknolojiler ve tedavi stratejileri hakkında bilgi sahibi olmalarına yardımcı olur.  

  • Hasta İletişimi:  Gen AI, karmaşık genetik bilgilerin hastalara etkili bir şekilde iletilmesi konusunda doktorları destekleyebilir. Hasta dostu açıklamalar oluşturarak bireylerin kişiselleştirilmiş tıbbın faydalarını ve sınırlamalarını anlamasını sağlar ve bilgilendirilmiş onam alınmasını kolaylaştırır.  

  • Etik ve Yasal Uyumluluk:  Gen AI, kişiselleştirilmiş tıpla ilgili etik ve yasal hususların yönetilmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka sistemlerinin gizlilik düzenlemelerine ve etik standartlara uymasını sağlamak, hasta güveninin oluşmasına yardımcı olur ve sağlık hizmetleri yasalarına uygunluğun sürdürülmesine yardımcı olur.  

  • Kaynak Optimizasyonu:  Nesil yapay zeka, iş akışlarını düzene sokarak, rutin görevleri otomatikleştirerek ve genetik test süreçlerinin verimliliğini artırarak kaynak tahsisinin optimize edilmesine katkıda bulunabilir. Bu, kaynak sınırlamalarının üstesinden gelmek ve kişiselleştirilmiş tıbbı daha erişilebilir hale getirmek için çok önemlidir.  

  • Sigorta ve Geri Ödeme:  Gen AI, kişiselleştirilmiş tıbbın etkinliğine ilişkin veriye dayalı kanıtlar sağlayarak sigorta ve geri ödeme zorluklarının ele alınmasına yardımcı olabilir. Bu, sağlık profesyonellerinin genetik testler ve kişiselleştirilmiş tedaviler için kapsam ve geri ödemeyi savunmasını destekler.  

  • Uygulamaların Standardizasyonu:  Gen AI, genetik verilerin yorumlanması ve kişiselleştirilmiş tıbbın klinik iş akışlarına entegre edilmesi için standartlaştırılmış uygulamaların geliştirilmesine ve uygulanmasına yardımcı olabilir. Tutarlı yaklaşımlar, sağlık kurumlarında kişiselleştirilmiş bakımın güvenilirliğini ve kalitesini artırır.  

  • Farmakogenomik Bilgiler: Gen AI, ilaçlara verilen bireysel yanıtları tahmin etmek için farmakogenomik verileri analiz edebilir. Farmakogenomik bilgilerin dahil edilmesi, ilaç reçetelerinin genetik faktörlere göre düzenlenmesine, tedavi sonuçlarının optimize edilmesine ve olumsuz etkilerin en aza indirilmesine yardımcı olur.

Sağlık sektöründe üretken yapay zekanın benimsenmesindeki zorluklar 

Sağlık sektöründe üretken yapay zekanın benimsenmesi, başarılı bir uygulama için dikkatle değerlendirilmesi gereken çeşitli zorluklarla karşı karşıyadır: 

1. Veri Gizliliğini ve Güvenliğini Sağlayın : Güçlü veri gizliliği ve güvenlik önlemlerine öncelik verin.  Hasta bilgilerini korumak için şifreleme, erişim kontrolleri ve HIPAA  gibi  sağlık hizmeti gizlilik düzenlemelerine uyumluluk uygulayın .   

2. Sağlık Uzmanlarıyla İşbirliği: Yapay zeka uzmanları, veri bilimcileri ve sağlık uzmanları arasındaki işbirliğini teşvik edin. Klinisyenlerin geliştirme sürecine dahil edilmesi, yapay zeka çözümlerinin klinik iş akışlarıyla uyumlu olmasını ve gerçek dünyadaki sağlık sorunlarına çözüm bulmasını sağlar.   

3. Etik Yönergeler ve Önyargıların Azaltılması: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanımına ilişkin etik yönergeler oluşturun. Özellikle teşhis ve tedavi önerileri gibi hassas alanlarda adil ve tarafsız sonuçlar sağlamak için eğitim verileri ve algoritmalarındaki önyargıları azaltın.

4. Sezgisel Kullanıcı Dostu Arayüzler: Sağlık profesyonellerinin yapay zeka sistemleriyle sorunsuz bir şekilde etkileşim kurması için kullanıcı dostu arayüzler tasarlayın. Yapay zekanın mevcut iş akışlarına entegre edilmesi, kesintiye neden olmadan verimliliği ve karar almayı artıracaktır. 

5. Sürekli Eğitim ve Öğretim: Sağlık profesyonellerinin yapay zeka araçlarını etkili bir şekilde anlamaları ve kullanmaları için sürekli eğitim ve öğretim sağlayın. Yapay zeka uygulamalarındaki en son gelişmeler, etik konular ve en iyi uygulamalar konusunda onları güncel tutun.   

6. Klinik Doğrulama ve Mevzuata Uygunluk:Yapay zeka modellerini sıkı klinik testler ve doğrulama yoluyla doğrulayın. Yapay zeka çözümlerini klinik ortamlarda devreye almadan önce düzenleyici standartlara uygunluğu sağlayın ve gerekli onayları alın.   

7. Şeffaf Karar Alma Süreçleri: Yapay zeka karar verme süreçlerinde şeffaflığı sağlayın. Sağlık profesyonelleri, yapay zeka algoritmalarının güven inşa etmek ve işbirliğini kolaylaştırmak için nasıl sonuçlara ulaştığını anlamalıdır.   

8. Ölçeklenebilirlik ve Entegrasyon: Mevcut sağlık sistemlerine entegrasyona olanak tanıyan, ölçeklenebilirliği göz önünde bulundurarak yapay zeka çözümleri tasarlayın. Sorunsuz entegrasyon için Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) ve diğer sağlık hizmetleri BT altyapısıyla uyumluluk çok önemlidir.   

10. Hasta Katılımı ve Bilgilendirilmiş Onam: Hastaları, sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamalarını tartışmaya dahil edin. Hasta özerkliğine ve mahremiyetine saygı göstererek yapay zeka teknolojileri için şeffaflığı ve bilgilendirilmiş rızayı sağlayın.

Editör: Süleyman Devrim Boğa