Yapay Zeka ve Hassas Tıp, Kişiselleştirilmiş Tedaviyi Nasıl Geliştirir?
Yapay Zeka, Hassas Tıbbın amacı olan kişinin hastalık risklerini belirlemeye, kişiselleştirilmiş önleme ve tedavi yöntemlerini gerçekleştirmeye yönelik uygulamalar ile doktorların tedavi gücünü artırmaktadır.
Yapay zeka, içgörüler oluşturmak, sistemin öğrenmesini, akıl yürütmesini sağlamak için karmaşık hesaplama ve çıkarımlardan yararlanır. Araştırmalar hassas tıbbın, genomik ve genomik olmayan belirleyicilerin, klinik geçmişten ve yaşam tarzlarından elde edilen bilgilerle birleştiğinde, kişiselleştirilmiş tedaviyi, hastalığın seyri ve süresini tahmin etmeyi kolaylaştırdığını göstermektedir.
Yapay Zeka ve Hassas Tıbbın Karmaşık Sorunları
Yapay zekanın (AI) ve hassas tıp konusundaki uygulamalar , sağlık hizmetlerinde yeni bir dönemin başlayacağını gösteriyor. Hassas tıp yöntemleri, tedaviye veya benzersiz sağlık gereksinimlerine daha az yanıt veren hastaların fenotiplerini tanımlar. Yapay zeka, içgörüler oluşturmak için karmaşık hesaplama ve çıkarımlardan yararlanır, sistemin akıl yürütmesini ve öğrenmesini sağlar ve artırılmış zeka yoluyla klinisyenlerin karar vermesini güçlendirir.
Hassas tıbbın karşılaştığı en önemli zorluk olan, genomik ve genomik olmayan belirleyicilerin hasta semptomlarından, klinik geçmişinden ve yaşam tarzlarından elde edilen bilgilerin kişiselleştirilmiş tedavide kullanılır kılmaktır. Yapay zeka hassas tıbbın, kişiselleştirilmiş tedavideki en karmaşık sorunları çözmek için önemli bir potansiyele sahiptir. Klinik, genomik veya sosyal ve davranışsal belirleyicileri ve diğer değişkenleri kullanarak tedavi, hastalık riskinin belirlenmesi ve tahmininde bir çok çözüm geliştirilmektedir.
Yapay Zeka Destekli Hassas tıp, Kişiye Özel Tedavi
Çok sayıda faktör arasındaki karmaşık ilişkileri keşfetmede mükemmel olan yapay zeka yaklaşımları bu tür fırsatları sağlar. Vanderbilt’ten yapılan bir araştırma, HBYS ve genetik verileri birleştirmenin erken örneklerini, kardiyovasküler hastalık tahmininde olumlu sonuçlarla elde edildi. HBYS veya görüntüler aracılığıyla fenotip özelliklerinin Yapay Zeka ile etkinleştirilmesi ve bu özelliklerin genetik varyantlarla eşleştirilmesi, genetik hastalıkların daha hızlı teşhisini sağlamaktadır . Örneğin, genetik bir hastalığı olduğundan şüphelenilen ciddi şekilde hasta bebekler için doğru ve hızlı tanı, hızlı tam genom dizileme ve NLP’nin etkin olduğu otomatikleştirilmiş fenotipleme kullanılarak elde edilebilir.
Hassas tıbbın bakımı kişiselleştirme gücü, özellikle, genotiplemenin oluşması, electronic sağlık kayıtlarının(ESK) kuresel olarak kullanımı, yeni fenotipler türetme konusunda fırsat oluşturmuştur. Bu fenotipler, ESK’dan gelen bilgilerle birleştiğinde, hastalıkların teşhisini ve tedavisini daha iyi hale getirecektir.
Yapay zekanın görüntü tanımadaki ilk başarılı örneği radyogenomik olmuştur. Yeni bir hassas tıp araştırma alanı olarak radyogenomik, bir hastanın radyoterapiyi takiben toksisite geliştirme riskini tahmin etmek için kanser görüntüleme özellikleri ile gen ekspresyonu arasında ilişkiler kurmaya odaklanır.
Kardiyovasküler hastalık gibi karmaşık hastalıklar genellikle cinsiyet, genetik, yaşam tarzı ve çevresel faktörler arasındaki etkileşimi içerir.
Hassas Tıp İçi Genom’un Önemi
Hassas tıbbın günümüzde tedavide en iyi çalışılmış etkisi belki de genotip tabanlı tedavidir. Bununla birlikte, genomik bilgiler ışığında hangi hastaların hangi ilaca ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesine ihtiyaç vardır. İlaçları ve dozajları kişiselleştirmek için öncelikle genotiplendirme yapılmalıdır. Yapay Zeka tekniklerinin verimli genom yorumlaması için yararlı olduğunu kanıtladığı için, Yapay Zeka ve hassas tıp arasındaki yakınlaşmanın ilk örnekleri arasındaydı.
Klinisyenler, doğru Varfarin dozunu belirlemeye yardımcı olmak için genotip bilgilerini bir kılavuz olarak kullanmışlardır.Hassas tıp gücünü belki de ilk olarak genom bilgisine dayanarak yazılan reçetelerde göstermiştir. Hassas onkoloji tedavileri, tedavi kararları vermek için büyük ölçüde hastanın genomik verilerine dayanır. Tüm genom dizilimi, tümör anlayışımızı şimdiden geliştirdi; Eşi görülmemiş moleküler detay, yeni nesil ilaç geliştirme ile birlikte yüksek verimli hedefe yönelik tedaviyi mümkün kıldı.
Kronik hastalıklar ve kesin tedavisi olmayan hastalıklar tedavisi yakın mı?
Kesin tedavisi olmayan hastalıkların yeni nesil dizileme ve genetik testler ile önlenmesini ve iyileştirilmesi mümkün olabilecektir. Hem yapay zeka hem de hassas tıp alanındaki araştırmalar, kişiselleştirilmiş tıbbi teşhis ve terapötik bilgilerle güçlendirileceği bir dönemde girmekteyiz. yapay zeka ve Hassas Tıp daki gelişmeler Kardiyovasküler tıp tahmine dayalı uygulamaları uzun yıllardır kullanmaktadır. Böylelikle kişinin hastalığa yakalanma riski tahmin edilebilmektedir. Yakın zamanda yapılan çalışmalar, asemptomatik bireylerde kalp yetmezliğini ve diğer ciddi kardiyak olayları tahmin etmeye yönelik yöntemleri ortaya çıkarmıştır
Aynı zamanda, hassas tıp sayesinde kanser ilacı gelişimi hızla gelişiyor ve seçilmiş hastaların kişisel tedavileri için ilaçlar eşleştiriliyor. Yapay Zeka/Makine Öğrenme kullanımının, hastanın kendi biyopsisine dayalı ilaç kombinasyonunu seçmede ve ilaçlar için önerilerde bulunmada başarılı olduğu zaten kanıtlanmıştır.
Kanser tedavisinde, güvenilir ilaç hedeflerinin ve kişiselleştirilmiş tıp için sürücü genlerin belirlenmesi çok önemlidir. Yapay Zeka/Makine Öğrenme, yeni ilaç adayları oluşturmada ve mevcut ilaçları yeniden tasarlamada rol oynamaya başladı.
İki güç arasındaki sinerji ve bunların sağlık sistemi üzerindeki etkisi, bireyi etkileyen hastalıkların önlenmesi ve erken teşhisi nihai hedefi ile uyum içindedir ve bu da nihai olarak halk için hastalık yükünü ve dolayısıyla önlenebilir hastalıkların maliyetini azaltabilir.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7877825/
.https://translational-medicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12967-020-02658-5
.https://www.ddw-online.com/precision-medicine-in-the-era-of-artificial-intelligence-9224-202101/
