Yapay Zeka, HBYS İle Hastalıkları Önceden Tahmin Edebilir mi?
Makine öğrenme, yapay zeka uygulamaları ile uzun yıllardır birikmiş olan HBYS verilerinden hastalıkları önlemek, gelecekteki hastalık risklerini önceden öğrenmek mümkün olabilir. Sağlık Bakanlığı hastalıkların önceden tahminine yönelik yapılacak çalışmaların önünü açmalı, bu konuda çalışma yapmak isteyen akademisyen ve girişimcileri teşvik etmelidir.
Türkiye, uzun yıllardır tüm hastanelerinde HBYS’yi düzenli olarak kullanan nadir ülkelerden biridir. HBYS’nin uzun yıllar kullanılması nedeniyle, büyük miktarlarda hasta verisi bulunmaktadır. Sağlık Bakanlığı’nın sağlık bilişimi konusundaki politikaları ve getirilen düzenlemeler, HBYS kullanımı ile her geçen gün daha detaylı veri toplanması sağlamıştır. Bu veriler yapay zeka, makine öğrenme teknolojileri ile değerlendirildiğinde, gelecekte oluşacak hastalık riskini tespit etmek için büyük fırsat olacaktır.
HBYS verileri, hasta geliş veya fatura bilgileri değil, test sonuçları, ilaç bilgileri, kronik rahatsızlıklar, demografik bilgiler, ICD tanı kodları ve yakın zamanda yapılan yoğun bakım hasta verilerinin cihaz entegrasyonu sağlanarak, yoğun bakım verileri gibi hastalıklar ile ilgili hayati verilerden oluşmaktadır.
Gelecekteki riskli hastalıklar önceden tahmin edilebilir mi?
HBYS verilerinin yapay zeka tarafından işlenerek bir çok hastalık riski önceden tahmin edilebilir, hastalıkların gelecekteki nasıl bir seyir izleyeceği, hastaların gelecekte hangi riskler ile karşı karşıya oldukları tahmin edilebilir.
HBYS verisi ile geliştirilen makine öğrenme algoritmaları, bir hastanın gelecekte diyabet hastası olup olmayacağı yada diğer hastalık risklerini tahmini etmeye yönelik çalışmada, hastanın aldığı ICD kodları ile birlikte kaydedilen semptomlar, her gelişindeki aldığı değerler ile ilişkilendirilerek uzun vadede hastalıkların tahminine yönelik model geliştirme çalışmaları yapılmaktadır.
Cell Patterns’te yayınlanan bir araştırmaya göre, hastalık riskini ölçmek için ilaçlar ve teşhisler dahil olmak üzere hastaların HBYS verilerini birbirine bağlamak için makine öğrenimini kullanıldığı belirtiliyor.
NYU Langone Health’den bir ekip, HBYS verilerini analiz ederek, COVID-19 ile hastaneye kaldırılan hastaların kanındaki düşük oksijen seviyeleri ve inflamasyon belirteçleri ile Covid 19 hastalığın kötü sonuçları arasında güçlü bir ilişkili olduğunu tesbit etti
Stanford Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, AAA olarak da adlandırılan abdominal aort anevrizması olan hastaları doğru bir şekilde teşhis etmek için EHR verilerini makine öğrenimi ile birleştiren kişisel bir sağlık yönetimi aracı oluşturdu . Araştırmacılar makine öğrenme araçları ile HBYS verileri kullanılarak kardiyovasküler hastalık riskini tahmin ediyorlar. Çalışma, kalp rahatsızlığını daha erken teşhis etmek ve sağlıklı yaşam tarzını teşvik etme görevi görüyor.
Yapılan çalışmalarda hastaların genom dizilimleri ile ilişkilendirilmiş çalışmalarda hızla yer almaktadır.
HBYS verilerinin bu şekilde kullanılması mümkün görünmüyor
Yapılan çalışmalarda HBYS verilerinin bu haliyle kullanılmasının mümkün görünmediğini, makine öğrenme ile hastalıkların önceden tahmin edilmesinde kullanmadan önce verinin kullanılabilir hale girilmesi gereksiz verilerin ayıklanması gibi ve uygulanabilir yöntemler geliştirilmesi gerektiğini belirtilmektedir.
Türkiye’de makine öğrenme ve yapay zeka teknolojilerinin gelişmesi için sağlıkta büyük veriyi kontrol eden Sağlık Bakanlığı’nın hastalıkların önceden tahminine yönelik yapılacak çalışmaların önünü açmalı, bu konuda çalışma yapmak isteyen akademisyen ve girişimcileri teşvik etmelidir.
HBYS’nin 20-30 yıl öncelerinde ilk kullanımında faturalama amacına yönelik olarak başlamış, sosyal güvenlik kurumunun Medula uygulaması ve Sağlık Bakanlığı karar vericilerine yönelik veriler, HBYS ‘de belirleyici olmuştur. Bundan sonra HBYS verileri hastalıkları önlemek, gelecekteki hastalık risklerini önceden öğrenmek amacına yönelik geliştirilecek olan makine öğrenme, yapay zeka uygulamalarına yönelik yapılandırılmalıdır.
Yaklaşık yaklaşık 30 yıldır toplanmış olan HBYS verileri, hastalıkların tahmin edilmesi ve önlenmesine yönelik teknoloji girişimcileri ve akademisyenlerinin yapacakları çalışmalar ile önleyici tedavilerin gelişmesini sağlayacak, tedavi maliyetlerini düşürecek, Türkiye’nin sağlıkta yapay zeka teknolojilerde de öncü olmasının sağlanacaktır.
Kaynak
.https://healthitanalytics.com/news/machine-learning-tracks-ehr-data-to-predict-disease-risk
.https://news.psu.edu/story/638091/2020/11/05/research/ai-model-could-help-patients-predict-disease-risk- electronic-health
.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046416000101
