Sağlıkta Dijitalleşme

Sağlıkta Dijitalleşme

Dijitalleşme, bilgilerin yazılı kaynaklardan alınarak sayısal olarak işlenip bilgisayarların okuyabileceği dijital formata getirilmesidir. Dijitalleşme, Bütün alanlarda olduğu gibi sağlık alanında da önemli bir dönüm noktası olmuştur.

Tıbbi cihazların geliştirilerek farklı bir seviyeye ulaşması, doktorların en büyük yardımcısı olan robotik operasyon cihazlarının geliştirilmesi, bilgisayarların kendi kendine öğrenmesi ve yapay zeka, kısa sürede büyük verileri analiz etme ve en doğru sonuca ulaşma gibi birçok yenilik teknolojinin gelişmesi ve dijitalleşme ile sağlık alanında vuku bulmuştur. [1] Ayrıca son yıllarda yaşadığımız pandemi dönemi, bu alandaki adımları daha da hızlandırmamıza ve teknolojinin özellikle sanal gerçeklik ve giyilebilir cihazların kullanımı konusunda da büyük bir artış gerçekleşmesine neden olmuştur. Peki, bu gelişmeler bize ne gibi faydalar sağlamaktadır?

Tüm alanlarda olduğu gibi sağlık alanında da kesin ve daha yüksek kalitede hizmet sunmak için olabildiğince çok verinin işlenmesi ve bu verilerin analiz edilmesi gerekir. Bu verileri toplamak ve manuel olarak analiz etmek çok zordur, hatta imkansızdır. Gelişen teknoloji ile bu verileri otomatik olarak analiz etmek ve kısa sürede sonuçlar almak mümkün hale gelmiştir. [2] Örneğin, 2019 yılında başlayan ve tüm dünyayı etkisi altına alan COVID-19 salgınını ele alalım. Bu virüs salgını çok hızlı bir şekilde yayılmaya başladı ve acilen bir çözüm bulunması gerekti. Enfekte olan binlerce insandan veri alındı ve bunlar büyük data teknolojisi ile toplanıp, analiz edildi. Daha önceden elimizde olan  coronavirüs türevleri hakkında bilgiler ile karşılaştırıldı ve acilen koruyucu önlemler üzerinde çalışılmaya başlandı. Alınan bu bilgilerle nasıl teşhis edilebileceğini, yayılmasının nasıl önlenebileceğini, virüslerin yapısı gereği mutasyon geçirmesi durumunda ne gibi sorunlar ile karşılaşılabileceği konusunda ileri çalışmalar yapılabildi. Ayrıca bu alınan bilgiler ile ne gibi semptomlar olacağına ve olabileceğine dair insanlar bilgilendirildi, erken teşhisin ve tedavinin yardımı ile hastalığın nasıl durdurulabileceğini  anlatma imkanı bulundu. Bilginin dijitalleşmesi ve büyük verinin yardımı ile daha ciddi sonuçların önü kesildi ve çözümler bulunmaya devam edilebildi. [3] Bu örnekte olduğu gibi büyük veri sayesinde; hastalıklara daha kısa sürede daha etkili teşhis ve tedavi yöntemleri bulunabilmektedir. Ayrıca, bu denli büyük verilerin analizi sayesinde kişileştirilmiş sağlık hizmetinin de önü açılmış ve tedavi yöntemlerini özelleştir imkanı bulunmuştur.

Sağlıkta Yapay Zeka

Yapay zeka, bir bilgisayarın insan beynin yapabildiği gibi matematiksel hesaplamalar yapabilmesi, olayları sorgulayabilmesi ve ona çözümler üretebilmesidir. Dijitalde bulunan büyük miktardaki bilgiye sahip olma ve sisteminde bulunan sorgulama-çözüm üretme özelliği sayesinde, insanların gözünden kaçabilecek durumları bile analiz ederek  bir insanın yaptığının en iyisi veya bir insandan daha iyi çözümler sunabilmektedir. Sağlık alanını düşündüğümüzde, milyonlarca çalışma ve bilgi bulunmakta. En basitinden düşünürsek bir kişinin sağlık geçmişini, yani elektronik sağlık kayıtları binlerce bilgi barındırmakta. Bir doktor, iyi bir teşhis ve tedavi imkanı sunmak için bu verilerini incelemek ve incelediği veriler sonucunda bir karar varmak durumundadır. Bu saatler, hatta bazen günler bile alabilir..Yapay zeka sayesinde, doktorların bu iş yükü hafifletilerek daha kısa sürede olası hastalıklar ve tedavi yöntemleri listelenir ve doktorun karar vermesi yönünde büyük yardımcı olur. [4]

Sağlıkta Simülasyon ile Eğitim

Son yıllarda teknoloji trendlerinin değiştiği gibi sağlık trendleri de büyük değişime maruz kaldı. Gerçek hayatta olan kaynakların yetersizliği ve bu kaynaklara herkesin ulaşma imkanının olmaması, dijitalleşmenin getirdiği avantajlardan biri olan simülasyon teknolojileri ile çözülmeye başlandı. Simülasyon teknolojisi, gerçek hayatta olan ve olabilecek olayların sanal ortama yansıtılarak tecrübe etme olanağı sunmaktadır. Örneğin, bir hasta acil servise göğsünde ağrı hissetmesi neticesinde başvuruyor. Bu başvuru sürecinde, bir doktorun, hemşirenin veya herhangi bir sağlık personelinin hastanın hikayesini dinleme, sorunun nedenini bulmak için gerekli testleri yapması, teşhis koyması ve tedaviye başlaması gibi aşamaları uygulaması gerekmektedir. Simülasyon uygulamalarında, bir sağlık personelinin karşılaşabileceği durumlar gerçeğiyle bire bir senaryo edilerek, Sanal Gerçeklik gözlükleri vasıtası ile sanal ortamda aynı gerçeklikte bu aşamaları tecrübe etme ve öğrenme olanağı sunulur.[5] Ayrıca yapay zeka sayesinde bu senaryolar arttırılabilir ve bu senaryolar ile pratiklik kazanılabilir.  Bir sağlık görevlisi bu senaryolar ile ne kadar tecrübe kazanırsa o kadar kaliteli bir hizmet sunma imkanı kazanır.

Elektronik Sağlık Kayıtları

Elektronik Sağlık Kayıtları, hastanın sağlık durumunu en ince detayına kadar saklı tutan dosyalardır. Bu kayıtlar sayesinde, hastalıklar önceden tahmin edilebilir ve doktorlara teşhis ve tedavide nasıl bir yol izlemesi gerektiği yönünde bilgi verir.[6] Yapay zeka ve makine öğrenmesi için sağlık alanındaki en önemli veriler, bu dosyalarda yer almaktadır. Bu veriler sayede daha kesin ve hızlı sonuçlar çıkarılabilmektedir.

Kaynakça

[1] A. Romero, J. Marín, and G. Rosell, “Technology and digitalization in the health sector: Reality or fiction? | IDEAS LLYC English,” Sep. 09, 2021. https://ideasen.llorenteycuenca.com/2021/09/09/technology-and-digitalization-in-the-health-sector-reality-or-fiction/.

[2] J. M. Cavanillas, E. Curry, and W. Wahlster, Eds., New Horizons for a Data-Driven Economy. Cham: Springer International Publishing, 2016.

[3] A. Haleem, Mohd. Javaid, I. H. Khan, and R. Vaishya, “Significant Applications of Big Data in COVID-19 Pandemic,” Indian Journal of Orthopaedics, pp. 1–3, May 2020, doi: 10.1007/s43465-020-00129-z.

[4] A. Arora, “Conceptualising Artificial Intelligence as a Digital Healthcare Innovation: An Introductory Review,” Medical Devices: Evidence and Research, vol. Volume 13, pp. 223–230, Aug. 2020, doi: 10.2147/mder.s262590.

[5] J. Pottle, “Virtual reality and the transformation of medical education,” Future Healthcare Journal, vol. 6, no. 3, pp. 181–185, Oct. 2019, doi: 10.7861/fhj.2019-0036.

[6] Y. Si et al., “Deep representation learning of patient data from Electronic Health Records (EHR): A systematic review,” Journal of Biomedical Informatics, vol. 115, p. 103671, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.jbi.2020.103671.

2560 1707 admin