ANO Dijital Ekonomi, tıpta yapay zeka kullanımına ilişkin trendleri ele alan bir rapor yayınladı.

ANO Dijital Ekonomi raporu hazırlarken eğilimleri zaman kategorilerine göre sınıflandırdı: kısa vadeli eğilimler (şu anda 2 yıl; şu anda uygulanıyor, ancak henüz tüm şirketleri ve endüstrileri kapsamıyor), orta vadeli eğilimler (3-5 yıl; şu anda pilot proje ve büyük ölçekli yaygınlaştırma olmaksızın kısmi uygulama aşamasında), uzun vadeli eğilimler (5 yıl veya daha fazla; uygulanması zor olduğundan yalnızca sınırlı projelerde tartışılan veya uygulanan kavramlar ve teknolojiler).

Rus DIMA (MD AI) ve Amerikan Microsoft DAX Copilot gibi akıllı asistanlar, bugün ve önümüzdeki iki yıl boyunca sağlık çalışanlarının teşhis koyma ve tedavi yöntemlerini seçme süreçlerine destek olmak için kullanılacak. Rapora göre bu, hekimlerin "rutin idari işler ve dokümantasyon" ile aşırı yüklenmesi ve insan hatası nedeniyle tıbbi geçmiş ve ilk teşhislerin toplanmasında yaşanan verimsizlik ve doğruluk eksikliği gibi sorunları çözecek.

ANO ayrıca, sağlık göstergelerini izleme ve tanı testleri yapma amaçlı cihazların yakında daha yaygın hale geleceğine inanıyor. Bunlar arasında akıllı cihazlar, fitness takip cihazları, kendi kendini kontrol eden cihazlar ve uzaktan tanılama yer alıyor. Bu cihazlar, özellikle kronik hastalığı olan ve düzenli olarak sağlık kuruluşuna gitmekte zorlanan kişiler için hastaların durumlarını izlemeyi daha kolay ve erişilebilir hale getirecek.

Raporda izleme cihazlarına örnekler veriliyor: Rus üretici Neyrox, kalp atış hızı, EKG, solunum, vücut sıcaklığı, glikoz seviyeleri ve oksijen satürasyonu gibi parametrelerin yanı sıra sinir sistemi tepkilerini de izliyor. Yapay zekâyı kullanan Neyrox, bu verileri analiz ederek epileptik nöbetleri başlamadan 40-50 saniye önce tahmin ediyor ve ardından kullanıcıyı uyarıyor. Empatica'nın COVID-19 da dahil olmak üzere fizyolojik parametreleri izlemek ve hastalıkları erken teşhis etmek için geliştirdiği EmbracePlus cihazından da bahsediliyor.

Elektronik tıbbi kayıtlar (EMR/EHR), tıbbi kurumlar arasındaki iletişimi engelleyen birleşik bir veritabanının eksikliği sorununu çözecektir. Ayrıca insan hatasını ortadan kaldırarak hastalar ve doktorlar için zamandan tasarruf sağlayacaktır. ANO, veri analizi ve karar desteği için yapay zekaya sahip Rus "Elektronik Tıbbi Kayıt"ını ve Amerikan şirketi Epic Systems tarafından geliştirilen bir sistemi örnek olarak göstermektedir.

Önümüzdeki 3-5 yıl içinde, yeni veri üreten üretken yapay zekâ (YZ) uygulamaya konulacak; tıptaki kullanımı "teşhis, tedavi ve ilaç geliştirme yaklaşımlarını değiştiriyor." Analistler, bu tür yapay zekânın kullanımının, hekimlerin teşhis koyma ve en uygun tedavileri seçme konusunda destek eksikliğinin yanı sıra, büyük hacimli verileri analiz etmede kullanılan geleneksel yöntemlerin sınırlamalarını da gidereceğine inanıyor. Üretken yapay zekâ kullanan teknolojiler arasında, bileşiklerin toksikolojik ve fizikokimyasal özelliklerini analiz eden Rus Syntelly platformu ve Insilico Medicine'in ilaç geliştirme teknolojisi yer alıyor.

Raporun yazarları ayrıca yapay zekâ kullanarak kişiselleştirilmiş sağlık sigortası programları oluşturma eğilimini de vurguladılar. Her müşterinin benzersiz tıbbi verilerini ve davranışlarını analiz eden kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri sayesinde sigorta şirketleri, esnek fiyatlar ve programlar sunabilecek. Bu programlar, insan faktörleriyle ilişkili ihtiyaçlara ve risklere göre uyarlanacak. Bu da hizmet kalitesini ve sigortanın etkinliğini artıracak. Kuruluş, örnek olarak SberHealth sigorta platformunu ve klinik, sosyal ve çevresel faktörler de dahil olmak üzere 4.500'den fazla faktörü analiz ederek gizli riskleri belirleyen Lightbeam Health'i gösteriyor.

Vurgulanan uzun vadeli trendler arasında, hastanın tıbbi verilerini bağımsız olarak analiz eden programlar olan otonom yapay zeka ajanları da yer alıyor. Ayrıca, doğrudan hekim müdahalesi olmadan teşhis koyabilir, tedavi önerebilir ve belirli prosedürleri gerçekleştirebilirler. Otonom yapay zeka ajanları, büyük miktarda veri ve makine öğrenimi algoritmaları kullanarak çalışır ve bu da rutin süreçleri ve karar alma süreçlerini otomatikleştirerek hasta durumlarındaki değişikliklere verilen yanıtları hızlandırır. Bu teknolojiye örnek olarak Hipokrat Yapay Zekası'ndan Grace verilebilir.

Yapay zeka ve genomik tabanlı kişiselleştirilmiş tıp da uzun vadeli bir trend. Kişinin genetik verilerini klinik göstergelerle birleştiriyor. Analistler, kişiselleştirilmiş tedavi rejimlerinin bireysel özelliklere göre geliştirilmesinin tedavinin etkinliğini artıracağını ve yan etki riskini azaltacağını iddia ediyor. Buna bir örnek, genetik mutasyonların etkisini tahmin etmek ve hedefli ilaçlar geliştirmek için yapay zeka kullanan Kanadalı girişim Deep Genomics.

Ayrıca, fizyolojik parametreleri sürekli olarak toplayıp analiz edebilen, bunların çalışmasını otomatik olarak ayarlayabilen ve komplikasyonların gelişmesini önleyebilen yapay zeka kontrollü implantlar ve nöroprotezler uzun vadeli trendler haline gelmiştir.

Rapora göre, bulaşıcı hastalık salgınlarının epidemiyolojik takibi ve erken uyarısı için yapay zeka teknolojileri, beş yıl veya daha uzun bir süre içinde hayata geçirilebilecek bir trend haline geldi. Örnek olarak, Aralık 2019'da milyonlarca veri kaynağını yapay zeka kullanarak analiz ederek COVID-19 konusunda dünyada ilk uyarıyı yapan Kanadalı şirket BlueDot gösteriliyor.

Analistler , dijital hasta ikizlerinin uzun vadede yaygınlaşacağına inanıyor. Bunları oluşturmak için, hastanın sağlığı ve reçete edilen tedaviler hakkında bilgi içeren sanal modeller geliştiriliyor. Bu teknoloji üzerinde çalışanlar arasında Sechenov Üniversitesi ve Q Bio Gemini adlı girişim de yer alıyor.

Uzun vadeli trendler arasında, "tıbbi personel eğitimi ve cerrahi hazırlıktan çeşitli hastalıkların rehabilitasyonu ve tedavisine kadar" çeşitli alanlarda sanal ve artırılmış gerçeklik (VR/AR) teknolojilerinin kullanımı da yer alıyor. Geliştiriciler arasında, modüler uzman sanal sistemi "MEVIS" ile Samara Devlet Tıp Üniversitesi ve cerrahi prosedür simülasyon sistemi FundamentalVR yer alıyor.

Cerrahi robotlar da uzun vadeli bir trend haline geldi ve geleneksel cerrahi prosedürlerdeki hata riskini ve sınırlı hassasiyeti azaltma potansiyeline sahip. Örneğin Rusya'da, "Neurosputnik" şirketi tarafından geliştirilen "Levsha" cerrahi robotu, cerrahın tıpkı geleneksel cerrahide olduğu gibi manipülasyonları "hissetmesini" sağlıyor.