DİJİTAL TEKNOLOJİ
Genel anlamda teknolojiden beklentimiz birçok alanda günlük yaşantımızı kolaylaştırmasıdır. Neolitik çağda tarım teknikleri ve tekerleğin icadıyla başlayan teknolojik gelişmeler, analog bilgilere (data) nazaran bütün bilgilerin daha güvenli ve hızlı bir şekilde işlenmeye ve iletilmeye başlandığı, sayılara dayalı teknoloji türü olan dijital teknolojiyle iyice artmıştır. 21. yüzyılın ilk yıllarından itibaren yapay zekadaki ivmelenme ve yine son yıllardaki robotik süreçlerin hayata geçmesiyle dijital teknolojinin gelişim hızı iyice artmıştır. İnternet ve iletişim hızındaki hızlı gelişmelere paralel olarak bağlantı hızının 5g’ye ulaşması, bulut teknolojisiyle veriye her yerden ulaşılabilir olması ve internetin eşyaları (IOT) bize ihtiyaçlarımız doğrultusunda sınırsız yapılabilirlik yolu açmıştır. Kısaca, inovatif manada üretim işi artık “ihtiyaçlarımızı belirleyecek vizyonumuzla” sınırlı durumdadır. Pandemi sürecinde sık sık duyduğumuz bu kavramlara yakından bakalım..
BIG DATA (BÜYÜK DATA)
Dijital çözümlerde gerekli olan “big data”dır. Big data çok fazla yer tutan ve farklı kaynaklardan elde edilen tüm verilerin “anlamlı ve işlenebilir” hale dönüştürülmüş biçimidir. Big data, makine öğrenimi projelerinde, öngörülü modelleme ve diğer gelişmiş analitik uygulamalarda kullanılabilen, kuruluşlar tarafından toplanan yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin bir kombinasyonudur. Big data temelde iş süreçlerini optimize etmek için kullanılmaktadır. Müşteri davranışlarını ve tercihlerini daha iyi analiz etmede, perakende sektörde stok nitelik ve niceliğini ve teslim sürecini optimize etmede, insan kaynağı yönetim ve optimizasyonunda, giyilebilir akıllı cihazlardan toplanan verilerle sağlıkla ilgili araştırmalarda vb. aklınıza gelebilecek verinin toplandığı her alanda uygulamaları vardır.
Yapılandırılmış veriyle ilgili örnek olarak Google, Yandex, Microsoft Bing ve Yahoo gibi arama motorlarının işbirliği gösterilebilir. Bu işbirliğiyle, web sayfalarındaki bilgilerin tam olarak anlaşılamamasından dolayı ortak bir dil geliştirilmiş ve her çeşit web sitesi için yapılandırılmış datalar oluşturmuştur. Oluşturulan “Schema.org” adlı ortak sitede de arama motorları tarafından desteklenen yapısal veri biçimleme/işaretleme kodları yayınlanmıştır. Bu sayede arama motorları, o sayfada bulunan yazıların ne anlama geldiğini anlayarak arama sonuçlarında bazı değişiklikler yapmaktadır.
Big data kapsamında sağlık kuruluşlarına baktığımızda halen yapılması gereken çok şey olduğu görülmektedir. Sağlık kuruluşlarında veriler halen yazılı formlar ve elektronik hasta kayıtlarında elle standart olmayan text girişleriyle girilmektedir. Hastadan, hekimlerden, klinik bilgilerden, tıbbi cihazlardan, web sitelerinden ve mobilden gelen bir çok datanın iyileştirme, standardizasyon, paylaşım, anonimleştirme, onaylama, sürekli izleme ve disiplinler arası çalışmalara ihtiyacı vardır.
YAPAY ZEKA (ARTIFIAL INTELLIGENCE-AI), MAKİNE ÖĞRENİMİ (MACHINE LEARNING), DERİN ÖĞRENME (DEEP LEARNING)
Yapay zeka: Yapılandırılmış dataya ihtiyaç duyan artificial intelligence (AI) genel tanımla bir makineye bilişsel bir yetenek kazandırılmasıdır. AI, makine öğrenimi (machine learning) ve derin öğrenim (deep learning) ile yakından ilişkilidir.
Makine öğrenimi: Makine öğreniminin arkasındaki ana fikirlerden biri, bilgisayarın bir insan için kapsamlı veya imkansız olacak görevleri otomatikleştirmek için eğitilebilmesidir.
Derin Öğrenme: Derin öğrenme ise beyindeki nöron ağını taklit eden bir bilgisayar yazılımıdır. Makine öğreniminin bir alt kümesidir (Şekil.1)
Şekil.1
Kaynak : https://www.guru99.com/machine-learning-vs-deep-learning.html
Yapay zeka, dijital teknolojide bilgisayar sistemleri içinde bir yazılım olarak çalıştığı gibi, makinelerle entegre mekanik bir robot olarak da çalışabilmektedir. Web araması, akıllı telefon uygulamaları, tıbbi teşhis, robotik destekli cerrahi, konuşma tanıma ve son zamanlarda otonom araçlar da dahil olmak üzere çok çeşitli ana teknolojilerin temelini oluşturmaktadır.
Aşağıdaki şekilde, yapay zekanın hangi disiplinlerden kaynak aldığını, neleri desteklediğini ve hangi alanlarda kullanıldığının örneklerini bulabilirsiniz (Şekil:2).
Şekil.2: En sık AI uygulamaları
Kaynak: https://www.meee-services.com/what-are-the-top-ai-applications-in-2018/
SAĞLIKTA DİJİTAL TEKNOLOJİ
Yazının başlangıcında değindiğim big data analitiğinin hesaplama gücü ve yapay zeka bizlere inanılmaz bir ufuk açmıştır. Somut örnekler vermek gerekirse, günümüzde benzer uygulamalarının da olduğu, doğumda alınan kan örnekleriyle DNA analiz edilerek yatkın olunan gelişebilecek sağlık sorunları önceden belirlenebilecek ve ihtiyaç duyulan özel aşıları, gen terapilerini ve ameliyatları ayrıntılı olarak anlatan kişiselleştirilmiş ‘sağlık yol haritaları’ oluşturulacaktır.
Yapay zeka, geçmişten günümüze gelen hasta verileriyle beraber klinisyenlerin en iyi uygulamalara ve referans tanı ve tedavi şablonlarına ulaşmasını sağlayarak klinik karar destek sistemleri sağlayacaktır. Tek bir tıklamayla uzman görüşü alma ve yönlendirme yapılma şansı verecek ve bu da aile hekimlerini güçlendirip birçok hastanın direk hastanelere gitmesini engelleyecektir. Yine tanısal görüntüleme ağlarıyla beraber klinik görüntülerin hastaya yakın ilgili hekim ve sağlık kurumlarına hızlı bir şekilde aktarılmasını ve hızlı şekilde değerlendirilmesini sağlayacaktır. Hatta radyoloji alanında geliştirilmiş yapay zeka uygulamalarıyla dakikalar içinde görüntüler taranıp, normal dışı olan alan işaretlenip hekimin son incelemesine sunulacak, verimlilik sağlanacak ve çeşitli nedenlerden dolayı yaşananabilecek tanı atlama sorunları bertaraf edilecektir. Örnekleri çoğaltmak gerekirse yapay zeka; böbrek hastalıklarının tahmininde, meme kanseri tespitinde, acil durumlarda kardiyak arrestin önceden tanınmasında, atriyal fibrilasyonun erken dönemde tanımlanmasında, kalp krizinin uzun dönem risk tahmininde, radyografilerinin gerçek zamanlı triyajında, patolojide kanser tanısında ve hasta güvenliği çalışmalarında kullanılacaktır. Bu saydığımız uygulamaların hayat bulmuş kullanılan örnekleri vardır.
“We Are Social” Ocak 2020 raporuna göre dünyada aktif olarak 3.8 milyar sosyal medya kullanıcısı bulunmaktadır. Aynı rapora göre Türkiye’de 62 milyon internet kullanıcısı (Nüfusun %74’ü), 54 milyon sosyal medya kullanıcısı (Nüfusun %64’ü), 77 milyon mobil kullanıcısı (Nüfusun %92’si) vardır. Sosyal medyayla Türkiye’nin % 64’ü takip edilebilmekte ve Türkiye’nin % 92’sine mobil uygulamalar aracılığıyla ulaşılabilinmektedir. Bu yolla tıbbi kayıtlardan alınan veriler sosyal medya analizleriyle entegre edilmesiyle, insanların mesajları takip edilerek örneğin “Üşüttüm, bugün kendimi kötü hissediyorum” gibi ifadelerle grip vb. durumlar gerçek zamanlı olarak izlenebilecektir.
Ayrıca Covid-19 nedeniyle yaşanan sosyal engellemeler nedeniyle uzaktan sağlığa erişim olanakları gündeme gelmiştir. İnsanlar “Hayat Eve Sığar” ve benzeri uygulamalarla pandemi sürecinde kendilerini güvende tutmak adına bu tür uygulamaları çok sık kullanır olmuşlardır. Uygulamalarla riskli Covis-19’un yaygın olduğu bölgeler takip edilebilmekte, online doktor görüşmesi yapılabilmekte, interaktif şekilde kronik hastalıkların takibi yapılabilmektedir.
İngiltere NHS kurumunun planlarına göre 2020’lerden itibaren dijital teknolojiyle beraber insanların kendi sağlık ihtiyaçlarını yönetmelerine veya onların uygun hizmetlere yönlendirmelerine olanak sağlayacak uygulamalar sunulacak ve bunlar aracılığıyla sağlık profesyonellerinden gelen bakım planlarına erişebilecekler ve sürekli iletişim halinde kalabileceklerdir. Gerekirse acil bir tedavi için yakın merkezlerden randevu alınabilecek ve reçete edilen ilaç en yakın eczaneden alınabilecektir. NHS, görüntülü arama veya webchat yoluyla bir hekim ile sanal danışma erişimi ve eğer biyonumunelere ihtiyaç duyulur ve hasta bir kliniği şahsen ziyaret edemeyecek durumdaysa insansız bir hava aracı ile test kitini teslim etmek ve geri götürmek üzere planlamalar yapmaktadır. 2040’larda sağlık görevlileri yoldayken erken sağlık bakımı sağlamak için ambulansların önünde drone’lar gönderilecek. Çoğu ambulans herhangi bir yere inebilen, GPS veya bir pilot tarafından uçurulabilen quadcopters olacaktır. Bu quadcopters, yoğun trafikten kaçınarak ve en uzak yerlere ulaşarak daha hızlı hizmet sunacaktır (6).
IoMT (INTERNETİN MEDİKAL EŞYALARI)
Sakın şaşırmayın ama yakın tarihli bir Deloitte raporuna göre şu anda 500.000 ‘den fazla IoT teknolojisi bulunmaktadır (7). Rapora göre IoMT’nin sağlık hizmet sunumunu hangi alanlarda etkilediğini Şekil.3’de görebilirsiniz.
Şekil.3: IOMT’nin Sağlık Hizmet Sunumuna 7 Etkisi
Kaynak: Adapted from The Internet-of-Things: A revolutionary tool for the health care industry, Inside Magazine, Deloitte LLP, 2017
Şekil.4’de ise bileşene ve uygulamaya göre IoMT pazar dağılımını görebilirsiniz.
Şekil.4: IoT’nin komponent ve uygulamalara göre Pazar dağılımı ($m)
Kaynak: MarketsandMarkets, 2017
Datanın çok önemli olduğu dijital teknolojide verilerin doğru, hızlı ve düzenli bir şekilde toplanabilmesi için IoMT kritik öneme sahiptir. IoT olarak ortaya çıkan ve sağlık sektörüne özel geliştirilen IoMT (Internet of Medical Things) yani internetin medikal eşyalarıyla kronik hastalık takibi (ateş, glükoz ve nabız gibi elektrofizyolojik parametreler, kişinin hareket durumu, çeşitli görüntüleme yöntemleri vb.) yapılabilecek ve gerektiğinde tıbbi destek ve müdahale şansı olacaktır.
Giyilebilir veya gerektiğinde implante edilebilir IoMT’lerle toplanacak verilerle örneğin bağırsak bakterileri analiz edilecek ve diyetisyenler kişinin DNA’sına ve metabolizmanıza en uygun diyeti planlayabilecek ve hatta kişinin genomuna özel egzersiz planları hazırlanacaktır.
Geleceğin klinik araştırmaları küçük örneklem boyutları ile sınırlı kalmayacak, uzaktan erişilebilirlikle beraber çok büyük örneklemlere ulaşabilecektir. Uzaktan toplanan veriler salgın hastalıkların takibinde kullanılacak ve epidemi-pandemi gelişim tahminlerinde bulunmamızı sağlayacaktır.
DİJİTAL TEKNOLOJİDE BİZİ NELER BEKLİYOR?
Günümüzde artırılmış zeka (Augmented Intelligence) gündemdedir (Şekil 5). Yapay zeka, insansız çalışan sistemler yaratmayı, artırılmış zeka ise insanları daha iyi hale getiren sistemler yaratmayı amaçlamaktadır. Ancak temel teknolojileri aynıdır (2). Artırılmış zekanın temel amacı, insanların daha iyi ve daha akıllıca çalışmalarını sağlamaktır. Muhtemelen, şu anda işletmeler mevcut olan birçok yapay zeka teknolojisini yeniden artırılmış zeka olarak daha doğru bir şekilde tanımlayacaktır. Artırılmış zeka sunan platformlar, birçok kaynaktan her türlü veriyi (hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış) farklı ve silo halindeki sistemlerde toplayabilir ve bu verileri her müşterinin 360 derecelik tam bir görünümünü verecek şekilde sunarlar. Bu verilerden çıkarılan ve kullanıcıya sunulan iç görü, her zamankinden daha derin ve daha büyüktür. Sonuç olarak, çalışanlar kendi endüstrilerinde neler olup bittiği, müşterilerini nelerin etkileyebileceği ve ortaya çıkabilecek fırsatlar veya tehditler hakkında daha iyi bilgilendirilirler. Bu teknolojiyi bu kadar güçlü kılan bu bilgi zenginliğini insan dokunuşuyla birleştirmesidir (3). Kullanılan sektörlere bakarsak; finansal hizmetler, sağlık, perakende, seyahat, üretim ve petrol sanayidir. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, bir artırılmış zeka algoritması hastanın semptomlarını ve hayati belirtilerini analiz edebilir. Hastanın, ailesinin ve sistemdeki diğer milyonlarca hastanın geçmişiyle karşılaştırabilir ve hastalığının nedenlerinin ne olabileceği öneriler vererek doktora yardımcı olabilir. Ve tüm bunlar birkaç saniye veya daha kısa sürede yapılabilir.
Şekil.5
COVID-19 ve DİJİTAL TEKNOLOJİ
Pandemi hem hizmet alan kişilerin sağlık hizmetlerine ulaşma şekillerini, hem de sağlık hizmeti sunan kişi ve kurumların operasyonlarını derinden etkiledi. Sağlık hizmeti sunan kişi ve kurumların kaynak açısından yetersizlikleriyle, insanların karantina ve sosyal izolasyon gerektiği durumlarda ne yapacakları ve ihtiyaçlarını nasıl karşılayacaklarıyla ilgili eksiklikleri ortaya çıktı. Ekonominin durma noktasına gelmesi ortaya çıkan bu ihtiyaçlara yönelik kaynaklara ulaşılabilirliği de etkiledi.
Bir taraftan da Dünyanın dört bir yanından hükümetler ve yetkili otoriteler, COVID-19’un neden olduğu pandemiyi izlemek ve önlemek için yerel makamlar ve sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla işbirliği içinde çalışırken, diğer taraftan da hekimler de enfeksiyonu önlemek ve tedavi edebilmek için çalışmalarını sürdürmektedirler. Bu çalışmalar sürdürülürken var olan dijital teknolojiye olan ihtiyaç artmış ve geniş kullanım alanları bulmaya başlamıştır.
COVID-19 hastalığının teşhisi için laboratuvar çalışmaları, tedavi ve korunma için ilaç ve aşı çalışmaları, hasta ve/veya bulaş olasılığı olan kişilerin izlenmesi, filasyon için AI uygulamaları; hasta ve doktor etkileşimlerinde teletıp; halkın bilinçlendirilmesinde, eğitiminde ve kişi etkileşimlerinde mobil uygulamalar; maske imalatı gibi tıbbi ürün ihtiyaçlarında 3D yazıcılar devreye girdi.
Bu güne kadar hastayla yüz yüze yürüyen süreç uzaktan nasıl yürütülecek? COVID-19 başta videokonferans olmak üzere birçok dijital çözümü hayatımıza sokmuşken bir taraftan da teletıp kullanımının mali, hukuksal ve etik sorularını yanında getirdi.
Dijital teknolojiyle hastanelerde yatan yoğun bakım hastalarının vital bulguları, testleri vb. sürekli takip edilip, hastalar için verilen tedaviler ve takip edilen geçmiş veriler analiz edilerek hastaların prognoz tahminleri yapılabilir ve tedavi planları geliştirilerek sağlık sonuçları iyileştirilebilir olmuştur.
SONUÇ
Klinisyenler bu yeni teknolojinin nasıl kullanılacağı ve sanal randevuların, tanı ve tedavi prosedürlerinin nasıl etkili bir şekilde verileceği de dahil olmak üzere bir dizi yeni beceriyi öğrenmek zorunda kalacaklar. Ayrıca, verimi artırmak için yapay zeka teknolojilerinin desteklediği teşhisler yapmak için hastaların giyilebilir cihazlarından, dijital kayıtlarından ve genom ve DNA verilerinden gelen verileri nasıl yorumlayacaklarını öğrenmek zorunda kalacaklardır.
Bununla birlikte, dijital teknoloji geleceğin sağlık hizmetlerinde yoğun bir şekilde yer alacak olsa da, hekimlerin sağlık hizmet sunumundaki kilit rolü devam edecek ve mevcut teknolojiye erişmek istemeyen veya ulaşamayan hastaların tedavisinde yine büyük rol oynayacaktır.
Dijital teknolojinin pandemi döneminde kat ettiği yola ve toplum tarafından kabul edilebilirliğine baktığımızda normal zamanlara göre çok daha hızlı gelişmelerin ve kabullenmelerin olduğunu görüyoruz. Kişilerin en iyi sağlık hizmetini almaları gerekliliği varsayımından yola çıkarak bu hızın aceleciliğe ve yanlış adımlara yol açmaması gerekir. Kısaca bu yanlış adımlardan kaçınmak sadece pandeminin yönetimi için değil, aynı zamanda dijital yapay zeka destekli sağlık hizmetlerinin güvenilirliğini ve geleceğini sağlamak için kritik olacaktır.
Tüm bu gelişmelerin getireceği siber güvenlik sorunlarına da dikkat!
Ekim 2020
Dr.Taner Özcan, MSc.,
Dijital Dönüşüm Ofisi, MLPCARE
KAYNAKLAR
1. AI vs Machine Learning vs Deep Learning: What’s the Difference? Kaynak <https://www.guru99.com/machine-learning-vs-deep-learning.html>
3. Kaynak <https://www.auraportal.com/what-is-augmented-intelligence/>
4. Sağlık sektöründeki 10 AI uygulaması https://igniteoutsourcing.com/healthcare/artificial-intelligence-in-healthcare/
5. How the Internet of Medical Things Is Impacting Healthcare? Kaynak <https://healthtechmagazine.net/article/2020/01/how-internet-medical-things-impacting-healthcare-perfcon>
6. Kaynak <https://www.healtheuropa.eu/the-digital-future-of-the-healthcare-industry/97242/>
7. Adapted from The Internet-of-Things: A revolutionary tool for the health care industry, Inside Magazine, Deloitte LLP, 2017