Image Image Image Image Image Image Image Image Image Image
Scroll to top

Top

Sağlık Endüstrisinin Geleceği İçin 3 Önemli Teknoloji

Sağlık Endüstrisinin Geleceği İçin 3 Önemli Teknoloji
Buğrahan Ceylan

Çok değil, geleceğe doğru beş yıllık bir göz atma şansımız olsaydı, teknolojinin beklentilerimizden daha fazla ilerlemiş olduğunu ve hatta sağlık sektöründe doktorlar tarafından etkin bir şekilde kullanılmaya başlandığını görebilirdik. Şimdi bile, aynı bir sağlık uzmanı gibi, bazı medikal cihazlar size basit hastalıklarınızın olup olmadığını söyleyebiliyor. Beş yıl sonra ise, büyük ihtimalle, henüz kişi daha hasta olmaya başladığını fark edemeden dahi teknoloji sayesinde uyarılarını almış olacak. Böyle bir işlevsellik için ise 3 önemli faktörün hızla gelişmeye devam etmesi gerekmektedir: Yapay zeka teknolojisi, elektronik kayıt sistemleri/dijital tıp ve tabii ki sensör teknolojileri.

Bu teknolojilerden her biri, sağlık alanında büyük atılımlara yol açmış ve her biri hakkında aslında ayrı ve detaylı yazılar yazılması gereken 3 farklı teknolojidir. Her birinin farklı ve büyük potansiyelleri olmakla birlikte, bu teknolojilerin bir araya gelerek sunabilecekleri olasılıkların sayısı sınırsızdır. Sağlık endüstrisinde bir devrimin başladığını rahatlıkla söyleyebilmek mümkün ve bu devrime katılmak ya da katılmamak tamamen sağlık profesyonellerinin kendi elinde.

Yapay Zeka

Yapay zekanın gelişme potansiyelini ve sağlık endüstrisine yapabileceği katkıları görebilmek için biraz geriye bakmak yeterli olacaktır.  İlk olarak 1997’de IBM’in Deep Blue projesi ile geliştirilen yapay zeka, satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenmiş ve herkesi kendine hayran bırakmıştı. Daha sonra ise, 2011’de yine IBM’in Watson adındaki süper bilgisayarı, Riziko isimli yarışmada, en uzun süre şampiyon serisini elinde tutan Ken Jennings’i yenmeyi başardı ve ilk oyununda 1 milyon dolar kazandı. İnsanın makineye karşı verdiği ilk yarış olarak da kabul edilmektedir bu olay. Watson, mükemmel teknoloji mimarisiyle milisaniyeler içinde gerekli olan bilgiye ulaşarak doğru cevabı verebilmektedir.

Peki böyle bir teknoloji sağlık endüstrisinde ne işe yarayabilir? Çoğu sağlık uzmanı gelişmeleri takip edebilmek için güncel makaleleri ve haberleri takip etmeye çalışır. Bu süre bir ay içinde yaklaşık 15 saatlik makale okuma süresi kadardır yani yaklaşık olarak iki ya da üç farklı makale. Watson ise aynı süre içinde, tam 4.000 farklı makaleyi inceleyerek edindiği bilgileri farklı klinik senaryolara uygun algoritmalar yaratmak üzere kullanabilmektedir. En sonunda ise kesin ve güvenilir sonucu verebilmektedir.

Watson, mükemmel bilgi işlem hızı sayesinde tıp fakültesini yalnızca 1 hafta içinde bitirerek, farklı alanlarda uzmanlaşmaya yönelmiştir. Bu sayede günü geldiğinde, sağlık hizmetleri sağlayıcılarına, hastalara en iyi ve en kişisel hizmeti verebilme garantisine ulaşması beklenmektedir. Bir sağlık uzmanının gelen tek bir hastası hakkında yeteri kadar bilgiyi aklında tutabilmesi pek mümkün değildir. Hele ki henüz gelişmemiş ülkelerde… Watson, hastanın tüm bilgilerini saniyeler içinde ayrıştırarak en yararlı olabilecek şekilde sunma yetisine şimdiden sahip.

Dijital Sağlık Kayıtlarının Rolü

Elektronik sağlık kayıtları, kullanım kolaylıkları ve avantajları ile sağlık uzmanlarına çok daha iyi ve hızlı bir hasta bakımı konusunda oldukça yardımcı olmaktadır. Bu sistemin içinde bulunan, döküman organizasyonu, laboratuvar sonuçları, dijital görseller, ve elektronik reçete kayıtları aslında dijital sağlık kayıtları sistemlerinin bize verebileceği kolaylıklar içinde yalnızca çok küçük bir kısmı.

Elektronik sağlık kayıtlarının en büyük yardımlarından bir tanesi, doktor ile hasta arasındaki etkileşim ve iletişim sonucu ortaya çıkan “işlenmemiş bilgiyi” sunabilmesidir. Hastanın geçmişi, hastanın hastalık süreci boyunca alınan notlar, taburcu olma bilgileri ile birlikte hastayla iletişime geçen tüm sağlık personelinin oynadığı roller dahi bu kayıtlarda bulunabilmektedir.

Sağlık uzmanlarının en büyük problemlerinden bir tanesi, çok kısa bir süre içinde çok fazla bilgiye maruz kalmasıdır. 15 dakikalık bir klinik ziyaretinde, günlerle ölçülebilecek bilgiyi hastadan almaya çalışan doktorlar bu sebeple oldukça zor zamanlar geçirebiliyorlar. Bu noktada, yapay zeka ve işlenmiş ve işlenmemiş bilginin bir araya gelmesi bir çözüm ışığının gözükmesini sağlamaktadır. Medikal kayıtların doktorlara sunduğu bir diğer yararlı özellik ise, diğer sağlık uzmanlarının aldığı kararlı neden ve ne kadar doğru bir şekilde aldıklarını görebilmektir. Tabii ki elektronik sağlık kayıtlarının kullanımının yaygınlaşmasında mobil teknolojileri ve tablet kullanım oranları da etkilemektedir. Dijital sağlık kayıtları ile ilgili yazılarımıza buradan ulaşabilirsiniz.

Sensörler ve Giyilebilir Teknolojiler

Konu sensörler ve giyilebilir teknolojiler olduğunda çok çeşitli ürünlerle karşılaşabiliyoruz. Hatta pek çoğuna şu an bile sahibiz; akıllı telefonlar. Sensör teknolojilerinin son kullanıcıya sunduğu kolaylıklar arasında, kan basıncını, solunum sıklığını, yakılan kalori miktarları, oksijen miktarı gibi ölçüler bulunmaktadır. Mobil teknolojilerin uygulama marketlerin de ise, bu amaçlar için hazırlanmış oldukça fazla uygulama bulunmaktadır. Mobil sağlık alanında kullanılan uygulamalar hakkında bir fikir edinmek isterseniz buraya tıklayabilirsiniz.

Mobil cihazlardan farklı olarak tasarlanan diğer cihazlar ise aslında oldukça işlevsel ve geliştirilmeye açıklar. Bu cihazlardan başarılı bir örnek olarak Scanadu’yu vermek hiç de yanlış olmaz. Scanadu hakkındaki yazımıza buradan ulaşabilirsiniz. Fakat kısaca bahsetmek gerekirse bu cihaz, hastanın en azından basit hastalıklarda doktora gitmesine gerek bırakmayabiliyor. Bu durumun yaygınlaşması ise, hastane ve kliniklerdeki kalabalığın azalmasında, dolayısıyla kalitenin artmasında etkin rol alabilir.

Eğer, ileride bu 3 farklı teknoloji doğru bir şekilde kombine edilebilirse sensör teknolojileri ile elde edilen bilgiler, daha da gelişmiş olan yapay zeka sayesinde işlenebilir ve hasta hakkında verilecek olan kararların kalitesi hakkında oldukça büyük bir katkı sağlayabilir.

 

 

 

 

Submit a Comment