Son teknolojik gelişmeler, sağlık sektörünün her alanını etkilemeye devam ediyor ve yapay zekânın (AI) klinik karar desteğine entegrasyonu da bu  gelişmelerden etkileniyor.

Öngörü analitiğini geliştirmekten idari işlemleri kolaylaştırmaya ve kişiselleştirilmiş tedavi planları sunmaya kadar yapay zekâ, klinik karar destek sistemlerini (CDSS) ve araçlarını önemli ölçüde yeniden şekillendiriyor.¹

Bu makalede, yapay zekânın CDSS içindeki kullanımına odaklanarak, yapay zekânın klinik karar alma süreçlerine getirdiği temel faydalardan bazılarını inceliyoruz.

Klinik karar destek araçları, sağlık hizmetlerinde klinik karar alma süreçlerini iyileştirmek ve daha iyi hasta bakımı sağlamak için kullanılan temel araçlardır.^1,2 Esasen, klinik karar destek araçları, en güncel tıbbi bilgilerle donatılmış sanal bir yardımcı sunarak, hekimlerin hastalar için en iyi kararları almasına yardımcı olmayı amaçlar.¹

CDSS, kendi başlarına, sağlık profesyonellerine eyleme dönüştürülebilir bilgiler, kanıta dayalı rehberlik ve hasta odaklı öneriler sunmak üzere tasarlanmıştır.¹ Bunu yaparak, tanı doğruluğunu artırmalarına, tedavi planlarını optimize etmelerine, hasta güvenliğini geliştirmelerine ve değer odaklı sağlık hizmeti sunmalarına yardımcı olurlar.¹

İlk kez 1970'lerde Stanford Üniversitesi'nin MYCIN adlı bir sistemi tanıtmasıyla kullanılmaya başlanan CDSS, hızlı bir evrim geçirmiştir.^3,4

Örneğin, geleneksel CDSS'ler, bir hastanın özelliklerini bilgisayarlaştırılmış bir bilgi tabanına eşleştirerek klinik karar alma sürecine yardımcı olmak için tasarlanmış yazılımlardan oluşuyordu.⁴ Zamanla bu sistemler giderek daha gelişmiş hale gelmiş ve artık "veri kullanma" yeteneği ile daha fazla gözlem yapabilme kapasitesine sahip hale gelmişlerdir; bu gözlemler, "insanlar tarafından elde edilemez veya yorumlanamaz" olabilir.⁴

CDSS, ayrıca farklı türlere ayrılabilir ve genellikle "bilgi tabanlı" veya "bilgi tabanlı olmayan" olarak sınıflandırılır.⁴

• Bilgi tabanlı CDSS: Bu sistemler, tıbbi literatür, klinik uygulama ve hasta verileri gibi çeşitli kaynaklardan oluşturulan kurallar kümesi olan IF-THEN ifadelerini kullanır. Sistemler, kliniklere tavsiye ve öneriler sunmadan önce hasta bilgilerini bu parametrelerle kontrol eder ve karşılaştırır. Örneğin, bir hastanın kan basıncı özellikle yüksekse (IF), bilgi tabanlı bir CDSS belirli bir ilaç türünü önerebilir (THEN).
• Bilgi tabanlı olmayan CDSS: Bu sistemler, büyük veri yığınlarındaki desenleri tanımlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanan CDSS türleridir. Bilgi tabanlı CDSS'in aksine, sabit kuralları takip etmek yerine, geçmiş hasta kayıtları ve diğer kaynakları da kullanarak tahminlerde bulunurlar.

Bilgi tabanlı CDSS, modern sağlık hizmetlerinde önemli bir rol oynamaya devam etmiş ve etmeye de devam edecektir; ancak yapay zekânın bilgi tabanlı olmayan CDSS'e entegrasyonu, hasta bakımını tamamen devrim niteliğinde değiştirme potansiyeline sahip önemli bir alanı temsil etmektedir.

Yapay zekâdaki son gelişmeler, makine öğrenimi, doğal dil işleme (NLP) ve derin öğrenme gibi belirli yapay zeka teknolojilerini entegre ederek, CDSS'yi yeni zirvelere taşımıştır.^1,4,5 Özellikle yapay zekâ destekli CDSS (veya bilgi tabanlı olmayan CDSS), hasta bakımına benzersiz bir değer katmaktadır.¹

Yapay zekâ destekli CDSS, şu olanakları sunmuştur:^1,2

• Büyük veri yığınlarından işlem yapabilme ve öğrenme
• Karmaşık veri kümelerinden içgörüler tanımlama
• Hasta ihtiyaçlarına yönelik kişiselleştirilmiş öneriler sunma
• Klinik karar alma süreçlerini iyileştirme
• Elektronik sağlık kayıtları, tıbbi notlar ve araştırmalardan bilgi analiz etme

Yapay zekâ kullanımının tıbbi tanı ve klinik karar destek sistemlerinde en önemli faydalarından biri, hasta tanılarını iyileştirme ve insan hatalarını azaltma potansiyelidir.⁵

Araştırmalar, örneğin, yapay zekâ destekli CDSS'in, belirli cilt kanseri türlerini sınıflandırmada eğitimli dermatologlarla benzer bir performans düzeyine ulaşabileceğini göstermektedir.⁶ Sepsis durumunda ise, yapay zekâ destekli CDSS, acil servis ve yoğun bakım doktorlarına güçlü, hayat kurtarıcı olasılıkları sunmaktadır.⁹ Derin öğrenme modellerinin CDSS'e entegrasyonu, hekimlerin tanı veya tedavi planı yapma rolünü değiştirmeyi amaçlamasa da, bu teknoloji daha fazla güven artırmakta ve karşılaştırılabilir sonuçlar elde etme kapasitesi artmaktadır.⁶

Diğer araştırmalar, doğal dil işleme (NLP) — bir yapay zeka türü — teknolojisinin, klinik notları ve metin kümelerini analiz ederek kanserle ilgili kavramları tanımlamak için CDSS'e entegre edilebileceğini göstermiştir.^1,7

Yapay zekâ destekli CDSS, ayrıca kalp yetmezliğini daha erken bir aşamada tanımlama potansiyelini de göstermiştir.⁸ Recurrent neural network (yinelemeli sinir ağı) olarak bilinen bir teknoloji kullanarak, bu entegrasyon, bilgi tabanlı olmayan CDSS'in anormal desenleri tespit etmesini ve klinik sonuçları tahmin etmesini mümkün kılmıştır. Bu, yapay zekânın sadece riski azaltma değil, aynı zamanda daha erken tıbbi tanılar yapma potansiyelini de göstermektedir.^1,8

Sürekli gelişen sağlık dünyasında, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin CDSS'e entegrasyonu bir dizi heyecan verici fırsat sunmaktadır.⁵ Yapay zeka entegreli CDSS, daha iyi hasta bakımından sağlık hizmetleri maliyetlerinin düşürülmesine kadar, sağlık hizmeti sağlayıcılarının daha akıllı, daha hızlı kararlar almasına yardımcı olabilir ve böylece daha güvenli, kişiselleştirilmiş ve verimli sağlık hizmeti sunumunu mümkün kılabilir.

Daha fazla bilgi için aşağıdaki iletişim formumuzu doldurun.