Tıp alanında, uzun süredir çözülemeyen bir sorun, doktorların hasta kayıtlarındaki serbest metin notlarının değerinin tam olarak anlaşılmamasıydı. Bu notlarda, hastanın yaşam tarzı, psikolojik durumu ve ilaçlara verdiği yanıt gibi önemli bilgiler yer alıyordu. Ancak, bu veriler geleneksel veri tabanlarında yer almadığı için, ilaçların etkilerini değerlendirmek oldukça zordu. Şimdi ise yapay zeka, bu soruna kalıcı bir çözüm sunuyor.
Drexel Üniversitesi, Stanford Üniversitesi ve RespondHealth’in işbirliğiyle geliştirilen yeni sistem, doktorların notlarını %99,4 doğrulukla analiz edebiliyor. Bu, hastaların tedavi süreçlerine daha kişiselleştirilmiş bir yaklaşımla yön verilebileceği anlamına geliyor. Yapay zeka, sadece onay kutularını ve fatura kodlarını değil, aynı zamanda doktorların hastanın yan etkileri, psikolojik durumu ve yaşam tarzı hakkında yaptığı gözlemleri de değerlendirerek, tedavi başarısını artırmaya yardımcı oluyor. 5 uzman hekimin 70 saatlik çalışmasıyla doğrulanmış bu sistem, tıbbi verinin okunabilirliğini ve kullanılabilirliğini önemli ölçüde artırıyor.
Bu yeni teknoloji, özellikle GLP-1 zayıflama ilaçları (semaglutid ve tirzepatid) gibi son dönemde popüler hale gelen ilaçların etkilerini anlamak için kritik bir rol oynuyor. 16 bin hastanın verileri üzerinde yapılan testler, şaşırtıcı sonuçlar ortaya koydu. Kan şekeri normal olan hastaların, 12 ayda %7,7 oranında kilo vermesi, geleneksel tedavi yöntemleriyle elde edilemeyen bir başarıdır. Aynı zamanda, depresyon ve kronik ağrı gibi psikolojik sorunları olan hastaların tedaviye verdiği yanıt da daha hızlı ve etkili oldu. Bu veriler, geleneksel veri tabanlarında yer almayan, doktorların notlarında kaydedilen detaylı bilgilere dayanıyor.
RespondHealth CEO'su Dr. Vicki Seyfert-Margolis ve Drexel Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanı Dr. Charles B. Cairns, bu teknolojinin tıp bilimine sunduğu imkanları vurgulayarak, yapay zekanın doktorun yerini almadığını, aksine muazzam bir denetlenebilir veri havuzu sağladığını belirttiler. Bu, ilaçların etkilerini daha kapsamlı bir şekilde anlamamızı ve hastalarımıza daha iyi tedavi seçenekleri sunmamızı sağlayacak.
