Tıpta son on yılda yaşanan muazzam gelişmelere rağmen, insan vücudunun en karmaşık organı olan beynin işlevini anlamakta hala güçlükler yaşanıyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek için dünya çapında milyarlarca dolarlık büyük nörobilim araştırma girişimleri başlatıldı ve araştırmacılar bugün üretilen büyük miktarda sağlık verisini daha iyi idare etmek için yeni dijital teknolojileri kullanıyor. Bu araştırma çabaları meyvelerini vermeye başlıyor. İşte dijital teknolojide beyin sağlığını etkileyebilecek beş gelişmekte olan teknoloji:
İçindekiler
1. Büyük veri
Bilim adamları, otizm ve Alzheimer hastalığı gibi durumların nedenlerini daha iyi anlamak için genetik materyalin işlevi ve yapısının incelenmesi olan genomiğe giderek daha fazla bakıyorlar. Son on yıldaki teknolojik gelişmeler, Moore Yasasını büyük ölçüde geride bırakarak genom dizileme maliyetini düşürmeye yardımcı oldu. Günümüzde araştırmacılar, giderek daha değerli hale gelen bu veri kaynağının nasıl elde edileceği, saklanacağı, analiz edileceği ve dağıtılacağı ile karşı karşıyadır. Araştırmacılar, genom verilerini işlemek için gereken bilgi işlem kaynaklarının yakında Twitter ve YouTube’dan daha fazla olacağını tahmin ediyor ve bu da, genetik çeşitliliği hastalıkla ilişkilendiren daha büyük ve daha kapsamlı çalışmalar yürüten araştırmacılar için büyük bir teknik zorluk teşkil ediyor.
Beyinle ilgili hastalıklarda genetik risk sinyallerini bulmanın zorlukları çok büyük. Örneğin, otizmde, yüzlerce genetik varyasyonun kombinasyonu riski artırabilir ve bu bozukluğa sahip kişilerin özelliklerinde de büyük değişkenlik vardır. Genetik risk sinyallerinin tanımlanması, genetik bilginin elde edilmesi ve işlenmesindeki teknik ilerlemelerin yanı sıra dünya çapındaki bilim adamlarının işbirliği ile nispeten yakın zamanda mümkün olan çok büyük miktarda veri gerektirir. Genler ve klinik özellikler arasındaki ilişkinin anlaşılmasını daha da ilerletmek için, bilim insanlarının ayrıca semptomları, tedavi sonuçlarını, fizyolojiyi ve davranış tanımlarını daha büyük bir hassasiyetle tanımlaması gerekir.
Geçtiğimiz yıllarda, beyin bozukluklarını doğru bir şekilde tahmin edebilen veya teşhis edebilen biyobelirteçleri belirlemek amacıyla beyni Alzheimer hastalığı, bağımlılık, beyin sarsıntısı, şizofreni ve diğer koşullarla ilişkili olarak görselleştirmek için görüntüleme teknolojisinin kullanılmasına büyük ilgi olmuştur. Genomikte olduğu gibi, insan beyninin gelişimi, işlevi ve yaşlanmasındaki normal varyasyonun gürültü risklerine işaret edebilecek anlamlı sinyalleri belirleme konusundaki zorluklar çok büyük.
Hem genetik hem de görüntüleme için bulut teknolojisi, bu biyolojik karmaşıklığı anlamak için gereken çok büyük miktarda veriyi depolama ve paylaşma zorluğunu basitleştirir. Ancak sadece birkaç yıl öncesine bakıldığında, bazen fiziksel teslimat gerektiren bazı genomları depolamak ve sabit disklere aktarmak zorlu bir işti. Şimdi, isteğe bağlı BT teslimi ve fiyatlandırma modelleriyle bulut bilgi işlem, bilim adamlarının büyük veri kümelerine güvenli ve işbirliği içinde erişmesini bir angarya haline getiriyor. Yakın zamanda yapılan bir HIMSS meta-analizinde, sağlık uzmanlarının %83’ü aktif olarak bulut kullandığını bildirdi ve bunların çoğu hassas klinik verilere sahip.
2. Makine öğrenimi
Programların karmaşık verilerden örüntüleri nasıl tahmin edeceğini kendi kendine öğrenmek üzere tasarlandığı bir bilgisayar bilimi dalı olan makine öğrenimi tarafından sağlanan büyük veri kümeleri gibi yetenekler, son yıllarda daha güçlü donanımların ortaya çıkmasıyla ve daha halka açık olarak çoğaldı. grafik işleme birimleri gibi mevcut donanım.
Beyin sağlığı araştırmalarında, makine öğreniminin, hastaların büyük biyolojik ve davranışsal verilerinden hastalık riski ve tedaviye yanıt sinyallerini belirlemek için kullanılabileceği umulmaktadır. Hastaların bipolar bozukluk, depresyon ve psikoz gibi durumları ne zaman kötüleştirebileceğine dair erken belirtileri tespit etmek için davranışsal verileri kullanarak durumu izlemek için makine öğrenimi algoritmaları da geliştiriliyor.
Hesaplamalı ilerlemelerin sağladığı makine öğrenimi ve diğer teknolojiler için temel makineler arasında, hastayla yeni etkileşim yollarını destekleyebilen gelişmiş konuşma tanıma yazılımı ve tıbbi görüntülemede gelişmiş görselleştirme, birden çok görüntüleme kaynağından gerçek zamanlı olarak birleştirilebilen bilgiler olmuştur. ve teknolojiler alındı.
Yapay zekanın vaadi harika olsa da, bazı insanlar insan deneyiminin ve yargısının yerini alan makine güdümlü kararların geleceği konusunda endişeleniyor. Gerçek potansiyel gerçekleştirilecekse bu endişeler dikkate alınmalıdır. Yapay zeka yerine, teknoloji insanın yorumlamasını ve karar vermesini geliştirdiği için amaç zekayı artırmak olmalıdır.
3. Sürekli izleme
Gelişmiş ülkelerdeki kronik hastaların %50’sinin tıbbi talimatlara uyulmamasından dolayı optimal tedavi sonuçlarının altında kaldığı tahmin edilmektedir. Ayrıca analistler, gereksiz aşırı tedavi ve hastalık nüksleri nedeniyle Amerika Birleşik Devletleri’nde her yıl milyarlarca doların israf edildiğini tahmin ediyor.
Vücut kimyasını izlemek için kondisyon izleyicileri ve akıllı telefonlardan fizyolojik monitörlere ve akıllı giyilebilir sensörlere kadar hastalar, sağlıklarını optimize etmek ve iyileştirmek için sağlık ve davranış bilgilerini otomatik olarak toplayabilir. Bu veriler klinisyenlere iletilebilir ve ayrıca bireylerin sağlıkları ve davranışları hakkında daha fazla bilgi edinmelerini sağlar.
Ruhsal ve sinirsel bozukluklarla ilgili hastalıklarda hastalığın seyri dalgalıdır ve hastalığın görülme sıklığı ancak doktor muayenesi sırasındaki anlık görüntülere bakılarak değerlendirilebilir. Sürekli izleme, bir hastanın koşullarının daha eksiksiz ve doğru bir şekilde temsil edilmesini sağlamaya, hastaların ihtiyaç duyduğunda bakımın etkinliğini artırmaya ve hatta ne zaman ihtiyaç duyulacağını tahmin etmeye yardımcı olabilir.
Klinik ziyaretler sırasında gerçekleşen gözlemin dışında, veriler sıklıkla raporlanır ve eksik veya yanlı olabilir. Bu nedenle, uzak sensörler, veri kalitesini ve doğruluğunu geliştirme potansiyeli sunar ve klinik deneylerin maliyetinin düşürülmesi, bu teknolojinin ilk milyarlarca dolarlık pazar fırsatı olabilir. Ancak taahhütte bulunmadan önce, cihazların tıbbi karar vermede anlamlı ve güvenli bir şekilde kullanılabilecek klinik düzeyde veriler sağladığından emin olmak sensör geliştiricilerine açıktır.
4. Amortisman
Depresyon, bağımlılık ve diğer akıl hastalıkları ile mücadele eden insanlar, damgalanma korkusu nedeniyle veya bakıma erişemedikleri için bu hastalıklarla sessizce uğraşmak zorunda kalıyorlar. Bu hastalıkların ekonomik yükü büyüktür ve yalnızca Amerika Birleşik Devletleri’nde akıl hastalığının maliyeti her yıl yaklaşık 193 milyar ABD dolarıdır. Dünya çapında akıl hastalığından kaynaklanan kaybın maliyetinin trilyonlarca olduğu tahmin edilmektedir.
Teknolojiyi insan dokunuşuyla birleştiren dijital platformlar, hastaların bakım alması için uygun maliyetli ve erişilebilir bir yol sağlayabilir. Ek olarak, bu dijital araçlar, tüketicilerin bakım konusunda bilinçli bir karar vermesine yardımcı olmak için bakımın maliyeti ve kalitesi konusunda önemli düzeyde şeffaflık sağlamaya yardımcı olur. Şeffaflığın, ek erişimin ve kişiselleştirilmiş deneyimin bu ek faydaları, sağlık sektörünün daha hasta merkezli bir bakım modeline geçişine yardımcı oluyor. Araştırmalar, daha ilgili hastaların (ve onların bakıcılarının) daha uyumlu hastalar olduğunu, bunun da maliyetleri düşürmeye yardımcı olduğunu ve hastalar için daha iyi klinik sonuçlara yol açtığını göstermiştir.
5. Açık bir bayrak
Beyin, karmaşık ve dinamik bağlantılara sahip yüzlerce hücre tipi içerir ve birden çok düzeyde işlev görür. En temel düzeyde bile, insanın öznel deneyiminin ve nöral devrelerin davranışının altında yatan faktörleri anlamak, nörobilim için zorlu bir mücadele olmaya devam ediyor. Cevaplardan biri, açık veri ve teknoloji havuzlarının katlanarak büyümesine yansıyan topluluk düzeyinde bilgi yaratılması olmuştur.
Dünyanın dört bir yanındaki özel ve kamu kuruluşları tarafından beyin araştırmalarının büyük kamu havuzlarının oluşturulmasına yatırım yapılmaktadır. Bu depoların çoğalması ve paylaşılan veri türlerinin çeşitliliği ile standardizasyon ve organizasyon büyük bir zorluk haline geliyor.
Bilim daha açık hale geldikçe, insan verileriyle ilgili birçok gizlilik ve fikri mülkiyet sorusu devam etmektedir. Bilgilendirilmiş onam başlangıçtır, ancak çoğu zaman hastalar kaydoldukları hakları anlamayabilir veya araştırmacılar değerli verileri daha önce dikkate almadıkları ve izin vermedikleri bir amaç için kullanmak isteyebilirler. Hastalar, araştırmacılar ve öncüler, açık veri ve açık bilimin faydalarını vurgulamak için birlikte çalışmalıdır. Bununla birlikte, hastaları araştırmalarını destekleyecek alanlarda veri hakları konusunda eğitmek ve araştırmacıların daha geniş ama daha geniş ölçekte uygun onay almalarını sağlamak için mekanizmalar devreye sokulmalıdır.
kaynak:
fizik.org
ncbi.nlm.nih.gov
yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]