Beyin Sağlığı Üzerine 5 Dijital Teknoloji

Tıpta, son on yılda devasa gelişmeler olmasına rağmen insan vücudunun en karmaşık organı olan beynin işlevini anlamadaki zorluklar hala devam etmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için dünya genelinde milyarlarca dolara mal olan büyük sinirbilim araştırma girişimleri başlatılmıştır ve araştırmacılar, günümüzde üretilen büyük miktarda sağlık verisini daha iyi ele almak için yeni dijital teknolojiler kullanılmaktadır. Bu yapılan araştırma çabaları, meyve vermeye başlamıştır. Dijital teknolojide beyin sağlığını etkileyebilecek beş yeni teknoloji aşağıdaki gibidir:

1. Büyük Veri

Bilim adamları, otizm ve Alzheimer hastalığı gibi durumların nedenlerini daha iyi anlamak için, genomikleri, genetik materyalin fonksiyonunun ve yapısının incelenmesi giderek daha fazla araştırmaktadırlar. Son on yılda teknolojideki ilerlemeler, bir genomun diziliminin maliyetinin azaltılmasına yardımcı olarak Moore Yasası’nı büyük ölçüde geride bırakmıştır. Ve günümüzde araştırmacılar bu büyüyen değerli veri kaynağının nasıl elde edileceği, depolanacağı, analiz edileceği ve dağıtılacağı konusunda yüz yüze gelmişlerdir. Araştırmacılar, genom verilerini işlemek için gerekli bilgi işlem kaynaklarının yakında Twitter ve YouTube’unkilerden daha fazla olacağını, hastalıklara bağlayan genetik çeşitliliği daha büyük ve daha kapsamlı çalışmalar yürüten araştırmacılar için büyük bir teknoloji zorluğu oluşturacağını tahmin etmektedirler.
Beyin ile ilgili hastalıklarda genetik riski için sinyal bulma zorlukları çok fazladır. Örneğin otizmde, muhtemelen yüzlerce genetik varyasyonun birleşimi riski arttırır ve aynı zamanda bu hastalığa sahip kişilerin özelliklerinde de çok çeşitli varyasyonlar vardır. Genetik risk sinyallerini tanımlamak, ancak nispeten yakın zamanda, genomik bilginin edinimiyle işlenmesindeki teknik gelişmelerle ve aynı zamanda dünyadaki bilim adamlarının işbirliğindeki teknik gelişmelerle mümkün kılınan çok büyük miktarda veri gerektirir. Genler ve klinik özellikler arasındaki ilişkinin anlaşılmasını ilerletmeye devam etmek için, bilim insanlarının ayrıca semptomların, tedavi sonuçlarının, fizyolojinin ve davranış tanımlarının daha doğru bir şekilde tanımlanması gerekir.
Geçtiğimiz on yıllar boyunca, beynin Alzheimer hastalığı, bağımlılık, beyin sarsıntısı, şizofreni ve diğer durumlarla ilgili olarak beynini görselleştirmek için beyin teknolojisini doğru bir şekilde öngörebilecek veya beyin bozukluklarını teşhis edebilecek biyolojik belirleyicileri tanımlamayı amaçlayan görüntüleme teknolojisini kullanma konusundaki çok fazla ilgi gösterilmektedir. Genomikte olduğu gibi, zorluklar insan beyninin gelişimi, fonksiyonu ve yaşlanmasının normal varyasyonunun gürültüsünden kaynaklanan riskleri gösterebilecek anlamlı sinyalleri tanımlamak için çok büyüktür.
Hem genetik hem de görüntüleme için bulut teknolojisi, bu biyolojik karmaşıklığı anlamak için gereken büyük miktarda veriyi saklama ve paylaşma zorluğunu kolaylaştırmaktadır. Fakat sadece birkaç yıl öncesine bakıldığında, bazen sabit disklerin fiziksel olarak teslim edilmesini gerektiren birkaç genomu depolamak ve aktarmak zor bir durumdu. Şimdi ise, isteğe bağlı BT teslimatı ve fiyatlandırma modelleriyle bulut bilişim, bilim adamlarının büyük veri kümelerine güvenli ve işbirliğine dayalı olarak erişmelerini rutin hale getirmektedir. Son zamanlarda yapılan bir HIMSS Analiz Araştırmasında, sağlık hizmeti çalışanlarının% 83’ü, birçoğunu barındıran hassas klinik verilerle birlikte, bulutun aktif olarak kullanıldığı bildirilmiştir.

2. Makine Öğrenmesi

Programların, karmaşık verilerden kalıpların nasıl tahmin edileceğini, kendi kendine öğrenmek için tasarlandığı bilgisayar bilimlerinin bir dalı olan makine öğrenmesi tarafından sunulan büyük veri kümeleri gibi yetenekler, son yıllarda grafik işleme üniteleri gibi daha güçlü donanımların ve daha kamuya açık olanların ortaya çıkmasıyla çoğalmıştır.
Beyin sağlığı araştırmalarında, makine öğreniminin hastalık riski ve tedavi yanıtını büyük biyolojik ve davranışsal hasta verilerinden almanın sinyallerini belirlemek için kullanılacağı umulmaktadır. Makine öğrenme algoritmaları, hastaların bipolar bozukluk, depresyon ve psikoz gibi durumlarda ne zaman kötüleşebileceğinin erken belirtilerini tespit etmek için davranışsal verileri kullanarak durum izleme için de geliştirilmektedir.
Makine öğreniminin altında yatan donanım ve hesaplamalı gelişmelerin sağladığı diğer teknolojiler arasında hasta etkileşimi için yeni yöntemleri destekleyebilen gelişmiş konuşma tanıma yazılımı ve tıbbi görüntülemede gelişmiş görselleştirme sağlanmış, çoklu görüntüleme kaynaklarından ve tekniklerinden gerçek zamanlı olarak bir araya getirilebilecek bilgiler elde edilmiştir.
Yapay zeka’nın vadettiği harika olsa da, bazı kişiler insan uzmanlığı ve yargılamanın yerine geçen, makine kaynaklı kararların geleceği konusunda endişelenmektedir. Ve asıl potansiyelin gerçekleşmesi gerekiyorsa, bu kaygılar dikkate alınmalıdır. Yapay zekâ yerine, hedef, teknolojinin insan yorumunu ve karar vermeyi geliştirmeye hizmet ettiği arttırılmış zekâ olmalıdır.

3. Sürekli İzleme

Gelişmiş ülkelerde kronik hastalığı olan hastaların tahmini% 50’sinde, tıbbi talimatlara uymadıkları için optimal tedavi sonuçlarından daha az olduğu görülmüştür. Ayrıca, analistler ABD’de her yıl milyarlarca dolar tedavinin gereksiz yere artması ve hastalığın tekrarlanmasıyla boşa harcandığını tahmin etmektedirler.
Fitness takipçilerden ve akıllı telefonlardan, fizyolojik monitörlere ve vücut kimyasını izlemek için akıllı giyilebilir sensörler, hastaların sağlıklarını ve davranış bilgilerini otomatik olarak toplamasını sağlayarak hasta sağlığını iyileştirebilir ve geliştirebilir. Bu tür veriler doktorlara iletilebilir ve ayrıca bireylerin sağlık ve davranışları hakkında daha fazla fikir edinmelerini sağlayabilir.
Zihinsel ve nörolojik bozukluklarla ilgili olan hastalıklarda hastalığın seyri dalgalı bir süreç geçirir ve ancak doktorlar muayenesi sırasında anlık görüntülere dayanarak hastalık koşulları değerlendirilebilir. Sürekli izleme, hasta koşullarının daha eksiksiz ve doğru bir şekilde gösterilmesine, hastalar ihtiyaç duyduğunda bakımın etkinliğinin artırılmasına, hatta ihtiyaç duyduklarında bile tahmin edilmesine yardımcı olabilir.
Klinik ziyaretler sırasında gerçekleşen izlemenin dışında, veriler sıklıkla bildirilir ve eksik veya taraflı olabilir. Bu nedenle uzaktan kumanda sensörleri, verilerin kalitesini ve çözünürlüğünü arttırma potansiyeli sunar ve klinik araştırmaların maliyetinin düşürülmesi, bu teknoloji için ilk multibilyon pazar fırsatı olabilir. Bununla birlikte, söz vermeden önce, cihazların tıbbi karar vermede anlamlı ve güvenli bir şekilde kullanılabilecek klinik derece veri sunmasını sağlamak için sensör geliştiricilere açıktır.

4. Tüketim

Depresyon, bağımlılık ve diğer zihinsel hastalıklardan muzdarip insanlar, stigma korkusu yüzünden veya bakım alamadıkları için bu hastalıklarla sessizce baş etmek zorunda kalırlar. Bu hastalıkların verdiği ekonomik yük önemli düzeylerdedir ve sadece ABD de her yıl akıl hastalıkları maliyeti yaklaşık 193 milyar ABD Dolar civarındadır. Dünya çapında zihinsel hastalığa kaybedilen çıktı maliyetinin trilyonlarca olduğu tahmin edilmektedir.
Teknolojiyi ve insan dokunuşunu birleştiren dijital platformlar, hastalar için bakım almaları için uygun maliyetli ve erişilebilir bir yol sağlayabilir. Ayrıca, bu dijital araçlar, tüketicilerin bakımı hakkında daha bilinçli bir karar vermelerine yardımcı olmak için, bakımın maliyeti ve kalitesine ilişkin önemli bir şeffaflık düzeyi eklemeye yardımcı olmaktadır. Şeffaflık, ilave erişim ve kişiselleştirilmiş deneyimin bu ilave faydaları, sağlık endüstrisinin daha hasta merkezli bir bakım modeline geçmesine yardımcı olmaktadır. Araştırmalar, daha fazla meşgul olan hastaların (ve onların bakıcılarının) daha uyumlu hastalar olduğunu göstermiştir, bu da maliyetlerin azaltılmasına yardımcı olur ve hastalar için daha iyi klinik sonuçlara yol açmaktadır.

5. Açık Bilim

Karmaşık ve dinamik kablolamalı yüzlerce hücre tipi içeren beyin, birden fazla ölçekte çalışmaktadır. Temel düzeyde bile, nöral devrelerin insanın öznel deneyim ve davranışlarının altında yatan faktörleri anlamak, sinirbilim için muazzam bir zorluk olmaya devam ettiğini göstermektedir. Bir cevap, veri ve teknoloji için açık depoların istikrarlı bir şekilde büyümesine yansıyan topluluk çapında bilginin yaratılması olmuştur.
Dünyanın her yerindeki özel ve kamu kuruluşları tarafından beyin araştırmaları için halka açık, geniş depoların oluşturulmasına yatırım yapılmaktadır. Bu depolar çoğaldıkça ve paylaşılmakta olan veri çeşitleri çeşitlendikçe, standardizasyon ve küratörleşme büyük bir zorluk haline gelmektedir.
Bilim daha açık hale geldikçe, insan verilerine ilişkin sayısız mahremiyet ve fikri mülkiyet soruları devam etmektedir. Bilgilendirilmiş onam bir başlangıçtır, ancak çoğu zaman hastalar hangi hakları imzaladıklarını anlayamayabilirler veya araştırmacılar daha önce göz önünde bulundurmadıkları ve onaylamadığı bir amaç için değerli verileri kullanmak isteyebilirler. Hastalar, araştırmacılar ve öncü kişiler açık verinin ve açık bilimin yararlarını vurgulamak için birlikte çalışmalılardır. Ancak araştırmalarını destekleyecek alanlarda hastaların veri hakları konusunda eğiten ve araştırmacıların daha geniş, ancak daha kapsamlı, daha geniş bir kapsamı kapsayacak şekilde uygun bir rıza almalarını sağlayacak mekanizmalar ortaya konmalılardır.

Kaynakça:
phys.org
ncbi.nlm.nih.gov

Yazar: Özlem Güvenç Ağaoğlu

Yorum Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This div height required for enabling the sticky sidebar
Ad Clicks : Ad Views : Ad Clicks : Ad Views : Ad Clicks : Ad Views : Ad Clicks : Ad Views : Ad Clicks : Ad Views :