Dijitalliği temsil eden kapsül

Eczacılık 4.0 ?

Eczacılık, tıbbi tedavinin önemli bir bileşenidir ve son yıllarda önemli gelişmelere sahne olmuştur. Bu gelişmelerden önemlilerinden birisi de yapay zekâ (YZ) ve kişiselleştirilmiş tedavi alanlarındaki ilerlemelerdir. Bu yazımızda, YZ ve kişiselleştirilmiş tedavinin eczacılığı nasıl dönüştürdüğünü inceleyeceğiz.

Yapay Zekâ Eczacılıkta Nasıl Kullanılıyor?

YZ, eczacılık alanında birçok farklı şekilde kullanılmaktadır:

  • İlaç Etkileşimi Tespiti: YZ, bir hastanın aldığı tüm ilaçların potansiyel etkileşimlerini hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilir. Bu, ilaç kaynaklı yan etkileri önlemeye yardımcı olur. Örneğin, “IBM Watson for Drug Safety” isimli YZ sistemi, 50 milyondan fazla tıbbi kayıt ve 3 milyondan fazla bilimsel makaleyi analiz ederek ilaç etkileşimlerini tespit edebilir.
  • Doz Optimizasyonu: YZ, bir hastanın bireysel özelliklerine göre optimal ilaç dozunu belirleyebilir. Bu, ilaçların etkinliğini ve güvenliğini artırır. Örneğin, “DoseMeRx” isimli YZ sistemi, bir hastanın yaşı, kilosu, cinsiyeti ve böbrek fonksiyonu gibi faktörleri göz önünde bulundurarak optimal ilaç dozunu hesaplayabilir.
  • Hastalık Teşhisi: YZ, hastanın semptomlarını ve tıbbi geçmişini analiz ederek olası hastalıkları teşhis etmeye yardımcı olabilir. Örneğin, “Qure.ai” isimli YZ sistemi, akciğer röntgenlerini analiz ederek tüberkülozu teşhis edebilir.
  • Robotik Eczacılık: YZ, ilaçların otomatik olarak dağıtılmasını ve paketlenmesini sağlayabilir. Bu, eczacıların daha fazla zamanlarını hastalara danışmanlık ve diğer hasta bakımı hizmetlerine ayırmalarını sağlar. Örneğin, “RxdSafe” isimli robotik eczacılık sistemi, ilaçları otomatik olarak dağıtabilir ve hastalara ilaçları nasıl kullanacakları konusunda bilgi verebilir.

Kişiselleştirilmiş Tedavi Nedir?

Kişiselleştirilmiş tedavi, her hastanın bireysel özelliklerine göre özel olarak tasarlanmış tıbbi tedaviler sunmayı amaçlamaktadır. Bu, hastanın genleri, proteinleri, metabolizması ve yaşam tarzı gibi faktörleri dikkate alır.

Kişiselleştirilmiş tedavinin eczacılıktaki bazı uygulamaları şunlardır:

  • Farmakogenetik: Hastanın genleri, ilaçlara nasıl tepki vereceğini tahmin etmek için kullanılır. Bu, ilaçların etkinliğini ve güvenliğini artırır. Örneğin, “Illumina” isimli şirket, hastanın genlerini analiz ederek ilaçlara nasıl tepki vereceğini tahmin eden testler sunmaktadır.
  • Doz Optimizasyonu: Hastanın bireysel özelliklerine göre optimal ilaç dozunu belirlemek için kullanılır.

Hedefli Tedaviler: Hastanın spesifik moleküler özelliklerine göre tasarlanmış ilaçlar kullanılır. Örneğin, “Herceptin” isimli ilaç, meme kanseri tedavisinde kullanılan ve hastanın HER2 geninin mutasyonuna göre seçilen bir hedefli tedavidir.

Eczacılıkta Gelecekte Ne Var?

Eczacılıkta Geçmiş

Eczacılık, YZ ve kişiselleştirilmiş tedavinin gelişmesi ile birlikte hızla değişmektedir. Gelecekte, eczacıların hastalara daha da özelleştirilmiş ve etkili tedaviler sunması beklenmektedir.

Günümüzde eczacılıktaki YZ ve kişiselleştirilmiş tıp uygulamaları heyecan verici olsa da henüz yolun başındayız. Gelecekte bu alanların ne gibi yenilikler getireceğini hayal edebiliyor musunuz?

Daha Akıllı İlaç Dağıtımı: YZ algoritmaları, hastaların ilaçlara tepkilerini gerçek zamanlı olarak izleyebilecek ve dozları buna göre otomatik olarak ayarlayabilecek. Bu, bireysel olarak optimize edilmiş tedaviler sağlayarak etkinliği artırırken yan etkileri azaltabilecek.

Kişiselleştirilmiş İlaç Tasarımı: Hastanın genetik bilgileri kullanılarak onun spesifik ihtiyaçlarına göre tasarlanmış 3D baskılı ilaçlar piyasaya çıkabilir. Bu, daha etkili ve kişiselleştirilmiş tedaviler sağlayarak ilaç geliştirme sürecini de kısaltabilir. 3D baskı ile ilaç ve bunun kişiselleştirilmiş tedavilerde yaratacağı etkiler hakkında konuşulacak çok şey olduğunu düşünmekteyim.

Sanal Eczacılar: Yapay zekâ destekli sanal eczacılar, hastalara 7/24 bilgi ve danışmanlık verebilir. Bu sayede erişilebilirliği artırarak hastaların ilaçlarını daha doğru ve güvenli bir şekilde kullanmalarına yardımcı olabilir.

Eczacılar ve YZ: Takım Oyuncuları: Gelecekte YZ, eczacıların yerine geçmeyecek. Aksine, onların iş yükünü hafifleterek uzmanlıklarına odaklanmalarını sağlayacak bir yardımcı rol üstlenecek. Eczacılar ise hasta ilişkileri, danışmanlık ve yorumlama gibi alanlarda önemli olmaya devam edecekler.

Eczacılıkta Gelecek?!

Bunun Yanında Dikkate Alınması Gereken Hususlar:

  • Veri Güvenliği ve Gizlilik: Kişiselleştirilmiş tıp, hassas sağlık verileri toplanmasını ve kullanılmasını gerektiriyor. Bu verilerin güvenliğini ve gizliliğini sağlamak büyük önem taşıyor.
  • Eşitlik ve Erişilebilirlik: YZ ve kişiselleştirilmiş tıp uygulamaları tüm kesimlere adil ve erişilebilir olmalı. Sağlık hizmetlerindeki mevcut eşitsizlikleri büyütmemesi için özel önlemler alınması gerekiyor.
  • Etik Kaygılar: YZ’nin eczacılıkta kullanımı etik açıdan tartışmalı bazı yönleri de beraberinde getiriyor. Örneğin, algoritmaların kararlarındaki önyargı riski minimize edilmeli ve hasta-hekim ilişkisinin insan merkezli kalması sağlanmalı.

Sonuç olarak, YZ ve kişiselleştirilmiş tıp eczacılıkta devrim niteliğinde gelişmelere yol açıyor. Bu gelişmeleri etik bir şekilde takip etmek ve her kesim için faydalı olacak uygulamalar geliştirmek gerekiyor. Gelecek, hastalara daha kişiselleştirilmiş, etkili ve erişilebilir tedaviler sunan yepyeni bir eczacılık çağı vaat ediyor.

Yazımı Stephen R. Covey’nin “baltayı bilemek” deyimi ile noktalamak istiyorum. Biz eczacıların baltalarını bilemesi ve eczacılıkta geleceğe hazırlanması gerektiğini düşünüyorum.

Baltanızı bileyin! Bilimle kalın!

  • Awwalu, J., Garba, A. G., Ghazvini, A., & Atuah, R. (2015). Artificial intelligence in personalized medicine application of AI algorithms in solving personalized medicine problems. International Journal of Computer Theory and Engineering, 7(6), 439.
  • DoseMeRx • The #1 Trusted Bayesian Dosing Platform. (n.d.). Retrieved February 13, 2024, from https://doseme-rx.com/
  • Guo, L., Cheng, H., Liu, J., Shao, W., Luo, L., Zheng, W., Sun, S., Kong, D., & Chen, C. (2024). Based on whole-exome sequencing to explore the rule of Herceptin and TKI resistance in breast cancer patients. BMC Medical Genomics, 17(1), 25.
  • Heinken, A., Hertel, J., Acharya, G., Ravcheev, D. A., Nyga, M., Okpala, O. E., Hogan, M., Magnúsdóttir, S., Martinelli, F., & Nap, B. (2023). Genome-scale metabolic reconstruction of 7,302 human microorganisms for personalized medicine. Nature Biotechnology, 1–12.
  • How Keystonemab is using Watson to revolutionize drug discovery – IBM Blog. (n.d.). Retrieved February 13, 2024, from https://www.ibm.com/blog/keystonemab-drug-discovery/
  • Qure AI | AI assistance for Accelerated Healthcare. (n.d.). Retrieved February 13, 2024, from https://www.qure.ai/
  • Schork, N. J. (2019). Artificial intelligence and personalized medicine. Precision Medicine in Cancer Therapy, 265–283.

Similar Posts

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir