Yapay Zeka ile Göz Muayenesinde Standartlar Değişebilir mi?

Описание: Webinar: Yapay Zeka ile Göz Muayenesinde Standartlar Değişebilir mi?

Yapay Zeka ve Sağlık Sektörü
Yapay zeka, sağlık sektöründe büyük bir potansiyele sahiptir.
Tıbbi teşhis, tedavi planlaması, hasta takibi ve ilaç geliştirme gibi birçok alanda kullanılabilir.
Hastalık Teşhisi ve Tanı
Yapay zeka, hastalık teşhisinde ve tanısında önemli bir rol oynayabilir.
Semptomları analiz ederek doğru teşhisler yapabilir ve tedaviye başlama sürecini hızlandırabilir.
Görüntüleme teknikleri ve laboratuvar sonuçları gibi verileri kullanarak hassas teşhisler sunabilir.

Hasta Takibi ve İyileşme
Yapay zeka, hastaların takibinde büyük bir rol oynayabilir.
Vital parametrelerin izlenmesi, hastalık ilerlemesinin tahmin edilmesi ve tedaviye yanıtın değerlendirilmesi gibi alanlarda kullanılabilir.
Hastaların evde sağlık takibi için giyilebilir cihazlar ve mobil uygulamalarla entegre edilebilir.
Ölçeklenebilirlik ve Erişilebilirlik
Yapay zeka, sağlık hizmetlerinin ölçeklenmesini ve daha fazla insanın erişebilmesini sağlayabilir.
Uzaktan sağlık hizmetleri, teşhis yardımı, acil durum yönetimi gibi alanlarda yapay zeka teknolojileri kullanılabilir.

Yapay Zeka'nın Sağlık Sektöründeki Yükselişi
Veri analizi ve tahminleme yetenekleri
Hastalık teşhisi ve tanı desteği
Tedavi planlaması ve kişiselleştirilmiş tıp
İlaç geliştirme süreçlerinde kullanımı (Onkoloji ve antibiyotik)
Yapay Zeka ile Sağlık Hizmetlerindeki Potansiyel Etkiler
Hızlı ve doğru teşhis imkanı
Tedavi süreçlerinin iyileştirilmesi
Sağlık hizmetlerinin erişilebilirliği ve maliyet etkinliği
Epidemiyoloji ve hastalık kontrolü

Yapay Zeka Destekli Sağlık Hizmetlerinin Geleceği

Hekimlerin Liderlik Rolü:
Yapay Zekanın Hekimler için Bir Araç Olarak Kullanımı
Hekimlerin veri analizi ve karar destek sistemi olarak yapay zekayı kullanması
Yapay zekanın hekimlerin iş yükünü azaltması
Hekimlerin Yapay Zekayı Yönlendirme ve Şekillendirme Yetisi
Veri güvenliği ve etik sorunlarının ele alınması
Yapay zekanın sınırlamaları ve hekimlerin klinik deneyimlerine olan katkısı
İnsan-etkileşimi odaklı yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesi

Yapay Zeka ile Kişiselleştirilmiş Sağlık Hizmetleri

Hastaların genetik ve klinik verilerinin analizi
Öngörücü sağlık hizmetleri ve erken teşhis
Tedavi planlarının bireyselleştirilmesi

Sağlık Sektöründeki Dönüşümün Zorlukları ve Fırsatları

Yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonu ve eğitimi
Mevcut hukuki ve düzenleyici çerçevenin geliştirilmesi
Sağlık çalışanlarının yapay zeka ile işbirliği becerilerinin geliştirilmesi

Oftalmolojide Yapay Zeka

Fundus fotoğrafı kullanılarak hastanın yaşı, cinsiyeti, sistolik ve diyastolik kan basıncı, HBA1C değeri, sigara içme durumu ve VKİ tahmin edilebilir.
Hastanın CVS hastalığına yakalanma riski hesaplanabilir (Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning. Nature biomedical engineering. Ryan Poplin, et al. 2018)

Yapay Zekanın Triaj Sürecine Katkıları

Yapay zeka, triaj sürecinde hızlı ve doğru kararlar almayı sağlar.
Hastaların semptomlarını değerlendirir ve aciliyet sırasına göre sınıflandırır.
Veri analizi yaparak, önceden belirlenmiş algoritmaları kullanır.
Yapay zeka, semptomlarla ilişkilendirilen tanıları tahmin edebilir.
Tıbbi geçmiş, laboratuvar sonuçları ve görüntüleme teknikleri gibi verileri analiz eder.
Hekimlerin karar verme sürecinde destekleyici bir rol oynar.

Yapay Zekanın Takibe Katkıları

Yapay zeka, büyük veri setlerini analiz ederek hastaların sonuçlarını tahmin edebilir.
Örneğin, kanser tedavisinde yapay zeka, hastanın yanıtını önceden tahmin edebilir ve tedaviyi optimize etmek için doktorlara rehberlik edebilir.
Hastaların vital parametrelerini ve yaşamsal fonksiyonlarını takip edebilir.

Yapay Zeka Destekli Retina Tetkik Yazılımı Nedir?

Yazılım, Diyabetik Retinopati, Glokom, Yaşa bağlı Maküler Dejenerasyon ve Retinal Ven Oklüzyonunu içeren çeşitli retina hastalıklarını teşhis etmek için kullanılan bir retina tetkik sistemidir.
Yazılımın ön tanıları aşağıdaki gibidir;
Diyabetik Retinopati evresi: No DR (DR yok ya da Mild NPDR), More than Mild DR (Moderate NPDR), Vision-threatening DR (Severe NPDR, PDR)
Diyabetik Makula Ödemi şüphesi
Retinal ven oklüzyonu
Yaşa bağlı makula dejenerasyonu (ARMD): NoARMD, Refere Edilebilir ARMD, nonRefereARMD
Glokom evresi: Glokom Yok, Glokom Şüphesi Var, Ciddi Glokom Şüphesi
Genel hastalıklar

Diyabetik Retinopati Klinik Çalışması

Diyabetik Retinopati teşhisi, üç non-mydriatic fundus kamera kullanılarak Akdeniz Üniversitesi Hastanesi'nde 900 diyabet hastası üzerinde prospektif bir klinik çalışmada doğrulanmıştır.
İstatistikler bağımsız bir Araştırma Kuruluşu tarafından kaydedilmiştir.
Çalışma sonuçları 2022 Türk Oftalmolojik Derneği Ulusal Kongresi'nde sunulmuş olup uluslararası bir dergide yayınlanması beklemektedir.

....