Geçtiğimiz yüzyılda tıp alanında modernleşmenin getirdiği iyileşmeler sonucu insan sağlığında ve yaşam süresinde olumlu yönde gelişmeler yaşandı. Ancak yaşam süresinin uzamasıyla kronik rahatsızlıkların yaşam kalitesi üzerinde etkisi arttı. Bu sebeple kronik hastalıkların teşhisi ve tedavisi oldukça önem kazandı. Günlük hayatımızda sıklıkla duyduğumuz kronik hastalıklardan önemli bir tanesi diyabettir. 2019 yılında yapılan bir araştırmaya göre dünyada tanı konulmuş 463 milyon diyabet hastası var ve bu sayının 2045 itibariyle 700 milyona çıkması bekleniyor 3.

 Diyabet, pankreasın yeterli miktarda insülin hormonu üretmemesi ya da ürettiği insülin hormonunun etkili bir şekilde kullanılamaması durumunda gelişen bir hastalıktır4. Diyabetin tip1, tip 2 ve gestasyonel diyabet başta olmak üzere birçok türü vardır. Tip1 ve tip 2 diyabet toplumda yaygın görülmektedir: Tip 1 diyabet pankreastan yeterli miktarda insülin salgılanmaması sonucu oluşurken tip 2 diyabet insülinin vücutta etkin kullanılamaması sonucu meydana gelmektedir. Diyabetli bireylerde hastalığın iyi kontrol edilememesi sonucu kalp damar rahatsızlıkları, böbrek hasarı, retinopati, sinir hasarı ve depresyon gibi sağlık sorunlarının görülme olasılığı yükselir. Bu nedenle risk grubundaki kişilerin belirlenmesi, varsa diyabetin teşhisi ve tedavisi oldukça önemlidir. Hayatımızın giderek daha büyük bir parçası haline gelen mobil uygulamalar ve yapay zekâ, bazı hastalıkların teşhis ve tedavisinde önemli rol oynamaktadır. Peki mobil uygulamalar ve yapay zekâ diyabet alanında nasıl kullanılabilir ve bu uygulamaların ne gibi faydaları olabilir?

İncelediğimiz uygulamalardan ilki gestasyonel diyabet takibi için İspanyalı araştırmacılar tarafından geliştirilen teletıp uygulamasıdır7. Gestasyonel diyabet, ilk kez hamilelikte görülen diyabettir. Gebelikte diyabetojenik hormonların seviyesinde yaşanan değişimler sonucu ortaya çıkmakta, hamilelik sonrası dönemde tip 2 diyabete zemin hazırlamaktadır. Bu mobil uygulama, 20 kişilik gönüllü bir grup üzerinde denenmiş ve hastaların başta kan şekeri olmak üzere tansiyon, ketonuri vb. değerleri, yüz yüze muayene yerine mobil uygulama ile takip edilmiştir. Çalışma grubundaki hastaların ilgili değerlerinin kontrolü; akıllı telefon, bluetooth bağlantıları olan birer glikometre ve tansiyon ölçüm cihazıyla gerçekleştirilmiştir. Hastalardan tansiyon ve glikometre cihazlarının verilerini belli aralıklarla indirmeleri istenmiş ve hastalara gerekli durumlarda diyetleriyle ilgili sorular sorulmuştur. Bu grubun verileri, daha önce yüz yüze muayeneye gelen ve verilerinin kullanılmasını kabul eden başka bir hasta grubunun verileriyle karşılaştırılmış ve uygulamanın verimi incelenmiştir. Uygulama 20 kişilik küçük bir grup üzerinde denendiği için sınırlı veriye sahip olsa da iki grubun verilerinin oldukça yakın olması, uygulamanın daha büyük gruplarda denenmesi ve geliştirilmesi durumunda gelecekte kullanıma elverişli olabileceğini düşündürmektedir. Gestasyonel diyabet, haftalık takip gerektiren bir durum olduğu için mobil uygulamanın yaygınlaşması hem sağlık çalışanlarına hem de hamile bireylere zaman tasarrufu ve kolaylık sağlayabilir. 

Bir diğer uygulama ise henüz geliştirilme aşamasında olan bir akıllı telefon uygulamasıdır. Imperial College London’daki bilim insanları tarafından geliştirilen uygulama aracılığıyla diyabet hastalarının kan glikoz düzeyleri takip edilmiş ve almaları gereken insülin dozunun en iyi şekilde ayarlanması hedeflenmiştir 5. Elde edilen sonuçlar bu aşamada umut vaat ediyor ancak küçük bir grupta test edilen bu uygulamanın da genel kullanıma hazır hale gelmesi için daha büyük gruplar üzerinde denenmesi şart. 

 Diyabetin iyi kontrol edilememesi ve ilerlemesi sonucu meydana gelebilecek hastalıklardan biri olan retinopatinin teşhisinde de yapay zekâ uygulamalarından yararlanılabilmektedir. Retinopati, retinada bulunan kan damarlarının zarar görmesi ve zayıflamasıyla oluşan bir hastalıktır. Diyabet sebebiyle kan şekerinin uzun süre yüksek değerlerde olması, damarlara zarar veren ve retinopatiye sebep olan temel faktördür. Retinopatinin ilerlemesi durumunda görme kaybına varabilecek düzeyde ciddi göz kusurları görülmektedir. Oxford Üniversitesinden bir grup araştırmacının sonuçlarını 2016’da yayımladıkları bir çalışmada yapay sinir ağlarından yararlanılarak geliştirilen bir algoritma kullanılmış8 ve yapay sinir ağları ilk olarak diyabetik retinopatiye ait görseller ve veri setleriyle eğitilmiştir. Daha sonra eğitilen sinir ağları yardımıyla diyabetik hastalara ait göz filmleri değerlendirilmiştir. Çalışmayı yapan uzmanlar, geliştirilen algoritmanın retinopati teşhisi koymada ve göz kusuru şiddetini belirlemede oldukça hassas olduğunu ancak klinik kullanımda verimin artması için daha kapsamlı çalışmaların yapılması gerektiğini belirtmişlerdir. Bu uygulama hem doğruluk oranı hem de doktorların işini kolaylaştırması sebebiyle ileride yaygınlaşabilir ve oldukça faydalı olabilir.

Günlük hayatımızda her alanda giderek daha sık karşılaştığımız mobil uygulamalar ve yapay zekâ uygulamaları, sağlık alanında da diyabet gibi önemli bir hastalığın teşhis ve tedavisinde yer alabilir. Diyabet alanındaki bu tarz uygulamalar genel olarak geliştirilme aşamasında olmakla beraber gelecekte doktorlara ve sağlık personellerine daha fazla yardımcı olacak, tanı konmasını ve tedavi uygulanmasını kolaylaştıracak ve hastaların yaşam kalitesini olumlu yönde etkileyecek gibi gözüküyor. Bu uygulamaların ne zaman yaygınlaşacağını tahmin etmek güç ancak kim bilir, belki beklediğimizden de yakın bir zaman diliminde mümkün olur. 

Kaynakça: 

  1. “Diabetes.” Mayo Clinic, Mayo Foundation for Medical Education and Research, 30 Oct. 2020, www.mayoclinic.org/diseases-conditions/diabetes/symptoms-causes/syc-20371444
  2. “Diabetes.” World Health Organization, World Health Organization, www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/diabetes#:~:text=Key facts,in premature mortality from diabetes.
  3. Saeedi P;Petersohn I;Salpea P;Malanda B;Karuranga S;Unwin N;Colagiuri S;Guariguata L;Motala AA;Ogurtsova K;Shaw JE;Bright D;Williams R; ; “Global and Regional Diabetes Prevalence Estimates for 2019 and Projections for 2030 and 2045: Results from the International Diabetes Federation Diabetes Atlas, 9 Th Edition.” Diabetes Research and Clinical Practice, U.S. National Library of Medicine, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31518657/
  4. https://www.turkdiab.org/diyabet-hakkinda-hersey.asp?lang=TR&id=46
  5. Reddy, M, et al. “Clinical Safety and Feasibility of the Advanced Bolus Calculator for Type 1 Diabetes Based on Case-Based Reasoning: A 6-Week Nonrandomized Single-Arm Pilot Study.” Spiral, Mary Ann Liebert, 1 May 2016, spiral.imperial.ac.uk/handle/10044/1/39151.
  6. “Gestational Diabetes and Pregnancy.” Centers for Disease Control and Prevention, Centers for Disease Control and Prevention, 14 July 2020, www.cdc.gov/pregnancy/diabetes-gestational.html#:~:text=Gestational diabetes is a type,in the middle of pregnancy.
  7. Rigla, Mercedes, et al. “Gestational Diabetes Management Using Smart Mobile Telemedicine.” Journal of Diabetes Science and Technology, SAGE Publications, Mar. 2018, www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5851209/.
  8. Gulshan V;Peng L;Coram M;Stumpe MC;Wu D;Narayanaswamy A;Venugopalan S;Widner K;Madams T;Cuadros J;Kim R;Raman R;Nelson PC;Mega JL;Webster DR; “Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs.” JAMA, U.S. National Library of Medicine, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27898976/
  9. Rigla, Mercedes, et al. “Artificial Intelligence Methodologies and Their Application to Diabetes.” Journal of Diabetes Science and Technology, SAGE Publications, Mar. 2018, www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5851211/.

Görseller:

Kapak Resmi: https://www.freepik.com/vectors/blue’>Blue vector created by vectorjuice – www.freepik.com 

  1. Karmakar, Satata. “Can Diabetes Be Prevented? Things to Do If You Are at Risk.” Health Tips, Health Care and Fitness Tips, Health News, Thehealthsite, 21 Nov. 2020, www.thehealthsite.com/diseases-conditions/diabetes/can-diabetes-be-prevented-things-to-do-if-you-are-at-risk-781478/.
  2. Thomas, Dr. Liji. “How Much Control Is Too Much in Type 1 Diabetes?” News, 29 Aug. 2019, www.news-medical.net/news/20190829/How-much-control-is-too-much-in-type-1-diabetes.aspx.

Yanıt yok

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir