Yapay zeka, gelecekte sağlık hizmetlerinde büyük bir dönüşüm yaratma potansiyeline sahiptir. Büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka teknolojileri, ileriye dönük olarak teşhis ve tedavi süreçlerinde daha kesin öngörüler, erken müdahaleler ve kişiye özel yaklaşımlar sunarak klinik karar verme süreçlerini iyileştirme olanağı sunmaktadır.

Yapay zeka, eczacılık alanında da köklü bir dönüşüm potansiyeli sunmaktadır. İlaç geliştirme süreçlerinden hasta danışmanlığına, stok yönetiminden kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerine kadar geniş bir yelpazede etkili olması beklenen bu teknolojiler, sektörün verimliliğini artırırken güvenilirliği ve hasta odaklı yaklaşımı güçlendirebilecek değerli fırsatlar sunmaktadır.

Dünyanın çeşitli yerlerinde yapay zeka, sağlık sektörüne hızla entegre edilmekte ve eczacılık alanında da giderek yaygınlaşmaktadır.

Yapay zeka (Artificial Intelligence, AI), insan zekasının belirli yönlerini makineler aracılığıyla taklit etmeyi amaçlayan bir bilişim ve mühendislik dalıdır. Bu disiplin, bilgisayar sistemlerinin çevrelerini algılayıp bu algılara dayalı kararlar vererek geçmiş deneyimlerinden öğrenerek veya belirli problem alanlarında insana benzer şekilde akıl yürüterek, daha önce programlanmamış sorunları çözmesini sağlamaya çalışır. Başka bir ifadeyle, yapay zeka, bilgisayarların insanın düşünsel becerilerini örnek alarak karmaşık görevleri anlayabilmesi, muhakeme edebilmesi, öngörülerde bulunabilmesi ve yeni bilgileri öğrenebilmesi için tasarlanmış yöntem ve teknolojiler bütünüdür.

Yapay zekanın temel unsurları arasında makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarla görü, robotik ve öneri sistemleri bulunur.

Yapay zeka, temelde çok sayıda veriyi istatistiksel olarak analiz ederek kalıplar öğrenir ve bu kalıplara dayanarak tahmin, karar ya da çıkarım yapar. Eğitim aşamasında modellenen sistem, veri örnekleri üzerinden hatalarını düzeltmeyi öğrenir. Bu sayede yeni karşılaştığı durumlarda daha önce edindiği deneyimlere benzer örüntüleri tanır ve uygun tepkiler üretir. Kısacası yapay zekalar veri üzerinden anlamlı bağlantılar kurar, bu bağlantılarla sorun çözer ve zamanla performansını iyileştirir.

Tasarlanacak algoritmanın niteliğine göre farklı yapay zeka yaklaşımları kullanılır. Örneğin:

Dijital dönüşüm, sağlık sektöründe hizmet sunumunu kolaylaştırmak ve hata oranlarını azaltmak için kritik bir öneme sahiptir. Eczacılıkta dijitalleşme de büyük bir potansiyel vadetmektedir. Bu potansiyel, geleneksel eczacılık uygulamalarının çok ötesine geçerek otomasyona dayalı operasyonel iyileştirmeler, gerçek zamanlı veri analiziyle desteklenen daha doğru kararlar ve yapay zekâ temelli hastalık modelleriyle optimize edilen klinik araştırmalar aracılığıyla sektörün dinamiklerini kökten değiştirme olanağı taşımaktadır. Bu sayede, hem hasta deneyiminde hem de eczane işletme süreçlerinde hem de ilaç geliştirme süreçlerinde anlamlı gelişmelerin ortaya çıkması mümkün olacaktır.

ABD’de Walgreens gibi büyük eczane zincirleri, AI tabanlı stok yönetimi sistemleri kullanarak hangi ilaçların hangi dönemlerde daha çok talep edildiğini öngörebiliyor. Bu sistemler, aşırı stok yapmayı önleyip ilaç tedarik zincirini optimize ederek maliyetleri düşürüyor. Ayrıca, hastaların düzenli olarak aldıkları ilaçların bitiş tarihlerini tahmin ederek otomatik olarak yenileme önerileri sunuyor.

AI teknolojileri, stokta bulunan ürünlerin raf ömrünü izleyebiliyor ve bu verileri eczacıya raporlayabiliyor. Örneğin, kısa süre içinde son kullanma tarihi yaklaşan ürünleri tespit eden bir sistem, eczacıya uyarı göndererek bu ürünlerin hızlıca tüketilmesini veya promosyon gibi stratejilerle satışının desteklenmesini sağlayabiliyor. Bu sayede, eczacılar israfı minimuma indirip stok maliyetlerini düşürebiliyor ve alımlarını buna göre şekillendirebiliyor.

Hasta güvenliği, eczacılıkta üzerinde hassasiyetle durulması gereken en önemli başlıklardan biridir. İlaçların doğru dozda, doğru zamanda ve doğru biçimde alınmasını sağlamak, hastanın tedavi sürecinin etkinliği kadar yaşam kalitesi ve sağlık ekonomisi açısından da kritik önem taşır. Bu kapsamda yapay zekâ, reçete ve ilaç geçmişi verilerini çok boyutlu bir biçimde analiz ederek olası ilaç etkileşimlerini, uygunsuz dozajları veya hastanın tıbbi geçmişine uymayan tedavi seçeneklerini erken aşamada tespit edebilme potansiyeline sahiptir.

Bu teknolojilerin uygulanmasıyla birlikte, insan hatasından kaynaklanan potansiyel riskler en aza indirgenerek, sağlık profesyonellerinin dikkatlerini daha karmaşık hasta vakalarına yoğunlaştırmaları sağlanabilir. Örneğin, Avrupa’da geliştirilen MedEye gibi yapay zeka tabanlı sistemler, hastanelerde ilaç yönetimini daha güvenli ve verimli hâle getirmeyi amaçlamaktadır. MedEye, hastalara verilen ilaçların doğru zamanda ve doğru dozda uygulanıp uygulanmadığını gerçek zamanlı olarak izleyebilmekte, ilaçlara ilişkin veri tabanlarını tarayarak riskli ilaç etkileşimlerini ortaya koyabilmekte ve herhangi bir uygunsuzluk durumunda hemşire veya eczacı gibi sağlık profesyonellerine anında uyarılar göndermektedir.

Yapay zekanın ilaç keşfindeki en büyük katkılarından biri, hastalık mekanizmalarını derinlemesine anlamak ve buna bağlı olarak en uygun ilaç hedeflerini tanımlamaktır. Geleneksel yöntemlerde, hastalık etiyolojisini ortaya koymak için gerçekleştirilen laboratuvar deneyleri ve klinik çalışmalar oldukça uzun, maliyetli ve karmaşık süreçler içermektedir. Ancak, yapay zeka tabanlı yaklaşımlar, genetik, proteomik, metabolomik ve hatta epigenetik verilerin bütünsel analizini mümkün kılarak, hastalığın moleküler düzeydeki yapısını daha hızlı ve doğru bir şekilde anlamaya olanak sağlar.

Bu süreçte yapay zeka, devasa veri tabanlarını tarar, moleküler etkileşim ağlarını haritalar, gen ifadesi verilerini ölçer ve birçok farklı biyolojik işareti bir araya getirerek hastalığa neden olan kritik molekülleri ön plana çıkarır. Belirlenen bu “hedef moleküller” üzerinde yoğunlaşan araştırmacılar, daha erken aşamada yeni ilaç adaylarını tanımlayabilir, laboratuvar çalışmalarını daha odaklı biçimde yürüterek Ar-Ge maliyetlerini düşürebilir ve ilacın klinik süreçlere daha hızlı ulaşmasını sağlayabilirler.

Örneğin, ‘Insilico Medicine’ adlı yapay zeka platformu, derin öğrenme tekniklerinden yararlanarak yeni ilaç hedeflerini keşfetme ve ön araştırma aşamalarını önemli ölçüde kısaltmıştır. Bu platform, milyarlarca veri noktasını incelerken farklı veri tiplerini (kimyasal yapılar, moleküler etkileşimler, biyolojik yolaklar vb.) aynı anda işleyebilir, böylece geleneksel tarama yöntemlerinin ötesinde bir verimlilik sağlar.

Yapay zeka destekli eczane robotları, günlük ilaç hazırlama süreçlerini kökten değiştirme potansiyeline sahiptir. Geleneksel yöntemlerle reçetelerin hazırlanması ve uygun doz, marka, formülasyon gibi detaylara dikkat edilmesi zaman alıcı ve hataya açık bir süreçken otomasyon temelli bu yeni nesil sistemler, ilgili bilgileri elektronik reçete veri tabanlarından hızla alarak doğru ilaçları en doğru miktarlarda paketleyebilmektedir. Üstelik bu işlemler son derece kısa bir süre içinde tamamlanabildiği için eczacılar hasta iletişimi, ilaç danışmanlığı, klinik danışmanlık veya ilaç-ilaç etkileşimlerinin değerlendirilmesi gibi asli görevlerine daha fazla vakit ayırabilmektedir.

Türkiye, "Ulusal Yapay Zeka Stratejisi 2021-2025" ile sağlıkta yapay zekanın entegrasyonu için ciddi yatırımlar yapılması planlanmaktadır. Ancak, bu teknolojilerin yaygınlaşması için regülasyonların hızlı bir şekilde uygulanması gerekmektedir. Özellikle kişisel veri güvenliği konusunda hassasiyet artmıştır.

Yapay zekanın etkili bir şekilde kullanılması için kişisel verilerin korunması ve etik kuralların belirlenmesi hayati önem taşır. Hatalı veri setleri, yanlış kararları tetikleyebilir ve sağlık alanında beklenmedik sorunlara yol açabilir. Bu nedenle, yasal düzenlemeler yapılırken bilimsel ve etik kurallara uygun çözümler benimsenmelidir.

-AI, her zaman doğru karar verir: AI, hata yapabilir. Tıpkı bir insanın öğrenme süreci gibi yapay zeka da hata yaptıkça öğrenecektir. Bu yüzden yapay zekanın sağlık alanında kullanımında sağlık profesyonellerinin gözetmenliği ve son karar verici olması büyük önem taşımaktadır.

“Bir makinenin yanılmaz olması bekleniyorsa, akıllı da olamaz.“ - Alan Turing

-AI, eczacıları gereksiz kılar: AI, insanları desteklemek için geliştirilen bir teknolojidir; yerlerini almak yerine işlerini kolaylaştırmak için vardır. Yapay zekadan çekinip onu kendimizden uzaklaştırmak yerine işlerimizi nasıl daha hızlandırabileceğine, nasıl daha efektif hale getirebileceğine odaklanmamız gerekmektedir.

Yapay zeka, eczacılık alanında sunduğu olanaklarla geleceği şekillendirme potansiyeline sahiptir. Yeni teknolojilerle birlikte, bireyselleştirilmiş tedaviler ve akıllı sistemler yaygınlaşacak ve hastaların yaşam kalitesi artacaktır. Özellikle hasta takibi, stok takibi ve otomatikleştirilmiş reçete yönetiminde yeni standartlar oluşacaktır. Bu sayede gelecekte, hem hastalar hem de eczacılar daha etkin ve verimli bir sağlık sistemiyle karşılaşacaktır.

Eczacılıkta yapay zeka, moleküler ilaç keşiflerinden stok yönetimine kadar geniş bir alanı kapsar. Bu teknolojilerin doğru uygulanması, hata oranlarını azaltarak daha güvenli ve etkili bir sağlık hizmeti sunulmasını sağlar. Gelecekte, AI destekli sistemler sayesinde sektörün çok daha yenilikçi bir hale geleceği açıktır.