Yapay zeka ile nadir hastalık teşhisi hızlanıyor: Türkiye'de devrim niteliğinde proje!

Sağlık sektöründe çığır açan bir iş birliğiyle, MLP Care, Alexion AstraZeneca Nadir Hastalıklar ve Evideep, nadir hastalıkların teşhisinde yapay zekayı kullanmaya yönelik önemli bir dijital dönüşüm projesi başlattı. Bu üç kurumun ortaklığıyla hayata geçirilen PNH Tanısı için Dijital Dönüşüm Projesi, Türkiye'de nadir görülen hastalıkların erken teşhisinde öncü dijital adımlardan biri olarak öne çıkıyor.

YAPAY ZEKA İLE SAĞLIK SİSTEMİNE YENİ SOLUK

Sağlık alanında yapay zeka kullanımı ve dijital dönüşüm adına Türkiye'nin en kapsamlı anlaşmalarından biri olarak kayıtlara geçen bu iş birliği, nadir hastalıkların tanı süreçlerinde yeni bir dönemin kapısını aralıyor. PNH (Paroksismal Noktürnal Hemoglobinüri) Tanısı için Dijital Dönüşüm Projesi, Türkiye'deki nadir hastalıkların dijital yönetimi alanında dikkat çekici bir girişim olarak değerlendiriliyor. Proje, sağlık profesyonellerinin doğru ve hızlı yönlendirme yetkinliğini artırmayı, dijital tanı programlarını yaygınlaştırmayı, yerli teknoloji ile sağlık sistemine katkı sunmayı ve ülkemizdeki nadir hastalıkların veriye dayalı yönetimini güçlendirmeyi hedefliyor.

5 YILLIK TANI SÜRECİ KISALIYOR

Yapılan araştırmalar, Paroksismal Noktürnal Hemoglobinüri gibi nadir hastalıklara sahip bireylerin kesin tanı almasının ortalama 5 yıl sürebildiğini gösteriyor. Bu süreçte hastalar, ortalama 8 farklı uzmana başvuruyor ve vakaların yaklaşık %35-40'ında yanlış tanı nedeniyle doğru tedaviye erişim gecikiyor. Üç kurumun liderliğinde yürütülecek proje ile yapay zeka tabanlı algoritmalar kullanılacak. Böylece, PNH hastalığı gibi risk taşıyan nadir hastalıklara sahip bireyler, sağlık profesyonelleri tarafından daha erken fark edilerek zamanında ve doğru merkezlere yönlendirilebilecek. Bu kapsamda MLP Care'in geniş hastane ağı ve uzman hekim kadrosu, Alexion AstraZeneca Nadir Hastalıklar'ın küresel deneyimi ve Evideep'in teknolojik yetkinlikleri bir araya geliyor. Pilot çalışma ile sağlık çalışanları için etkin dijital bir platform oluşturulması ve tanı sürecinin desteklenmesi amaçlanıyor.