İlaçları Kendi Kendine Uygularken Hataları Algılayan Yapay Zeka Sistemi

MIT’deki araştırmacılar, hastaların ilaçlarını kendi kendilerine uygularken hataları tespit etmek için kablosuz radyo sinyalleri ve yapay zeka (AI) kullanan bir sistem geliştirdiler. Yeni geliştirme, doktorların talimatlarına uymayan ve her yıl binlerce ölüm ve milyarlarca dolarlık tıbbi maliyetin neden olduğu alarm verici sayıda hasta düşünüldüğünde büyük bir etkiye sahip olabilir.

Sistem, kablosuz algılama ve AI’yi birlikte kullanarak bir hastanın insülin kalemı veya inhaler kullandığını belirler. Potansiyel hatalar, hasta ilaçlarını kendi kendine uygularken tespit edilir.

Dina Katabi, MIT’de Andrew ve Erna Viteri Profesörüdür. Katabi’nin araştırma grubu, yeni sistemi geliştirmekten sorumluydu.

“Geçmişte yapılan bazı çalışmalar, hastaların %70’inin insülinlerini reçete edildiği gibi almadığını ve birçok hastanın inhalerleri doğru şekilde kullanmadığını rapor etti,” diyor Katabi.

Araştırmacılara göre, yeni sistem evde kurulabilir ve ilaç hatası konusunda hastaları ve bakıcıları uyarmaya yardımcı olabilir, bu da gereksiz hastane ziyaretlerini azaltmaya yardımcı olur.

Araştırma, geçen ay Nature Medicine dergisinde yayımlandı. Çalışmanın baş yazarları arasında Mingmin Zhao, MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’nda (CSAIL) doktora öğrencisi ve Kreshnik Hoti, MIT’de eski ziyaretçi bilim insanı ve şu anda Kosova’daki Priştine Üniversitesi’nde öğretim üyesi yer alıyor. Araştırmanın ortak yazarları arasında Hao Wang, eski CSAIL araştırma görevlisi ve şu anda Rutgers Üniversitesi’nde öğretim üyesi ve Aniruddh Raghu, CSAIL doktora öğrencisi yer alıyor.

İlaç Uygulama Mekanizmaları

Çok sayıda ilaç karmaşık uygulama mekanizmaları gerektirir.

“Örneğin, insülin kalemlerinin içinde hava kabarcıkları olmadığından emin olmak için priming yapılması gerekir ve enjektden sonra 10 saniye boyunca tutmak gerekir,” diyor Zhao. “Tüm bu küçük adımlar, ilacın aktif bölgesine doğru şekilde uygulanması için gerekli.”

Her ek adım, hatalar için daha fazla fırsat anlamına gelir ve eczacı yoksa bu durum daha da artar. Hastalar genellikle farkında olmadan hatalar yaparlar, bu nedenle ekip otomatik bir sistem oluşturmayı amaçladı.

Yeni sistem, bir hastanın 10 metre yarıçap içindeki hareketlerini izleyen bir sensör ile başlar. Bu adım, vücutlarından yansıyan radyo dalgaları aracılığıyla yapılır. Sonra, AI, yansıyan sinyalleri inceleyerek hastanın inhaler veya insülin kalemı kullanıp kullanmadığını belirler. Son adım, sistemın hasta veya sağlık hizmeti sağlayıcısına, ilacın kendi kendine uygulanmasında bir hata tespit edildiğinde uyarıda bulunmasıdır.

“Bu sistemin güzel tarafı, hastanın herhangi bir sensör takmasına gerek olmaması,” diyor Zhao. “Ayrıca, Wi-Fi’nizi routerınızın bulunduğu odanın dışında olduğunuzda erişebileceğiniz gibi, engellerin arkasından da çalışabilir.”

Sensör ve Sinir Ağı

Sensör, evin arka planında oturur ve modüle edilmiş radyo dalgalarını yorumlamak için AI kullanır. İlaç kullanımında desenleri tespit etmek için bir sinir ağı geliştirildi ve örnek hareketleri gerçekleştirmek için eğitildi. Takviye öğrenimi aracılığıyla, ağ, %96’sı insülin kalem uygulamalarını ve %99’u inhaler kullanımlarını başarılı bir şekilde tespit etti.

Herhangi bir hatayı tespit ettikten sonra, ağ ayrıca bunları düzeltebilir. Doğru ilaç uygulaması, benzer sıralamaları takip eder, bu nedenle sistem, belirli adımlardaki herhangi bir anormalliği tespit edebilir. Bu bilgi, hastaya veya doktoruna gönderilebilir, bu da tekniğin düzeltilmesine yardımcı olur.

“Bunu bu adımlara ayırarak, yalnızca cihazını ne sıklıkla kullandığını değil, aynı zamanda uygulaması tekniklerini ne kadar iyi yaptığını da değerlendirebiliriz,” diyor Zhao.

“Bu problema alternatif bir çözüm yolu, kameralar kurmaktır,” diye devam ediyor Zhao. “Ancak kablosuz bir sinyal kullanmak çok daha az müdahalecidir. İnsanların görünüşünü göstermez.”

Ekibe göre, bu yeni sistem sonunda sinir ağını yeniden eğitmek yoluyla diğer ilaçlar için uyarlanabilir.