{"id":31536,"date":"2026-03-24T11:46:03","date_gmt":"2026-03-24T08:46:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/?p=31536"},"modified":"2026-03-24T12:51:34","modified_gmt":"2026-03-24T09:51:34","slug":"infeksiyon-hastaliklari-ve-yapay-zeka","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/2026\/03\/24\/infeksiyon-hastaliklari-ve-yapay-zeka\/","title":{"rendered":"\u0130nfeksiyon Hastal\u0131klar\u0131 ve Klinik Mikrobiyolojide Yapay Zek\u00e2: G\u00fcncel ve Gelecek Y\u00f6nelimler"},"content":{"rendered":"

G\u0130R\u0130\u015e<\/b><\/h2>\n

Yapay zek\u00e2, bilgisayar biliminin, insan zek\u00e2s\u0131 gerektiren g\u00f6revleri yerine getirebilen sistemler geli\u015ftirmeye odaklanan bir dal\u0131d\u0131r (1). Yapay zek\u00e2n\u0131n temel amac\u0131, makinelerin \u00e7evrelerini alg\u0131layabilmesi, edindikleri bilgileri kullanarak yeni durumlara uyum sa\u011flayabilmesi ve insan benzeri d\u00fc\u015f\u00fcnme, ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, \u00f6\u011frenme ve karar verme s\u00fcre\u00e7lerini taklit edebilmesidir. Bu ba\u011flamda yapay zek\u00e2; sa\u011fl\u0131k, finans, e\u011fitim, \u00fcretim ve ula\u015f\u0131m gibi bir\u00e7ok farkl\u0131 alanda sorunlar\u0131n \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcnde, s\u00fcre\u00e7lerin otomasyonunda ve verimlili\u011fin art\u0131r\u0131lmas\u0131nda kullan\u0131lmaktad\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

MAK\u0130NE \u00d6\u011eRENMES\u0130 PARAD\u0130GMALARI VE MODEL M\u0130MAR\u0130LER\u0130<\/b><\/h2>\n

Makine \u00f6\u011frenmesi (machine learning), yapay zek\u00e2n\u0131n bir alt disiplini olup b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi i\u015fleyerek a\u00e7\u0131k\u00e7a programlanmadan \u00f6\u011frenebilen; do\u011fal dili anlama, \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, problem \u00e7\u00f6zme, tahminde bulunma ve karar verme gibi i\u015flevleri yerine getiren istatistiksel algoritmalar\u0131n geli\u015ftirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenir (2).\u00a0<\/span><\/p>\n

Makine \u00d6\u011frenmesi Paradigmalar\u0131<\/b><\/h3>\n

Makine \u00f6\u011frenmesi, hedeflenen sonuca g\u00f6re g\u00f6zetimli \u00f6\u011frenme, g\u00f6zetimsiz \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme \u015feklinde temel \u00f6\u011frenme paradigmalar\u0131na ayr\u0131lmaktad\u0131r. G\u00f6zetimli \u00f6\u011frenmede model, \u00f6nceden etiketlenmi\u015f veriler \u00fczerinden e\u011fitilir; veri ve etiketler modele birlikte sunulur ve model bu ili\u015fkiyi \u00f6\u011frenerek yeni veriler \u00fczerinde do\u011fru tahminler yapmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6zetimli \u00f6\u011frenme paradigmas\u0131, binlerce etiketli akci\u011fer g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcyle e\u011fitilerek yeni bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcde hastal\u0131k varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u0131n\u0131fland\u0131rabilir.\u00a0<\/span><\/p>\n

G\u00f6zetimli \u00f6\u011frenmeden farkl\u0131 olarak g\u00f6zetimsiz \u00f6\u011frenme, etiketli verilerin bulunmad\u0131\u011f\u0131 durumlarda kullan\u0131l\u0131r. Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n amac\u0131, verilerdeki gizli yap\u0131lar\u0131, gruplar\u0131 veya \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ortaya \u00e7\u0131karmakt\u0131r. K\u00fcmeleme ve boyut indirgeme bu y\u00f6ntemin tipik \u00f6rnekleri aras\u0131nda yer almaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, g\u00f6zetimsiz bir paradigma hastal\u0131k belirtilerine g\u00f6re benzer hasta gruplar\u0131n\u0131 belirleyebilir.\u00a0<\/span><\/p>\n

Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme ise \u00f6nceki iki paradigmadan farkl\u0131 bir yakla\u015f\u0131m izler. Bu y\u00f6ntemde bir ajan, bir ortamda eylemler ger\u00e7ekle\u015ftirir ve ald\u0131\u011f\u0131 \u00f6d\u00fcl veya ceza sinyalleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla zamanla en uygun stratejiyi \u00f6\u011frenir. Satran\u00e7 oynayan yapay zek\u00e2 sistemleri veya otonom ara\u00e7lar\u0131n s\u00fcr\u00fc\u015f davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 geli\u015ftiren uygulamalar bu \u00f6\u011frenme tipine \u00f6rnek olarak g\u00f6sterilebilir (3).\u00a0<\/span><\/p>\n

Bu ana s\u0131n\u0131flara ek olarak yar\u0131 g\u00f6zetimli \u00f6\u011frenme, s\u0131n\u0131rl\u0131 miktarda etiketli veri bulundu\u011fu ve geri kalan b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmesinin etiketsiz oldu\u011fu durumlarda kullan\u0131l\u0131r. Model, az say\u0131daki etiketli \u00f6rnekten edindi\u011fi bilgiyi etiketsiz verilerle birle\u015ftirerek genelleme yetene\u011fini art\u0131r\u0131r. Bu y\u00f6ntem, etiketleme maliyetinin y\u00fcksek veya zor oldu\u011fu t\u0131p, biyoloji ve do\u011fal dil i\u015fleme gibi alanlarda \u00f6zellikle \u00f6ne \u00e7\u0131kmaktad\u0131r (4).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00d6z-denetimli \u00f6\u011frenme (self-supervised learning) ise son y\u0131llarda \u00f6nem kazanan bir di\u011fer yakla\u015f\u0131md\u0131r. Bu y\u00f6ntem verinin kendi i\u00e7indeki yap\u0131lar\u0131 kullanarak yapay etiketler \u00fcretir ve modelin bu g\u00f6revler \u00fczerinden e\u011fitilmesini sa\u011flar. B\u00f6ylece model, b\u00fcy\u00fck miktarda etiketsiz veriden g\u00fc\u00e7l\u00fc temsiller \u00f6\u011frenebilir ve daha sonra s\u0131n\u0131rl\u0131 etiketli veriyle farkl\u0131 g\u00f6revlerde y\u00fcksek ba\u015far\u0131 g\u00f6sterebilir (5). Bir g\u00f6rselde gizlenmi\u015f bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn tahmin edilmesi veya bir c\u00fcmlede eksik kelimenin doldurulmas\u0131 bu yakla\u015f\u0131m\u0131n tipik \u00f6rnekleri aras\u0131nda yer almaktad\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

Model Mimarileri<\/b><\/h3>\n

Makine \u00f6\u011frenmesinde kullan\u0131lan paradigmalar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, belirli g\u00f6revlerde y\u00fcksek ba\u015far\u0131 g\u00f6steren \u00e7e\u015fitli model mimarileri de geli\u015ftirilmi\u015ftir. Bu yap\u0131lardan biri evri\u015fimli sinir a\u011flar\u0131d\u0131r (convolutional neural networks, CNNs) ve \u00f6zellikle g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme alan\u0131nda \u00f6ne \u00e7\u0131kmaktad\u0131r. Evri\u015fimli sinir a\u011flar\u0131, \u00e7ok katmanl\u0131 evri\u015fim ve ortaklama (pooling) katmanlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla g\u00f6rsel verilerdeki yerel \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ve hiyerar\u015fik \u00f6zellikleri \u00f6\u011frenebilir (6).\u00a0<\/span><\/p>\n

Tekrarlayan yapay sinir a\u011flar\u0131 (recurrent neural networks, RNNs) ise s\u0131ral\u0131 verilerin analizi i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f olup ge\u00e7mi\u015f bilginin bellekte tutulmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak zaman serileri, konu\u015fma tan\u0131ma ve do\u011fal dil i\u015fleme gibi ard\u0131\u015f\u0131k verilerle ilgili g\u00f6revlerde kullan\u0131lmaktad\u0131r (7). Ancak uzun vadeli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131n \u00f6\u011frenilmesinde kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan zorluklar nedeniyle bu mimariler, yerini giderek \u201ctransformer\u201d tabanl\u0131 modellere b\u0131rakm\u0131\u015ft\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cTransformer\u201d mimarisi, dikkat (attention) mekanizmas\u0131n\u0131 kullanarak verilerdeki uzun vadeli ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 verimli bi\u00e7imde modelleyebilir. Bu yakla\u015f\u0131m, do\u011fal dil i\u015fleme ba\u015fta olmak \u00fczere g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analizi ve \u00e7ok modlu \u00f6\u011frenme alanlar\u0131nda g\u00fcn\u00fcm\u00fczde en yayg\u0131n kullan\u0131lan y\u00f6ntemlerden biri h\u00e2line gelmi\u015ftir (8). ChatGPT-4 gibi b\u00fcy\u00fck dil modelleri (large language models, LLMs) de \u201ctransformer\u201d mimarisi \u00fczerine in\u015fa edilmi\u015f, \u00e7ok b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli modellerdir.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c7eki\u015fmeli \u00fcretici a\u011flar (generative adversarial networks, GANs) ise bir \u00fcretici (generator) ve bir ay\u0131rt edici (discriminator) a\u011fdan olu\u015fan \u00e7ift yap\u0131l\u0131 bir mimari kullan\u0131r. Bu iki a\u011f\u0131n kar\u015f\u0131l\u0131kl\u0131 etkile\u015fimi yoluyla ger\u00e7ek verilere olduk\u00e7a yak\u0131n sentetik veriler \u00fcretilebilmektedir (9). \u00c7eki\u015fmeli \u00fcretici a\u011flar, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc sentezi, yapay veri \u00fcretimi ve yarat\u0131c\u0131 uygulamalar gibi alanlarda etkili sonu\u00e7lar ortaya koymu\u015ftu. Bu farkl\u0131 mimariler, yapay zek\u00e2n\u0131n \u00e7e\u015fitli problem t\u00fcrlerine uyarlanabilmesi i\u00e7in zengin ve esnek ara\u00e7lar sunmaktad\u0131r.<\/p>\n

Sa\u011fl\u0131k Bak\u0131m\u0131nda D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ve Veri Y\u00f6netimi<\/b><\/h3>\n

Sa\u011fl\u0131k sistemleri; hasta ve hasta yak\u0131nlar\u0131ndan sa\u011fl\u0131k y\u00f6neticileri ve \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131na, \u00f6zel sekt\u00f6r ve teknoloji sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131ndan akademik kurumlara ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara kadar t\u00fcm payda\u015flar a\u00e7\u0131s\u0131ndan karma\u015f\u0131k ve zorlu yap\u0131lard\u0131r. Yapay zek\u00e2, son y\u0131llarda bir\u00e7ok alanda oldu\u011fu gibi sa\u011fl\u0131k alan\u0131nda da d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yaratm\u0131\u015f, hasta bak\u0131m\u0131n\u0131 ve ya\u015fam kalitesini iyile\u015ftirme potansiyelini ortaya koymu\u015ftur. Yapay zek\u00e2n\u0131n sa\u011fl\u0131k sistemlerine entegrasyonu ile tan\u0131, tedavi ve laboratuvar uygulamalar\u0131nda iyile\u015fme sa\u011flanmas\u0131, b\u00fcy\u00fck verinin tahmin modellerinde kullan\u0131lmas\u0131, maliyetlerin azalt\u0131lmas\u0131, zaman tasarrufu ve insan kaynakl\u0131 hatalar\u0131n en aza indirilmesi gibi \u00f6nemli avantajlar elde edilmektedir (10).\u00a0<\/span><\/p>\n

Sa\u011fl\u0131k sistemlerinde b\u00fcy\u00fck verinin y\u00f6netimi, sundu\u011fu f\u0131rsatlar\u0131n yan\u0131 s\u0131ra beraberinde getirdi\u011fi zorluklar nedeniyle kritik bir \u00f6neme sahiptir. Veri \u00e7e\u015fitlili\u011fi ve mahremiyeti ile verinin toplanmas\u0131, saklanmas\u0131, i\u015flenmesi ve yorumlanmas\u0131 s\u00fcre\u00e7lerinin her biri ciddi teknik ve organizasyonel g\u00fc\u00e7l\u00fckler i\u00e7ermektedir (11). Elektronik sa\u011fl\u0131k kay\u0131tlar\u0131, laboratuvar sonu\u00e7lar\u0131 ve klinik notlar gibi yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veya yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f klinik veriler; histopatoloji slaytlar\u0131, imm\u00fcnofloresans boyamalar, tek h\u00fccre transkriptomik veya co\u011frafi transkriptomik veriler gibi patoloji verileri; molek\u00fcler veriler; X-\u0131\u015f\u0131n\u0131, bilgisayarl\u0131 tomografi, manyetik rezonans veya ultrasonografi gibi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme y\u00f6ntemlerine ait veriler; giyilebilir sens\u00f6r verileri; elektrokardiyografi, elektroensefalografi ve mekanik ventilat\u00f6r verileri ile matriks ile desteklenmi\u015f lazer desorpsiyon\/iyonizasyon u\u00e7u\u015f zaman\u0131 k\u00fctle spektrometresi (MALDI-TOF-MS) \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 d\u00e2hil olmak \u00fczere \u00e7ok say\u0131da veri t\u00fcr\u00fc sa\u011fl\u0131k verisi kapsam\u0131nda de\u011ferlendirilerek vekt\u00f6rize edilebilmekte ve yapay zek\u00e2 ara\u00e7lar\u0131yla birle\u015ftirilerek analiz edilebilmektedir (12).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c7ok boyutlu ve \u00e7ok modlu veri f\u00fczyonu olarak tan\u0131mlanan yakla\u015f\u0131m, veri bilimi \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda \u00f6nemli bir yer bulmu\u015f; infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 ve klinik mikrobiyoloji alanlar\u0131nda da kullan\u0131lmaya ba\u015flanm\u0131\u015ft\u0131r (13). Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f tedavilerden yeni nesil t\u0131bbi uygulamalara kadar pek \u00e7ok alanda yenilik\u00e7i \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunarak sa\u011fl\u0131k hizmetlerinin kalitesini art\u0131ran ve mali avantajlar sa\u011flayan bu yakla\u015f\u0131m, modern sa\u011fl\u0131k hizmetlerinde d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc bir potansiyele sahiptir.\u00a0<\/span><\/p>\n

Bu derlemede; infeksiyon hastal\u0131klar\u0131n\u0131n tan\u0131 ve tedavisinde, infeksiyon kontrol\u00fc ve antimikrobiyal y\u00f6neti\u015fim (AMY) alanlar\u0131nda g\u00fcncel yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131n \u00f6zetlenmesi ve kar\u015f\u0131la\u015f\u0131labilecek olas\u0131 zorluklar\u0131n ve gelece\u011fe y\u00f6nelik perspektifin sunulmas\u0131 ama\u00e7lanmaktad\u0131r.<\/p>\n

\u0130NFEKS\u0130YON HASTALIKLARININ TANISINDA YAPAY ZEK\u00c2<\/b><\/h2>\n

Tarih boyunca insanl\u0131k i\u00e7in en b\u00fcy\u00fck tehditlerden biri olan infeksiyon hastal\u0131klar\u0131, milyonlarca insan\u0131n ya\u015fam\u0131n\u0131 yitirmesine yol a\u00e7m\u0131\u015f ve toplumlar\u0131n yap\u0131s\u0131n\u0131 derinden etkilemi\u015ftir. Bu hastal\u0131klarla m\u00fccadelede d\u00f6n\u00fcm noktalar\u0131ndan biri, 17. y\u00fczy\u0131lda Antonie van Leeuwenhoek\u2019un geli\u015ftirdi\u011fi mikroskopla mikroorganizmalar\u0131n varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ilk kez g\u00f6zlemlemesi olmu\u015ftur. Robert Hooke\u2019un Micrographia<\/i> adl\u0131 eserinde mikro d\u00fcnyaya dair yapt\u0131\u011f\u0131 \u00e7izimler, infeksiyon etkenlerinin ke\u015ffi ve anla\u015f\u0131lmas\u0131 yolunda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7m\u0131\u015ft\u0131r. On dokuzuncu y\u00fczy\u0131lda Louis Pasteur ve Robert Koch\u2019un \u00f6nc\u00fcl\u00fc\u011f\u00fcnde mikrobiyoloji biliminin geli\u015fmesiyle, patojenlerin izolasyonu, tan\u0131mlanmas\u0131 ve salg\u0131nlar\u0131n nedenlerinin anla\u015f\u0131lmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcn h\u00e2le gelmi\u015ftir (14). Yirminci y\u00fczy\u0131lda a\u015f\u0131lar\u0131n yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131, antibiyotiklerin ke\u015ffi ve hijyen uygulamalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesi sayesinde infeksiyon hastal\u0131klar\u0131yla m\u00fccadelede \u00f6nemli ba\u015far\u0131lar elde edilmi\u015ftir. Buna kar\u015f\u0131n g\u00fcn\u00fcm\u00fczde artan antibiyotik direnci, k\u00fcreselle\u015fme ile h\u0131zla yay\u0131lan zoonotik patojenler ve ba\u011f\u0131\u015f\u0131kl\u0131k sistemi bask\u0131lanm\u0131\u015f bireylerin say\u0131s\u0131ndaki art\u0131\u015f gibi etkenler nedeniyle infeksiyon hastal\u0131klar\u0131n\u0131n tan\u0131s\u0131 ve kontrol\u00fc h\u00e2len b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n

Geleneksel tan\u0131 y\u00f6ntemleri (k\u00fclt\u00fcr, mikroskopi ve seroloji) infeksiyon etkenlerinin tespitinde temel ve de\u011ferli yakla\u015f\u0131mlar olmakla birlikte, zaman al\u0131c\u0131 olmalar\u0131, duyarl\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131rl\u0131 olmas\u0131 ve uygulanmalar\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde uzman deneyimine ve yetkinli\u011fine ba\u011fl\u0131 olmas\u0131 \u00f6nemli k\u0131s\u0131tl\u0131l\u0131klar aras\u0131nda yer almaktad\u0131r. Son y\u0131llarda yapay zek\u00e2 teknolojileri, b\u00fcy\u00fck hacimli sa\u011fl\u0131k verilerini i\u015fleyerek daha h\u0131zl\u0131, duyarl\u0131 ve do\u011fru tan\u0131 koyma potansiyeli nedeniyle dikkat \u00e7ekmektedir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, yapay zek\u00e2n\u0131n infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 tan\u0131s\u0131ndaki rol\u00fc; radyolojik analiz, molek\u00fcler ve mikrobiyolojik testler, konak yan\u0131t\u0131na dayal\u0131 s\u0131n\u0131flay\u0131c\u0131lar ve alternatif yakla\u015f\u0131mlar ba\u015fl\u0131klar\u0131 alt\u0131nda ele al\u0131nacak, g\u00fcncel literat\u00fcr e\u015fli\u011finde durum de\u011ferlendirmesi yap\u0131lacakt\u0131r.<\/p>\n

Radyolojik G\u00f6r\u00fcnt\u00fc Analizi ile Tan\u0131<\/b><\/h3>\n

Radyoloji, yapay zek\u00e2n\u0131n infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 tan\u0131s\u0131na \u00f6nemli katk\u0131lar sundu\u011fu \u00f6nc\u00fc alanlardan biridir. Derin \u00f6\u011frenme tabanl\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analiz algoritmalar\u0131, \u00f6zellikle akci\u011fer infeksiyonlar\u0131nda, radyologlar\u0131n i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fc azaltabilecek ve tan\u0131 do\u011frulu\u011funu art\u0131rabilecek \u015fekilde geli\u015ftirilmi\u015ftir. \u00d6rne\u011fin, akci\u011fer grafilerinde t\u00fcberk\u00fcloz odaklar\u0131n\u0131n saptanmas\u0131nda yapay zek\u00e2 destekli tarama sistemlerinin uzman radyologlarla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131labilir performans d\u00fczeylerine ula\u015ft\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015ftir (15). Bu ilerleme sayesinde D\u00fcnya Sa\u011fl\u0131k \u00d6rg\u00fct\u00fc (DS\u00d6) taraf\u0131ndan 2021 y\u0131l\u0131nda t\u00fcberk\u00fcloz taramas\u0131nda dijital akci\u011fer grafilerinin otomatik de\u011ferlendirilmesinde yapay zek\u00e2 destekli yaz\u0131l\u0131mlar\u0131n kullan\u0131lmas\u0131 \u00f6nerilmi\u015f ve hekimler yerine bilgisayar destekli tan\u0131 (computer-aided diagnosis, CAD) yaz\u0131l\u0131mlar\u0131n\u0131n eri\u015fkin taramalar\u0131nda yer alabilece\u011fini belirtilmi\u015ftir (16). Akci\u011fer grafilerindeki anormallikleri y\u00fcksek duyarl\u0131l\u0131k oranlar\u0131yla tespit edebilen bilgisayar destekli tan\u0131 sistemleri, s\u0131n\u0131rl\u0131 kayna\u011fa sahip b\u00f6lgelerde semptom taramas\u0131na ek olarak pratik bir triyaj arac\u0131 olarak da kullan\u0131lmaktad\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

Derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131, t\u00fcberk\u00fcloz d\u0131\u015f\u0131ndaki di\u011fer akci\u011fer infeksiyonlar\u0131n\u0131n tan\u0131s\u0131nda da umut verici sonu\u00e7lar ortaya koymaktad\u0131r. Koronavirus hastal\u0131\u011f\u0131 2019 (COVID-19) pandemisi s\u00fcrecinde \u00e7ok say\u0131da \u00e7al\u0131\u015fma, akci\u011fer bilgisayarl\u0131 tomografisi ve akci\u011fer grafilerinde yapay zek\u00e2 kullan\u0131larak viral pn\u00f6moninin tespit edilmesine odaklanm\u0131\u015ft\u0131r. Baz\u0131 platformlar\u0131n COVID-19 pn\u00f6monisini y\u00fcksek do\u011fruluk oranlar\u0131yla tan\u0131mlayabildikleri bildirilmi\u015ftir. \u00d6rne\u011fin, 2020 y\u0131l\u0131nda ger\u00e7ekle\u015ftirilen bir \u00e7al\u0131\u015fmada geli\u015ftirilen derin \u00f6\u011frenme modelinin, a\u00e7\u0131k veri setleri \u00fczerinden e\u011fitilerek COVID-19 ili\u015fkili viral pn\u00f6moniyi ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde tan\u0131mlayabildi\u011fi bildirilmi\u015ftir (17). Bununla birlikte, bu t\u00fcr algoritmalar\u0131n ger\u00e7ek ya\u015fam ko\u015fullar\u0131nda rutin klinik kullan\u0131ma girebilmesi i\u00e7in farkl\u0131 pop\u00fclasyonlar\u0131 ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme cihazlar\u0131n\u0131 kapsayan geni\u015f \u00f6l\u00e7ekli validasyon \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131na gereksinim bulunmaktad\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

Molek\u00fcler Tan\u0131 ve Mikrobiyoloji Uygulamalar\u0131<\/b><\/h3>\n

Mikrobiyoloji laboratuvarlar\u0131nda yapay zek\u00e2 hem do\u011frudan patojen tespitinde hem de antibiyotik duyarl\u0131l\u0131k testlerinin h\u0131zland\u0131r\u0131lmas\u0131nda kullan\u0131lmaktad\u0131r. B\u00fcy\u00fck ve karma\u015f\u0131k verileri (MALDI-TOF-MS \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131, genom dizileri, mikroskopi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleri, vb.) analiz etme yetene\u011fi sayesinde yapay zek\u00e2, geleneksel y\u00f6ntemlerin s\u0131n\u0131rlar\u0131n\u0131 geni\u015fletmektedir. \u00d6rne\u011fin, MALDI-TOF-MS verilerinin makine \u00f6\u011frenmesi ile i\u015flenmesi, t\u00fcr ve alt t\u00fcr d\u00fczeyinde ay\u0131rt edici tan\u0131 koymay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Yap\u0131lan bir \u00e7al\u0131\u015fmada MALDI-TOF-MS verilerinin yapay zek\u00e2 ile analizi sonucunda Staphylococcus aureus<\/i>\u2019un iki alt tipinin %100 do\u011frulukla s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131labildi\u011fi bildirilmi\u015ftir (18). Benzer \u015fekilde, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir yaz\u0131l\u0131m olan Findaureus<\/i>, imm\u00fcnofloresans boyal\u0131 doku kesitlerinde bakteri odaklar\u0131n\u0131 otomatik olarak tespit ederek geleneksel manuel e\u015fikleme s\u00fcre\u00e7lerini ortadan kald\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r (19). Bu t\u00fcr yenilikler, karma\u015f\u0131k \u00f6rneklerde patojen aranmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rarak tan\u0131 s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131rmaktad\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

Mikrobiyolojide yapay zek\u00e2 deste\u011fi, k\u00fclt\u00fcr tabanl\u0131 y\u00f6ntemlerle g\u00fcnler s\u00fcrebilen antimikrobiyal duyarl\u0131l\u0131k testlerinin s\u00fcresinin k\u0131salt\u0131lmas\u0131na da katk\u0131 sa\u011flamaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analiz yaz\u0131l\u0131mlar\u0131 otomatik ekim ve koloni tan\u0131ma sistemleriyle b\u00fct\u00fcnle\u015ferek idrar yolu infeksiyonu etkenlerinin ve diren\u00e7 profillerinin saatler i\u00e7inde belirlenmesini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lmaktad\u0131r (20). Bir di\u011fer \u00f6rnek olarak, dijital g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme kullan\u0131larak Grup B streptokok tespitine y\u00f6nelik geli\u015ftirilen bir sistemin, duyarl\u0131l\u0131k a\u00e7\u0131s\u0131ndan molek\u00fcler y\u00f6ntemlere benzer performans sergiledi\u011fi ve laboratuvar verimlili\u011fini art\u0131rd\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015ftir (21). Ayr\u0131ca DNA mikroarray tabanl\u0131 bir makine \u00f6\u011frenmesi platformunun, solunum yolu infeksiyonlar\u0131yla ili\u015fkili 11 farkl\u0131 bakteriyi yakla\u015f\u0131k 4 saat i\u00e7inde >%95 do\u011frulukla saptayabildi\u011fi g\u00f6sterilmi\u015ftir (22). Mikroskobik incelemelerde de yapay zek\u00e2 h\u0131z ve duyarl\u0131l\u0131\u011f\u0131n art\u0131r\u0131lmas\u0131na katk\u0131 sa\u011flamaktad\u0131r. \u00d6zellikle t\u00fcberk\u00fcloz gibi tan\u0131s\u0131 zor hastal\u0131klarda, balgam yaymalar\u0131n\u0131n otomatik taranmas\u0131na y\u00f6nelik geli\u015ftirilen derin \u00f6\u011frenme tabanl\u0131 sistemler klinik uygulamaya girmeye ba\u015flam\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, floresan boyal\u0131 preparatlar\u0131n otomatik mikroskobik taray\u0131c\u0131larla incelenip bir derin sinir a\u011f\u0131 taraf\u0131ndan yorumlamas\u0131 sayesinde bir preparat\u0131n de\u011ferlendirme s\u00fcresi birka\u00e7 dakikadan yakla\u015f\u0131k 10 saniyeye kadar d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclebilmi\u015ftir (23). B\u00f6ylece yapay zek\u00e2 destekli sistemler, infeksiyon etkenlerinin daha \u00e7abuk tan\u0131nmas\u0131na ve erken tedaviye olanak sa\u011flamaktad\u0131r.<\/p>\n

Konak Yan\u0131t Profilleri ve mRNA S\u0131n\u0131flay\u0131c\u0131lar<\/b><\/h3>\n

Patojenin saptanmas\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, konak ba\u011f\u0131\u015f\u0131kl\u0131k yan\u0131t\u0131n\u0131n \u00f6l\u00e7\u00fclebilir profilleri yoluyla infeksiyon varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve tipini belirlemek de son y\u0131llarda dikkat \u00e7ekici bir alan h\u00e2line gelmi\u015ftir. \u0130nfeksiyon varl\u0131\u011f\u0131nda insan v\u00fccudu taraf\u0131ndan \u00fcretilen haberci (messenger) RNA (mRNA), mikroRNA ve \u00e7e\u015fitli protein biyobelirte\u00e7lerinin karma\u015f\u0131k \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri, yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131yla analiz edilerek tan\u0131 i\u00e7in anlaml\u0131 bilgiler elde edilebilmektedir. Bu yakla\u015f\u0131m klinik pratikte kritik bir sorun olan viral ve bakteriyel infeksiyonlar\u0131n ay\u0131rt edilmesi amac\u0131yla geli\u015ftirilen gen ekspresyon temelli analizleri \u00f6ne \u00e7\u0131karmaktad\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

2020 y\u0131l\u0131nda yay\u0131mlanan kapsaml\u0131 bir \u00e7al\u0131\u015fmada, akut infeksiyon hastal\u0131\u011f\u0131 \u015f\u00fcphesi olan hastalarda, kandan \u00f6l\u00e7\u00fclen 29 mRNA d\u00fczeyinin analiz edilmesiyle viral ve bakteriyel infeksiyonlar\u0131 ay\u0131rt edebilen bir sinir a\u011f\u0131 modeli ortaya konmu\u015ftur; 18 farkl\u0131 kohorttan 1069 hastan\u0131n verisiyle e\u011fitilen bu modelin, yeni verilerle de genellenebilir bir performans sergiledi\u011fi ve her iki infeksiyon t\u00fcr\u00fcn\u00fc y\u00fcksek do\u011frulukla tespit edebildi\u011fi bildirilmi\u015ftir. S\u00f6z konusu modelin, klinisyene infeksiyon etiyolojisine ili\u015fkin h\u0131zl\u0131 bir \u00f6ng\u00f6r\u00fc sunarak gereksiz antibiyotik kullan\u0131m\u0131n\u0131n azalt\u0131lmas\u0131na katk\u0131 sa\u011flayabilece\u011fi de\u011ferlendirilmektedir (24).\u00a0<\/span><\/p>\n

Ayn\u0131 ara\u015ft\u0131rma ekibi taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen mRNA paneli, COVID-19 pandemisi s\u0131ras\u0131nda da uygulanm\u0131\u015f; acil servise ba\u015fvuran hastalarda bakteriyel ve viral infeksiyon ayr\u0131m\u0131nda e\u011frinin alt\u0131nda kalan alan\u0131n (area under the receiver operating characteristic curve, AUROC) 0.94 gibi \u00e7ok y\u00fcksek bir de\u011fere ula\u015ft\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015ftir. Bu performans\u0131n, geleneksel biyobelirte\u00e7ler olan prokalsitonin ve C-reaktif proteine k\u0131yasla belirgin bi\u00e7imde daha \u00fcst\u00fcn oldu\u011fu g\u00f6sterilmi\u015ftir (s\u0131ras\u0131yla AUROC \u2248 0.88 ve 0.80). S\u00f6z konusu test prototipi, infeksiyon hastal\u0131klar\u0131ndan \u015f\u00fcphelenilen hastalarda bakteriyel infeksiyonu d\u0131\u015flama veya do\u011frulama amac\u0131yla e\u015fik de\u011ferler de tan\u0131mlayarak klinik kararlara do\u011frudan katk\u0131 sunacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6rne\u011fin, \u201cy\u00fcksek olas\u0131l\u0131kla bakteriyel\u201d \u00e7\u0131kan sonu\u00e7 grubunda %98 \u00f6zg\u00fcll\u00fckle pozitif \u00f6ng\u00f6r\u00fc de\u011feri elde edilirken, \u201cd\u00fc\u015f\u00fck olas\u0131l\u0131kla bakteriyel\u201d grubunda %95 duyarl\u0131l\u0131kla g\u00fcvenli bir d\u0131\u015flama yap\u0131labildi\u011fi bildirilmi\u015ftir. 2020 y\u0131l\u0131nda geli\u015ftirilen bu model, yeni hasta verileri ile g\u00fc\u00e7lendirilerek 2025 y\u0131l\u0131nda bir pilot \u00e7al\u0131\u015fma ile son \u00fcr\u00fcn h\u00e2line getirilmi\u015ftir (25).<\/p>\n

Konak yan\u0131t\u0131 profillerine dayal\u0131 yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131n en somut \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131ndan biri, sepsis gibi ya\u015fam\u0131 tehdit eden infeksiyon sendromlar\u0131n\u0131n erken tespitidir. Yapay zek\u00e2 destekli risk skorlama sistemleri, \u00e7ok say\u0131da klinik veriyi entegre ederek hekime hastada sepsis geli\u015fme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131na ili\u015fkin nicel bir risk skoru sunabilmektedir. \u00d6rne\u011fin, 2024 y\u0131l\u0131nda Amerika Birle\u015fik Devletleri G\u0131da ve \u0130la\u00e7 Dairesi (United States Food and Drug Administration, FDA) onay\u0131 alan Sepsis ImmunoScore, acil servise veya hastaneye kabul edilen hastalarda 24 saat i\u00e7inde sepsis geli\u015fme riskini \u00f6ng\u00f6rmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f ilk yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 tan\u0131sal yaz\u0131l\u0131md\u0131r. Bu sistem, elektronik sa\u011fl\u0131k kay\u0131tlar\u0131ndan elde edilen vital bulgular, laboratuvar sonu\u00e7lar\u0131 ve biyobelirte\u00e7ler dahil olmak \u00fczere 22 farkl\u0131 parametreyi analiz ederek bir risk skoru hesaplamakta ve hastalar\u0131 d\u00f6rt farkl\u0131 risk kategorisinden birine atamaktad\u0131r. Sepsis ImmunoScore\u2019un, klinisyenlere hastan\u0131n biyolojik durumuna ili\u015fkin kapsaml\u0131 bir bak\u0131\u015f sunarak sepsisin erken tan\u0131nmas\u0131n\u0131 ve uygun tedavinin zaman\u0131nda planlanmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rmay\u0131 ama\u00e7lad\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015ftir (26). Amerika Birle\u015fik Devletleri G\u0131da ve \u0130la\u00e7 Dairesi onay\u0131n\u0131n al\u0131nm\u0131\u015f olmas\u0131, bu yakla\u015f\u0131m\u0131n klinik do\u011frulamas\u0131n\u0131n yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve g\u00fcvenli \u015fekilde kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6stermesi bak\u0131m\u0131ndan \u00f6nemlidir.\u00a0<\/span><\/p>\n

Benzer \u015fekilde, son y\u0131llarda ger\u00e7ekle\u015ftirilen \u00e7ok merkezli, retrospektif ve prospektif olarak hasta \u00f6rnekleri \u00fczerinde yap\u0131lan testlere dayanarak SeptiCyte RAPID\u2019in klinik validasyonun yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmada, makine \u00f6\u011frenmesi ile desteklenen bir imm\u00fcn yan\u0131t skoru sayesinde acil servisteki hastalarda sepsisin h\u0131zl\u0131 ve erken tan\u0131s\u0131nda ve \u00f6l\u00fcm riskinin \u00f6ng\u00f6r\u00fclmesinde anlaml\u0131 iyile\u015fme sa\u011fland\u0131\u011f\u0131 g\u00f6sterilmi\u015ftir (27).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u0130NFEKS\u0130YON HASTALIKLARININ TEDAV\u0130S\u0130NDE YAPAY ZEK\u00c2<\/b><\/h2>\n

Yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 destek sistemleri, infeksiyon hastal\u0131klar\u0131n\u0131n tedavisinde; ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f tedavi ve yeni tedavi stratejilerinin geli\u015ftirilmesinde, tahmine dayal\u0131 modellemelerde, klinik karar destek sistemleri ile tedavi optimizasyonunda, hasta e\u011fitimi ve ila\u00e7 uyumunun art\u0131r\u0131lmas\u0131nda, veri analizi ve g\u00f6rselle\u015ftirme ile ila\u00e7 ke\u015ffi gibi alanlarda kullan\u0131lmaktad\u0131r.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f Tedavi<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2, hastalar\u0131n bireysel \u00f6zelliklerini ve hastan\u0131n infeksiyon hastal\u0131klar\u0131yla ili\u015fkili verilerini analiz ederek ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f tedavi planlar\u0131n\u0131n olu\u015fturulmas\u0131na katk\u0131 sa\u011flayabilmektedir. Bu yakla\u015f\u0131m sayesinde tedavi etkinli\u011finin art\u0131r\u0131lmas\u0131 ve yan etkilerin azalt\u0131lmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcn olabilmektedir (28\u201335).<\/p>\n

Yeni Tedavi Stratejileri<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2, antimikrobiyallere diren\u00e7li infeksiyonlarla m\u00fccadelede yeni tedavi kombinasyonlar\u0131n\u0131n veya alternatif tedavi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesine katk\u0131 sunabilmektedir (28,31\u201333,35).<\/p>\n

Tahmine Dayal\u0131 Modelleme<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2 temelli modeller, antibiyotik direncinin yay\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rerek gelecekteki diren\u00e7 e\u011filimlerine kar\u015f\u0131 proaktif \u00f6nlemler al\u0131nmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir (28,36).\u00a0<\/span><\/p>\n

Klinik Karar Destek Sistemleri ile Tedavi Optimizasyonu<\/b><\/p>\n

Klinik karar destek sistemleri klinisyenlere tan\u0131, tedavi ve hasta y\u00f6netimi s\u00fcre\u00e7lerinde yard\u0131mc\u0131 olan yaz\u0131l\u0131m tabanl\u0131 ara\u00e7lard\u0131r. Bu sistemler; hasta verilerini, yerel antibiyotik diren\u00e7 profillerini ve g\u00fcncel klinik k\u0131lavuzlar\u0131 entegre ederek klinisyenlere ger\u00e7ek zamanl\u0131 tedavi \u00f6nerileri sunabilmektedir. Ayr\u0131ca hastalar\u0131n tedaviye verdikleri yan\u0131t\u0131 izleyerek tedavi planlar\u0131n\u0131n dinamik olarak optimize edilmesine ve potansiyel komplikasyonlar\u0131n \u00f6nlenmesine katk\u0131da bulunabilmektedir. S\u00f6z konusu sistemler, uygun olmayan antibiyotik re\u00e7etelerini saptayarak klinisyenleri uyarmas\u0131 ve geni\u015f spektrumlu antibiyotikler yerine daha uygun dar spektrumlu ajanlar\u0131n tercih edilmesini te\u015fvik etmesi a\u00e7\u0131s\u0131ndan da \u00f6nem ta\u015f\u0131maktad\u0131r (28,29,31\u201335,37).<\/p>\n

Hasta E\u011fitimi ve \u0130la\u00e7 Uyumu<\/b><\/p>\n

Yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 sohbet robotlar\u0131 (chatbots), do\u011fal dil i\u015fleme ve makine \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131 kullanarak kullan\u0131c\u0131larla etkile\u015fim kurabilen sistemlerdir. Bu ara\u00e7lar, antibiyotiklerin do\u011fru kullan\u0131m\u0131, diren\u00e7 riskleri ve infeksiyon kontrol \u00f6nlemleri hakk\u0131nda bilgilendirme yapmaktad\u0131r. Ayr\u0131ca ila\u00e7 al\u0131m\u0131n\u0131 hat\u0131rlatan uyar\u0131lar g\u00f6ndererek ve tedavi s\u00fcrecinde destek sunarak ila\u00e7 uyumunu art\u0131rman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra antibiyotik kullan\u0131m\u0131nda g\u00f6r\u00fclebilen yan etkilerle ilgili duygusal destek de verebilmektedirler. Bu s\u00fcre\u00e7te sohbet robotlar\u0131n\u0131n 7\/24 ula\u015f\u0131labilir olmas\u0131 da \u00f6nemli bir avantajd\u0131r. (28,29,31).<\/p>\n

Veri Analizi ve G\u00f6rselle\u015ftirme<\/b><\/p>\n

Yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 ara\u00e7lar, antibiyotik direnciyle ili\u015fkili b\u00fcy\u00fck veri setlerini analiz ederek diren\u00e7 modellerini ve e\u011filimlerini belirleyebilmekte ve bu verileri anla\u015f\u0131l\u0131r bi\u00e7imde g\u00f6rselle\u015ftirerek sa\u011fl\u0131k profesyonellerine sunulabilmektedir. Bu sayede s\u00fcrekli ve g\u00fcncel epidemiyolojik veri tabanlar\u0131n\u0131n olu\u015fmas\u0131na da sa\u011flanmaktad\u0131r (28).<\/p>\n

\u0130la\u00e7 Ke\u015ffi\u00a0<\/span><\/b><\/p>\n

Yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 ara\u00e7lar ile yeni antibiyotiklerin ve tedavi stratejilerinin geli\u015ftirilmesi h\u0131zland\u0131r\u0131labilmektedir. Mevcut ila\u00e7lar\u0131n yeniden konumland\u0131r\u0131lmas\u0131 veya yeni molek\u00fcllerin tasarlanmas\u0131 s\u00fcre\u00e7lerinde, yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131, potansiyel adaylar\u0131n belirlemesi ve ila\u00e7 geli\u015ftirme s\u00fcrecinin optimize edilmesi amac\u0131yla kullan\u0131lmaktad\u0131r (28,38).<\/p>\n

G\u00fcn\u00fcm\u00fczde Yapay Zek\u00e2 Tabanl\u0131 Destek Sistemlerinin \u0130nfeksiyon Hastal\u0131klar\u0131n\u0131n Tedavisinde Kullan\u0131m\u0131\u00a0<\/span><\/b><\/h2>\n

Sistematik Derlemelerden Elde Edilen Bulgular<\/b><\/em><\/h4>\n

2016\u20132022 y\u0131llar\u0131 aras\u0131nda yap\u0131lan 18 \u00e7al\u0131\u015fmay\u0131 inceleyen sistematik derlemede yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131n uygun antibiyotik tedavisini se\u00e7mede ba\u015far\u0131l\u0131 sonu\u00e7lar g\u00f6sterdi\u011fi, uygun olmayan re\u00e7eteleme uygulamalar\u0131n\u0131 belirlemede etkili oldu\u011fu, antibiyotik tedavisinin erken kesilmesi ile hastanede kal\u0131\u015f s\u00fcresini k\u0131saltt\u0131\u011f\u0131, ikinci basamak antibiyotik kullan\u0131m\u0131n\u0131 %67 oran\u0131nda azaltt\u0131\u011f\u0131 ve uygun olmayan antibiyotik tedavisini %18 oran\u0131nda d\u00fc\u015f\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fc, sepsis gibi ciddi sendromlar\u0131n erken te\u015fhisinde, tedavisinde ve sonu\u00e7lar\u0131n iyile\u015ftirilmesinde yard\u0131mc\u0131 olabilece\u011fi, infeksiyon tan\u0131s\u0131n\u0131 koyma ve tedavi ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 tahmin etmede ba\u015far\u0131l\u0131 sonu\u00e7lar elde etti\u011fi bildirilmi\u015ftir. Ancak bu derlemede yapay zek\u00e2n\u0131n sa\u011fl\u0131k alan\u0131nda kullan\u0131m\u0131na ili\u015fkin etik, teknik ve d\u00fczenleyici zorluklar\u0131n dikkatlice ele al\u0131nmas\u0131 gerekti\u011fi de vurgulanm\u0131\u015ft\u0131r (30).<\/p>\n

CBR Tabanl\u0131 Karar Destek Sistemleri<\/b><\/em><\/h4>\n

Rawson ve arkada\u015flar\u0131 (39) taraf\u0131ndan 2017\u20132019 y\u0131llar\u0131 aras\u0131nda \u00fc\u00e7 hastane y\u00fcr\u00fct\u00fclen bir \u00e7al\u0131\u015fmada, kan k\u00fclt\u00fcr\u00fcnde Escherichia coli<\/i> \u00fcremesi tespit edilen 145 hasta ile infeksiyon hastal\u0131\u011f\u0131 \u015f\u00fcphesi olan 79 hastada \u201cCase-Based Reasoning\u201d (CBR) algoritmas\u0131n\u0131n performans\u0131 de\u011ferlendirilmi\u015ftir. Bu \u00e7al\u0131\u015fmada CBR tabanl\u0131 sistemin, hekim re\u00e7etelerine k\u0131yasla daha dar spektrumlu antibiyotikleri \u00f6nerdi\u011fi; algoritman\u0131n antibiyotik \u00f6nerilerinin %90 ve hekim re\u00e7etelerinin ise %83 oran\u0131nda uygun oldu\u011fu bildirilmi\u015ftir. Elde edilen bulgular, CBR algoritmas\u0131n\u0131n klinik uygulamada hekimlerin kararlar\u0131yla benzer d\u00fczeyde oldu\u011funu ve daha dar spektrumlu antibiyotik \u00f6nerileri sundu\u011funu g\u00f6stermi\u015ftir. Bu do\u011frultuda, CBR tabanl\u0131 klinik karar destek sistemlerinin AMY\u2019yi iyile\u015ftirme ve antimikrobiyal direncin azalt\u0131lmas\u0131na katk\u0131 sa\u011flama potansiyeline sahip oldu\u011fu bildirilmi\u015ftir.<\/p>\n

ChatGPT-4 ve B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri ile Karar Deste\u011fi<\/b><\/em><\/h4>\n

Cochin \u00dcniversite Hastanesi\u2019nde y\u00fcr\u00fct\u00fclen prospektif g\u00f6zlemsel bir \u00e7al\u0131\u015fmada, kan k\u00fclt\u00fcr\u00fcnde \u00fcreme tespit edilen 44 hasta 0. ve 3. g\u00fcnlerde bir infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 uzman\u0131 ve ChatGPT-4 taraf\u0131ndan de\u011ferlendirilmi\u015ftir. ChatGPT-4\u2019\u00fcn \u00f6nerileri; 1 (%2) hastada uygun ve optimal, 17 (%39) hastada uygun ancak optimal de\u011fil ve 7 (%16) hastada ise zararl\u0131 olarak s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Ayr\u0131ca, ChatGPT-4\u2019\u00fcn, 17 (%39) hastada infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 uzman\u0131na dan\u0131\u015f\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fini \u00f6nerdi\u011fi bildirilmi\u015ftir. \u00c7al\u0131\u015fman\u0131n sonu\u00e7 b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde, ChatGPT-4\u2019\u00fcn uygun sonu\u00e7lar sundu\u011fu ve do\u011fru t\u0131bbi terminolojiyi kulland\u0131\u011f\u0131, infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 dan\u0131\u015fmanl\u0131klar\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in t\u0131bbi asistan olarak ve \u00f6zellikle infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 uzman\u0131 olmayan hekimlerden gelen sorulara ba\u015flang\u0131\u00e7 yan\u0131t\u0131 yazmak i\u00e7in kullan\u0131labilece\u011fi belirtilmi\u015ftir. Bununla birlikte, karma\u015f\u0131k klinik senaryolarda hen\u00fcz infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 uzman\u0131n\u0131n yerini alabilecek d\u00fczeyde olmad\u0131\u011f\u0131, klinik uygulamada kullan\u0131lmadan \u00f6nce daha fazla geli\u015ftirilmesi ve titizlikle test edilmesi gerekti\u011fi vurgulanm\u0131\u015ft\u0131r (28).<\/p>\n

Karma\u015f\u0131k Klinik Senaryolarda Model Performans\u0131n\u0131n S\u0131n\u0131rlar\u0131<\/b><\/em><\/h4>\n

De Vito ve arkada\u015flar\u0131 (32) taraf\u0131ndan y\u00fcr\u00fct\u00fclen bir \u00e7al\u0131\u015fmada, endokardit, pn\u00f6moni, intra-abdominal infeksiyonlar ve kan dola\u015f\u0131m\u0131 infeksiyonlar\u0131na ili\u015fkin do\u011fru\/yanl\u0131\u015f, a\u00e7\u0131k u\u00e7lu sorular ve antibiyogram i\u00e7eren klinik olgulardan olu\u015fan toplam 72 soru de\u011ferlendirilmi\u015ftir. Bu sorular d\u00f6rt infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 uzman\u0131na, d\u00f6rt infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 asistan\u0131na ve ChatGPT-4\u2019\u00fcn iki farkl\u0131 s\u00fcr\u00fcm\u00fcne (standart ve e\u011fitilmi\u015f) y\u00f6neltilmi\u015ftir. Do\u011fru\/yanl\u0131\u015f sorular\u0131nda t\u00fcm gruplar\u0131n benzer performans g\u00f6stermi\u015f oldu\u011fu (~%70 do\u011fru cevap) ve a\u00e7\u0131k u\u00e7lu sorularda e\u011fitilmi\u015f ChatGPT-4\u2019\u00fcn hem asistanlardan hem de uzmanlardan daha do\u011fru ve eksiksiz yan\u0131tlar verdi\u011fi bildirilmi\u015ftir. Ayr\u0131ca, klinik olgularda, ChatGPT-4\u2019\u00fcn antibiyotik diren\u00e7 mekanizmalar\u0131n\u0131 tan\u0131mlamada daha d\u00fc\u015f\u00fck do\u011fruluk g\u00f6sterdi\u011fi ve daha eski antibiyotikleri tercih etme e\u011filiminde oldu\u011fu, tedavi s\u00fcrelerini gere\u011finden uzun \u00f6nerdi\u011fi ve e\u011fitilmi\u015f ChatGPT-4\u2019\u00fcn standart versiyona g\u00f6re daha iyi performans g\u00f6stermekle beraber infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 uzmanlar\u0131n\u0131n d\u00fczeyine ula\u015famad\u0131\u011f\u0131 ifade edilmi\u015ftir. \u00c7al\u0131\u015fman\u0131n sonu\u00e7lar\u0131nda, ChatGPT-4\u2019\u00fcn teorik sorular\u0131n yan\u0131tlanmas\u0131nda etkili olmas\u0131na kar\u015f\u0131n karma\u015f\u0131k klinik senaryolarda uzmanlar\u0131n karar verme yetene\u011fine tam olarak eri\u015femedi\u011fi, ChatGPT-4\u2019\u00fcn t\u0131p e\u011fitimi ve \u00f6n tan\u0131sal de\u011ferlendirmelerde destekleyici bir ara\u00e7 olarak kullan\u0131labilece\u011fi, ancak uzman kons\u00fcltasyonunun yerini almamas\u0131 gerekti\u011fi belirtilmi\u015ftir. Ayr\u0131ca, ChatGPT-4\u2019\u00fcn t\u0131p alan\u0131ndaki potansiyelini ve s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n\u0131 ortaya koyarak, bu t\u00fcr ara\u00e7lar\u0131n klinik uygulamalarda dikkatli bir \u015fekilde kullan\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fi de vurgulanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

ChatGPT\u2019nin Klinik Karar S\u00fcre\u00e7lerindeki Riskleri<\/b><\/em><\/h4>\n

Sarin ve arkada\u015flar\u0131 (33) taraf\u0131ndan y\u00fcr\u00fct\u00fclen \u00e7al\u0131\u015fmada, Hollanda\u2019daki \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc basamak bir hastanede olu\u015fturulan 40 klinik infeksiyon senaryosuna y\u00f6nelik tan\u0131 ve tedavi \u00f6nerileri ChatGPT taraf\u0131ndan \u00fcretilmi\u015f ve bu \u00f6neriler infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 ile klinik mikrobiyoloji uzmanlar\u0131n\u0131n g\u00f6r\u00fc\u015fleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. ChatGPT\u2019nin \u00f6nerileri, 1 (k\u00f6t\u00fc; yanl\u0131\u015f veya uygun olamayan \u00f6neri) ile 5 (m\u00fckemmel; uzman \u00f6nerileriyle tamamen uyumlu) aras\u0131nda derecelendirilmi\u015ftir. De\u011ferlendirme sonucunda ChatGPT\u2019nin genel ortalama puan\u0131n\u0131n 2.8 oldu\u011fu ve pozitif kan k\u00fclt\u00fcr\u00fc sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n yorumlanmas\u0131na ili\u015fkin senaryolarda ortalama puan\u0131n 3.3\u2019e y\u00fckseldi\u011fi g\u00f6r\u00fclm\u00fc\u015ft\u00fcr. \u00d6te yanda osteomiyelit ve protez eklem infeksiyonu gibi daha karma\u015f\u0131k klinik durumlarda tan\u0131 ve tedavi \u00f6nerilerinin 1.3 ortalama ile belirgin bi\u00e7imde daha d\u00fc\u015f\u00fck puan ald\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015ftir. Ayr\u0131ca \u00e7al\u0131\u015fmada, ChatGPT\u2019nin baz\u0131 senaryolarda mevcut klinik bilgileri yeterince dikkate almad\u0131\u011f\u0131, daha \u00f6nce yap\u0131lm\u0131\u015f g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme incelemelerini g\u00f6z ard\u0131 ederek ek g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme \u00f6nerilerinde bulundu\u011fu ve ger\u00e7ekte var olmayan kaynaklara at\u0131f yapt\u0131\u011f\u0131 g\u00f6zlenmi\u015ftir. Sonu\u00e7 olarak, ChatGPT\u2019nin belirli durumlarda orta d\u00fczeyde tan\u0131 ve tedavi \u00f6nerileri sunabildi\u011fi ancak klinisyenlerin karar verme yetkinli\u011finin yerini alamayaca\u011f\u0131 bildirilmi\u015f; bu t\u00fcr ara\u00e7lar\u0131n ancak uzman bir klinisyenin g\u00f6zetimi alt\u0131nda, destekleyici ama\u00e7la kullan\u0131lmas\u0131n\u0131n uygun olaca\u011f\u0131 ifade edilmi\u015ftir.<\/p>\n

Tedavi Optimizasyonu: OptAB Modeli<\/b><\/em><\/h4>\n

Wendland ve arkada\u015flar\u0131 (34) taraf\u0131ndan sepsis hastalar\u0131nda yan etkileri de dikkate alarak optimal antibiyotik se\u00e7imini desteklemek amac\u0131yla yap\u0131lan \u00e7al\u0131\u015fmada, veriye dayal\u0131 ve \u00e7evrimi\u00e7i olarak g\u00fcncellenebilen OptAB modeli de\u011ferlendirilmi\u015ftir. \u00c7al\u0131\u015fmada, \u201cHastal\u0131k seyri ve tedavi etkinli\u011fi 1 saatlik, 4\u20135 saatlik ve 24\u201348 saatlik zaman aral\u0131klar\u0131nda tahmin edebilir mi?\u201d ve \u201cBu tahminler, klinisyenlere hastan\u0131n durumunu s\u00fcrekli olarak de\u011ferlendirme ve tedavi kararlar\u0131n\u0131 optimize etme olana\u011f\u0131 sunabilir mi?\u201d sorular\u0131na yan\u0131t aranm\u0131\u015ft\u0131r. Modelin, \u00e7evrimi\u00e7i g\u00fcncellenebilir \u00f6zelli\u011fi sayesinde yeni klinik veriler elde edildik\u00e7e tahminlerini g\u00fcncelleyebildi\u011fi; hastalar\u0131n tedavi s\u00fcre\u00e7lerini daha etkili ve g\u00fcvenli h\u00e2le getirdi\u011fi; \u201cSequential Organ Failure Assessment\u201d (SOFA) skoru ve laboratuvar tetkik sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n de\u011fi\u015fimine g\u00f6re eskalasyon\/de-eskalasyon ve doz de\u011fi\u015fimi \u00f6nerebildi\u011fi ve yan etki tespiti yapabildi\u011fi bildirilmi\u015ftir. \u00c7al\u0131\u015fman\u0131n bulgular\u0131 do\u011frultusunda, OptAB modelinin gelecekteki s\u00fcr\u00fcmlerinde, daha fazla antibiyoti\u011fin modele entegre edilmesinin planlanabilece\u011fi, b\u00f6lgesel antibiyotik diren\u00e7 profillerini ve epidemiyolojik verileri kullanarak hangi antibiyotiklerin hangi b\u00f6lgelerde daha etkili olaca\u011f\u0131n\u0131n \u00f6ng\u00f6rebilece\u011fi ve hastalar\u0131n bireysel \u00f6zelliklerine g\u00f6re daha geni\u015f bir antibiyotik yelpazesi sunulabilece\u011fi ifade edilmi\u015ftir.\u00a0<\/span><\/p>\n

Erken Uyar\u0131 Sistemleri ve Ampirik Tedavi Uygunlu\u011fu<\/b><\/em><\/h4>\n

Goldschmidt ve arkada\u015flar\u0131n\u0131n (35) 2001\u20132012 y\u0131llar\u0131 aras\u0131nda yo\u011fun bak\u0131m \u00fcnitelerinde y\u00fcr\u00fctt\u00fckleri \u00e7al\u0131\u015fmada, ampirik antibiyotik tedavisinin uygunlu\u011funu \u00f6ng\u00f6rmek ve yapay zek\u00e2 temelli bir sistemin klinisyenlere erken uyar\u0131 sa\u011flay\u0131p sa\u011flayamayaca\u011f\u0131n\u0131 de\u011ferlendirmek ama\u00e7lanm\u0131\u015ft\u0131r. Bu kapsamda, 105 hastaya ait ilk 24\u201372 saatlik klinik ve laboratuvar verileri kullan\u0131larak geli\u015ftirilen modelin, antibiyogram sonu\u00e7lar\u0131 elde edilmeden \u00f6nce ampirik tedavinin uygunlu\u011funu tahmin edebildi\u011fi g\u00f6sterilmi\u015ftir. \u00c7al\u0131\u015fmada yapay zek\u00e2 modeli, 83 hastada ampirik antibiyotik tedavisini uygun, 22 hastada ise uygunsuz olarak s\u0131n\u0131fland\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

\u00c7al\u0131\u015fmada modelin hem e\u011fitim hem de harici do\u011frulama k\u00fcmelerinde tutarl\u0131 bir performans g\u00f6sterdi\u011fi ve farkl\u0131 veri k\u00fcmelerinde de benzer sonu\u00e7lar verdi\u011fi bildirilmi\u015ftir. Ayr\u0131ca, sistemin antibiyogram sonu\u00e7lar\u0131 al\u0131nmadan, klinisyenlere erken uyar\u0131 sunarak tedavinin yeniden de\u011ferlendirilmesine olanak sa\u011flayabilece\u011fi ve bu yakla\u015f\u0131m\u0131n ampirik tedavi uygunlu\u011funu art\u0131rarak antibiyotik direnciyle m\u00fccadeleye de katk\u0131 yapaca\u011f\u0131 ifade edilmi\u015ftir. (35).<\/p>\n

\u0130NFEKS\u0130YON KONTROL\u00dc VE ANT\u0130M\u0130KROB\u0130YAL Y\u00d6NET\u0130\u015e\u0130MDE \u00a0YAPAY ZEK\u00c2<\/b><\/h2>\n

\u0130nfeksiyon kontrol\u00fc ve AMY uygulamalar\u0131, sa\u011fl\u0131k hizmetlerinin kalitesini ve hasta g\u00fcvenli\u011fini do\u011frudan etkileyen kritik alanlard\u0131r. Sa\u011fl\u0131k bak\u0131m\u0131 ili\u015fkili infeksiyonlar\u0131n (SB\u0130\u0130\u2019ler) artan s\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ve antibiyotik direncinin k\u00fcresel d\u00fczeyde \u00f6nemli bir halk sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 tehdidi h\u00e2line gelmesi, bu alanlarda daha yenilik\u00e7i ve veriye dayal\u0131 yakla\u015f\u0131mlar\u0131n benimsenmesini gerekli k\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r. Bu ba\u011flamda yapay zek\u00e2, infeksiyon kontrol\u00fc ve AMY\u2019de karar alma s\u00fcre\u00e7lerini destekleme, erken uyar\u0131 sistemlerini geli\u015ftirme, s\u00fcrveyans verilerini analiz etme ve klinik rehberli\u011fin optimize edilmesine katk\u0131 sunma potansiyeli ile dikkat \u00e7ekmektedir (40).\u00a0<\/span><\/p>\n

D\u00fcnya Sa\u011fl\u0131k \u00d6rg\u00fct\u00fc\u2019n\u00fcn 2024 y\u0131l\u0131nda yay\u0131mlad\u0131\u011f\u0131 Antimikrobiyal Diren\u00e7le M\u00fccadele \u0130\u00e7in K\u00fcresel Eylem \u00c7a\u011fr\u0131s\u0131<\/i> raporunda, antimikrobiyal diren\u00e7le m\u00fccadelede b\u00fcy\u00fck veri analiti\u011fi, ger\u00e7ek zamanl\u0131 izleme sistemleri ve yapay zek\u00e2 temelli risk \u00f6ng\u00f6r\u00fc modellerinin k\u00fcresel eylem planlar\u0131nda merkezi bir rol \u00fcstlenmesi gerekti\u011fi vurgulamaktad\u0131r (41).<\/p>\n

Geleneksel infeksiyon kontrol y\u00f6ntemleri \u00e7o\u011funlukla geriye d\u00f6n\u00fck ve manuel uygulamalara dayand\u0131\u011f\u0131ndan, zaman al\u0131c\u0131 ve insan hatas\u0131na a\u00e7\u0131k olup ciddi bir kaynak t\u00fcketimine yol a\u00e7maktad\u0131r. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k, yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131 \u00e7ok boyutlu b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini i\u015fleyerek ger\u00e7ek zamanl\u0131 analiz ve \u00f6ng\u00f6r\u00fc sa\u011flamada kullan\u0131labilmekte; bu sayede infeksiyonlar\u0131n \u00f6nlenmesi ve kontrol\u00fcne y\u00f6nelik daha proaktif yakla\u015f\u0131mlar\u0131n geli\u015ftirilmesine olanak tan\u0131maktad\u0131r (42).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u0130NFEKS\u0130YON KONTROL\u00dcNDE YAPAY ZEK\u00c2 UYGULAMALARI<\/b><\/h2>\n

Sa\u011fl\u0131k Bak\u0131m\u0131 \u0130li\u015fkili \u0130nfeksiyonlar\u0131n S\u00fcrveyans\u0131<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 infeksiyon s\u00fcrveyans sistemleri; hasta kay\u0131tlar\u0131, laboratuvar sonu\u00e7lar\u0131, vital bulgular ve invazif ara\u00e7 kullan\u0131m\u0131 gibi \u00e7ok kaynakl\u0131 verileri analiz ederek SB\u0130\u0130\u2019lerin erken tan\u0131nmas\u0131na olanak sa\u011flamaktad\u0131r. \u00d6zellikle \u201crandom forest\u201d gibi denetimli \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n, kateter ili\u015fkili \u00fcriner sistem infeksiyonu, cerrahi alan infeksiyonu ve ventilat\u00f6r ili\u015fkili pn\u00f6moni gibi SB\u0130\u0130\u2019leri y\u00fcksek duyarl\u0131l\u0131k ve \u00f6zg\u00fcll\u00fckle \u00f6ng\u00f6rebildi\u011fi bildirilmi\u015ftir (43).<\/p>\n

Prospektif g\u00f6zlemsel bir \u00e7al\u0131\u015fmada, yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131n\u0131n klasik manuel s\u00fcrveyansa yakla\u015f\u0131mlar\u0131na k\u0131yasla daha fazla infeksiyonu tespit etti\u011fi ve infeksiyon kontrol ekiplerine zaman kazand\u0131rd\u0131\u011f\u0131 g\u00f6sterilmi\u015ftir (44). Ayr\u0131ca yapay zek\u00e2 sistemlerinin infeksiyon risk haritalar\u0131 haz\u0131rlayarak \u00fcniteler aras\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalara ve kaynak planlamas\u0131na katk\u0131 sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015ftir (45).\u00a0<\/span><\/p>\n

Risk Tahmini ve Erken Uyar\u0131 Sistemleri<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2 modelleri, vital bulgular, laboratuvar sonu\u00e7lar\u0131 ve invazif cihaz kullan\u0131m\u0131 gibi dinamik klinik verileri analiz ederek belirli infeksiyonlar\u0131n geli\u015fme riskini \u00f6ng\u00f6rebilmekte ve bu yolla hem klinisyenleri hem de infeksiyon kontrol ekiplerini proaktif bi\u00e7imde uyarabilmektedir. \u00d6zellikle diren\u00e7li mikroorganizmalar\u0131n neden oldu\u011fu infeksiyonlarda erken fark\u0131ndal\u0131k sa\u011flayarak, zaman\u0131nda ve uygun m\u00fcdahalelere olanak tan\u0131makta ve klinik karar s\u00fcre\u00e7lerine destek sunmaktad\u0131r (46).<\/p>\n

Clostridioides difficile <\/i>ve \u00e7ok ilaca diren\u00e7li Gram-negatif mikroorganizmalar\u0131n neden oldu\u011fu infeksiyonlar i\u00e7in geli\u015ftirilen risk tahmin modellerinde, do\u011fruluk oranlar\u0131n\u0131n %90 d\u00fczeylerine ula\u015ft\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015f; bu sayede y\u00fcksek riskli hastalar\u0131n erken d\u00f6nemde tan\u0131mlanabildi\u011fi g\u00f6sterilmi\u015ftir (47,48). Bu modellerin klinik karar destek sistemleri ile entegrasyonunun, infeksiyon geli\u015fimini \u00f6nlemeye y\u00f6nelik stratejilerin zaman\u0131nda uygulanmas\u0131na katk\u0131 sa\u011flayabilece\u011fi de belirtilmektedir (47,48).<\/p>\n

El Hijyeni E\u011fitimi ve \u0130zlemi<\/b><\/h3>\n

El hijyeni, infeksiyon kontrol\u00fcn\u00fcn temel ta\u015f\u0131d\u0131r. G\u00f6zlemci temelli izlemlerin s\u0131n\u0131rlamalar\u0131 ve g\u00f6zlem yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131, objektif \u00f6l\u00e7\u00fcm sistemlerine olan ihtiyac\u0131 art\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r. Bu do\u011frultuda geli\u015ftirilen yapay zek\u00e2 destekli g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma sistemleri ve sens\u00f6rl\u00fc el dezenfektan\u0131 \u00fcniteleri, sa\u011fl\u0131k \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n\u0131n el hijyeni uygulamalar\u0131n\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 ve bireysel d\u00fczeyde izleyebilmektedir (49). Derin \u00f6\u011frenme tabanl\u0131 video analiz sistemleri ise uygun ve uygun olmayan el hijyeni uygulamalar\u0131n\u0131 y\u00fcksek do\u011frulukla ay\u0131rt edebilmekte ve anl\u0131k raporlama sa\u011flayabilmektedir. \u201cSoapy\u201d olarak adland\u0131r\u0131lan ak\u0131ll\u0131 el y\u0131kama istasyonunun, oyunla\u015ft\u0131rma ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f geri bildirim yakla\u015f\u0131mlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla el hijyeni uyumunu art\u0131rd\u0131\u011f\u0131 g\u00f6sterilmi\u015ftir (50).\u00a0<\/span><\/p>\n

Ortam Dezenfeksiyonu ve Ultraviyole-C Robotlar\u0131<\/b><\/h3>\n

COVID-19 pandemisi ile ortam temizli\u011fi ve y\u00fczey dezenfeksiyonunun \u00f6nemi daha da belirginle\u015fmi\u015ftir. Bu kapsamda yapay zek\u00e2 algoritmalar\u0131yla y\u00f6nlendirilen ultraviyole-C (UV-C) robotlar\u0131, konvansiyonel temizlik y\u00f6ntemlerine yard\u0131mc\u0131 olarak standardizasyonun art\u0131r\u0131lmas\u0131na ve temizlik kalitesinin iyile\u015ftirilmesine katk\u0131da bulunmaktad\u0131r (51). Ayr\u0131ca, UV-C robotlar\u0131n\u0131n, haritalama ve rota planlama algoritmalar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ortam\u0131n t\u00fcm y\u00fczeylerini kapsayacak bi\u00e7imde \u00e7al\u0131\u015fabildi\u011fi bildirilmi\u015ftir (51). Bununla birlikte, UV-C robotlar\u0131n\u0131n etkinli\u011finin \u00f6n temizlik uygulamalar\u0131na ba\u011f\u0131ml\u0131 oldu\u011fu ve dezenfeksiyonda tek ba\u015f\u0131na yeterli olmad\u0131\u011f\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurularak konvansiyonel temizlik y\u00f6ntemleri ile birlikte kullan\u0131lmas\u0131 \u00f6nerilmektedir (52).<\/p>\n

Salg\u0131n Tespiti ve Anomali Tabanl\u0131 Uyar\u0131lar<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2 sistemleri, elektronik sa\u011fl\u0131k kay\u0131tlar\u0131nda zaman ve mek\u00e2na dayal\u0131 ola\u011fand\u0131\u015f\u0131 k\u00fcmelenmeleri saptayarak salg\u0131n ba\u015flang\u0131c\u0131n\u0131 tahmin edebilmektedir. Bu t\u00fcr sistemler, klasik s\u00fcrveyans y\u00f6ntemleriyle gecikmeli olarak tan\u0131nabilecek k\u00fcmelenmeleri daha erken a\u015famada belirleyerek infeksiyon kontrol ekiplerine ve hastane y\u00f6netimine erken uyar\u0131 iletebilmektedir. Bu sayede temas izolasyonlar\u0131n\u0131n ba\u015flat\u0131lmas\u0131, olas\u0131 kayna\u011f\u0131n tespitine y\u00f6nelik taramalar\u0131n yap\u0131lmas\u0131 ve \u00e7evresel kontrol \u00f6nlemlerinin zaman\u0131nda uygulanmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcn olabilmekte ve salg\u0131n y\u00f6netimi s\u00fcre\u00e7leri daha etkin bi\u00e7imde y\u00fcr\u00fct\u00fclebilmektedir (53).<\/p>\n

ANT\u0130M\u0130KROB\u0130YAL Y\u00d6NET\u0130\u015e\u0130MDE YAPAY ZEK\u00c2<\/b><\/h2>\n

Antibiyotik Re\u00e7eteleme Analizi ve Karar Destek Sistemleri<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2 destekli karar destek sistemleri, antibiyotik re\u00e7etelerinin uygunlu\u011funun de\u011ferlendirilmesi ve g\u00fcncel rehberler do\u011frultusunda alternatif tedavi se\u00e7eneklerinin sunulmas\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemli avantajlar sa\u011flamaktad\u0131r. Klinik karar destek sistemleriyle entegre edilen bu modeller; dozlama hatalar\u0131n\u0131n \u00f6nlenmesi, gereksiz geni\u015f spektrumlu ajan kullan\u0131m\u0131n\u0131n azalt\u0131lmas\u0131 ve tedavi s\u00fcresinin optimize edilmesi gibi alanlarda klinisyenlere destek olmaktad\u0131r (54). Yo\u011fun bak\u0131m \u00fcnitesinde tedavi g\u00f6ren 18 988 hastan\u0131n retrospektif verileri kullan\u0131larak geli\u015ftirilen bir modelde, antibiyotik tedavisinin erken sonland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131n hastanede kal\u0131\u015f s\u00fcresini ortalama 2.71 g\u00fcn azaltt\u0131\u011f\u0131 g\u00f6sterilmi\u015ftir. Bu bulgu, yapay zek\u00e2 destekli sistemlerin tedavi s\u00fcresini optimize etmede etkili olabilece\u011fini ortaya koymaktad\u0131r (55).<\/p>\n

Antibiyotik Diren\u00e7 \u00d6ng\u00f6r\u00fcs\u00fc ve E\u011filim \u0130zleme<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2, hastane d\u00fczeyinde antimikrobiyal diren\u00e7 paternlerini \u00f6ng\u00f6rmek ve diren\u00e7 e\u011filimlerini izlemek i\u00e7in de etkili bir ara\u00e7t\u0131r. Hastane antibiyogram verileri, hasta demografisi ve t\u00fcketim miktarlar\u0131 gibi parametreleri analiz eden modeller, diren\u00e7 art\u0131\u015f potansiyeli olan patojenleri \u00f6nceden belirleyebilmektedir (56). Bu durum, antimikrobiyal kullan\u0131m politikalar\u0131n\u0131n dinamik olarak g\u00fcncellenmesini ve riskli alanlara hedeflenmi\u015f m\u00fcdahaleleri m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n

Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f Antibiyotik Se\u00e7imi<\/b><\/h3>\n

Geli\u015ftirilmi\u015f \u00e7e\u015fitli yapay zek\u00e2 destekli modeller, hastaya \u00f6zg\u00fc klinik \u00f6zellikleri, laboratuvar sonu\u00e7lar\u0131n\u0131, \u00f6nceki tedavi \u00f6yk\u00fcs\u00fcn\u00fc ve lokal diren\u00e7 verilerini birlikte analiz ederek hasta bazl\u0131 antibiyotik \u00f6nerileri sunabilmektedir. Bu sistemler, \u00f6zellikle sepsis veya imm\u00fcns\u00fcprese hasta gruplar\u0131nda uygun ampirik tedaviye zaman\u0131nda ba\u015flanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilmektedir (57).\u00a0<\/span><\/p>\n

Klinik Eczac\u0131l\u0131k ve Antimikrobiyal Y\u00f6neti\u015fim Ekipleriyle Entegrasyon<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2 ara\u00e7lar\u0131n\u0131n, AMY ekipleri ve klinik eczac\u0131larla b\u00fct\u00fcnle\u015fik olarak \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlanmas\u0131 \u00f6nerilmektedir. Antibiyotik tedavi s\u00fcresi, doz aral\u0131klar\u0131, de-eskalasyon \u00f6nerileri ve oral tedaviye ge\u00e7i\u015f zamanlamas\u0131 gibi konularda otomatik \u00f6neriler sunan sistemlerin, AMY ekiplerinin i\u015f y\u00fck\u00fcn\u00fc azaltarak ve daha fazla say\u0131da hastan\u0131n de\u011ferlendirilmesine olanak tan\u0131d\u0131\u011f\u0131 bildirilmi\u015ftir. Ayr\u0131ca bu sistemlerin, y\u00fcksek riskli antibiyotiklerin gereksiz kullan\u0131m\u0131n\u0131 s\u0131n\u0131rlamaya y\u00f6nelik uyar\u0131 mekanizmalar\u0131 geli\u015ftirerek hastane protokollerine uyumu art\u0131rabildi\u011fi belirtilmi\u015ftir (58).\u00a0<\/span><\/p>\n

\u0130zlem, Geri Bildirim ve Klinik Performans G\u00f6stergeleri<\/b><\/h3>\n

Yapay zek\u00e2 sistemleri, klinik birimler baz\u0131nda antibiyotik kullan\u0131m \u00f6r\u00fcnt\u00fclerini analiz ederek kullan\u0131m s\u0131kl\u0131\u011f\u0131, tedavi s\u00fcresi ve ajan da\u011f\u0131l\u0131m\u0131na ili\u015fkin veriler \u00fcretebilmekte ve bu verileri AMY ekipleri ile y\u00f6neticilere sunabilmektedir. Klinik kararlar\u0131n\u0131n \u015feffaf bir \u015fekilde izlenmesi, geri bildirim mekanizmalar\u0131n\u0131n etkinli\u011fini art\u0131rmakta ve davran\u0131\u015fsal de\u011fi\u015fimin s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fini sa\u011flamaktad\u0131r (54). Antimikrobiyal y\u00f6neti\u015fim i\u00e7in geli\u015ftirilen izlem panelleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ger\u00e7ek zamanl\u0131 takip sa\u011flanarak a\u015f\u0131r\u0131 re\u00e7etelemenin \u00f6n\u00fcne de ge\u00e7ilebilmektedir (54).<\/p>\n

SINIRLILIKLAR, ZORLUKLAR VE GELECEK PERSPEKT\u0130F<\/b><\/h2>\n
\"\"<\/a>

Tablo 1.<\/strong> Yapay Zek\u00e2 Uygulamalar\u0131n\u0131n Temel S\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar\u0131 ve Zorluk Alanlar\u0131<\/p><\/div>\n

Yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131n infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 ve klinik mikrobiyoloji alan\u0131nda yayg\u0131n ve etkili bi\u00e7imde kullan\u0131labilmesi, baz\u0131 temel s\u0131n\u0131rlamalar\u0131n a\u015f\u0131lmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Algoritmalar\u0131n e\u011fitildi\u011fi veri setlerinin heterojenli\u011fi ve kullan\u0131lan verilerin kalitesi, bu sistemlerin do\u011frulu\u011funu ve genellenebilirli\u011fini do\u011frudan etkilemektedir. Farkl\u0131 sa\u011fl\u0131k sistemlerinde ayn\u0131 modelin benzer ba\u015far\u0131y\u0131 g\u00f6stermemesi, \u00f6nemli bir s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 olarak \u00f6ne \u00e7\u0131kmaktad\u0131r (59). Bunun yan\u0131 s\u0131ra, eksik, hatal\u0131 ya da standardize edilmemi\u015f elektronik sa\u011fl\u0131k kay\u0131tlar\u0131 yapay zek\u00e2 sistemlerinin g\u00fcvenilirli\u011fini olumsuz y\u00f6nde etkilemektedir. Konuya ili\u015fkin etik ve yasal sorunlar g\u00f6z ard\u0131 edilemez; hasta mahremiyeti, veri g\u00fcvenli\u011fi ve algoritmik yanl\u0131l\u0131k, yapay zek\u00e2n\u0131n klinik uygulamalar\u0131na entegrasyonunu s\u0131n\u0131rland\u0131ran \u00f6nemli unsurlar aras\u0131ndad\u0131r (59,60). \u00d6te yandan, klinik yarg\u0131n\u0131n yerine ge\u00e7emeyen bu sistemlerin, destekleyici rol\u00fcn\u00fcn do\u011fru bir \u015fekilde anla\u015f\u0131lmas\u0131 gerekir (61). S\u00f6z konusu s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131klar ve zorluklar Tablo 1\u2019de sunulmu\u015ftur.<\/p>\n

Yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131n sa\u011fl\u0131k alan\u0131nda kullan\u0131lmas\u0131nda etik ilkelerin yan\u0131 s\u0131ra ulusal ve uluslararas\u0131 mevzuata uyum da kritik \u00f6neme sahiptir. T\u00fcrkiye\u2019de ki\u015fisel sa\u011fl\u0131k verilerinin i\u015flenmesi, 6698 say\u0131l\u0131 Ki\u015fisel Verilerin Korunmas\u0131 Kanunu (KVKK) kapsam\u0131nda \u201c\u00f6zel nitelikli ki\u015fisel veri\u201d ba\u015fl\u0131\u011f\u0131 alt\u0131nda s\u0131k\u0131 d\u00fczenlemelere tabidir ve sa\u011fl\u0131k verilerinin i\u015flenmesi ancak kanunda belirtilen s\u0131n\u0131rl\u0131 ko\u015fullar alt\u0131nda m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr (62). A\u00e7\u0131k r\u0131za, ayd\u0131nlatma y\u00fck\u00fcml\u00fcl\u00fc\u011f\u00fc, veri minimizasyonu, ama\u00e7la s\u0131n\u0131rl\u0131l\u0131k ve g\u00fcvenli saklama gibi ilkeler, yapay zek\u00e2 modellerinin e\u011fitimi ve klinik kullan\u0131m\u0131 s\u0131ras\u0131nda g\u00f6zetilmesi gereken temel gerekliliklerdir. Avrupa Birli\u011fi Genel Veri Koruma T\u00fcz\u00fc\u011f\u00fc (General Data Protection Regulation, GDPR) ise sa\u011fl\u0131k verilerini hassas veri kategorisinde ele almakta; \u201cprivacy by design\u201d, veri koruma etki de\u011ferlendirmesi (Data Protection Impact Assessment, DPIA), \u015feffafl\u0131k ve bireylerin kendi verileri \u00fczerindeki denetim hakk\u0131 gibi y\u00fck\u00fcml\u00fcl\u00fcklerle yapay zek\u00e2 temelli klinik karar destek sistemlerinin hesap verebilir, izlenebilir ve g\u00fcvenli \u015fekilde tasarlanmas\u0131n\u0131 zorunlu k\u0131lmaktad\u0131r (63). Ayr\u0131ca 2024 y\u0131l\u0131nda kabul edilen AB Yapay Zek\u00e2 Yasas\u0131 (EU Artificial Intelligence Act), sa\u011fl\u0131k alan\u0131ndaki yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131 \u201cy\u00fcksek riskli sistemler\u201d aras\u0131nda s\u0131n\u0131fland\u0131rarak algoritmik \u015feffafl\u0131k, veri kalitesi, teknik dok\u00fcmantasyon ve insan g\u00f6zetimi gerekliliklerini daha da g\u00fc\u00e7lendirmi\u015ftir (64). Bu nedenle infeksiyon hastal\u0131klar\u0131 ve klinik mikrobiyoloji alan\u0131nda geli\u015ftirilen yapay zek\u00e2 sistemlerinde hem KVKK hem GDPR ile uyumlu bir veri i\u015fleme yakla\u015f\u0131m\u0131 benimsenmesi, hukuki risklerin azalt\u0131lmas\u0131 ve g\u00fcvenli uygulamalar\u0131n desteklenmesi a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n

Yapay zek\u00e2n\u0131n sa\u011fl\u0131k alan\u0131nda uygulanmas\u0131nda en s\u0131k kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan zorluklardan biri, algoritmalar\u0131n a\u00e7\u0131klanabilirli\u011fidir. Klinik karar destek sistemlerinin g\u00fcven olu\u015fturabilmesi i\u00e7in \u015feffaf, izlenebilir ve do\u011frulanabilir olmas\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131r (28). Bu sistemlerin g\u00fcvenle kullan\u0131labilmesi i\u00e7in sa\u011fl\u0131k profesyonellerinin teknolojiye olan g\u00fcveninin art\u0131r\u0131lmas\u0131 ve gerekli e\u011fitimin sa\u011flanmas\u0131 gerekmektedir. Yetersiz kullan\u0131c\u0131 e\u011fitimi, teknolojik altyap\u0131 eksiklikleri ve kurumsal adaptasyon s\u00fcre\u00e7lerindeki diren\u00e7, yapay zek\u00e2n\u0131n sahadaki etkisini s\u0131n\u0131rlayan di\u011fer fakt\u00f6rlerdir (59). Ayr\u0131ca bu sistemlerin deneyim ve sezgiye dayal\u0131 klinik karar s\u00fcre\u00e7lerini yeterince yans\u0131tamamas\u0131 da \u00f6nemli bir dezavantaj olarak de\u011ferlendirilmektedir.<\/p>\n

Yapay zek\u00e2 ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fck miktardaki veri ihtiyac\u0131, \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n \u00e7o\u011funlukla prospektif de\u011fil retrospektif olarak tasarlanmas\u0131na yol a\u00e7maktad\u0131r. Retrospektif \u00e7al\u0131\u015fmalar, ge\u00e7mi\u015fte etiketlenmi\u015f verilerin kullan\u0131lmas\u0131yla modellerin e\u011fitilmesini ve test edilmesini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lmakla birlikte, klinik a\u00e7\u0131dan en de\u011ferli kan\u0131t d\u00fczeyi olarak kabul edilen prospektif \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n yerini tutamamaktad\u0131r. Benzer \u015fekilde, klinik uygulamalarda randomize kontroll\u00fc \u00e7al\u0131\u015fmalar alt\u0131n standart kabul edilirken, yapay zek\u00e2 alan\u0131nda randomize kontroll\u00fc \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n say\u0131s\u0131 g\u00f6rece s\u0131n\u0131rl\u0131d\u0131r ve \u00e7ok say\u0131da \u00e7al\u0131\u015fma hakem de\u011ferlendirmesi olmaks\u0131z\u0131n yay\u0131mlanmaktad\u0131r (65). T\u00fcm bunlara ek olarak yapay zek\u00e2 \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131nda kullan\u0131lan model mimari ve metodolojilerin heterojenli\u011fi, \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131labilirli\u011fini azaltmakta; F1 skoru ve \u201ccosine similarity\u201d gibi t\u0131p alan\u0131nda yayg\u0131n olmayan performans metriklerinin s\u0131kl\u0131kla kullan\u0131lmas\u0131 da sa\u011fl\u0131k alan\u0131na uyarlamada ek zorluklar olarak \u00f6ne \u00e7\u0131kmaktad\u0131r (66).\u00a0<\/span><\/p>\n

Buna kar\u015f\u0131n, yapay zek\u00e2n\u0131n infeksiyon hastal\u0131klar\u0131, AMY ve infeksiyon kontrol\u00fc alanlar\u0131ndaki kullan\u0131m potansiyeli her ge\u00e7en g\u00fcn artmaktad\u0131r. Geli\u015fmi\u015f algoritmalar; birey d\u00fczeyinde risk analizi, ger\u00e7ek zamanl\u0131 s\u00fcrveyans, klinik mikrobiyoloji verilerinin entegrasyonu ve uzaktan hasta izlemi gibi yenilik\u00e7i uygulamalar\u0131n \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7maktad\u0131r (45,54). \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck veri analiti\u011fi ve derin \u00f6\u011frenme modelleri sayesinde, yerel diren\u00e7 profilleri ile hasta verilerinin birlikte de\u011ferlendirilmesiyle ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f infeksiyon kontrol stratejilerinin geli\u015ftirilmesi m\u00fcmk\u00fcn h\u00e2le gelmi\u015ftir (46,57). D\u00fcnya Sa\u011fl\u0131k \u00d6rg\u00fct\u00fc gibi uluslararas\u0131 otoritelerin yapay zek\u00e2 tabanl\u0131 ara\u00e7lar\u0131 rehberlerine entegre etmesi, bu teknolojilere olan g\u00fcvenin k\u00fcresel \u00f6l\u00e7ekte artt\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir.<\/p>\n

Gelecekte yapay zek\u00e2 destekli sistemlerin, hastane bilgi y\u00f6netim sistemleriyle entegre bi\u00e7imde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131, ulusal s\u00fcrveyans a\u011flar\u0131na veri sa\u011flamas\u0131 ve kalite g\u00f6stergeleri \u00fcretmesi hedeflenmektedir. Ancak bu entegrasyonun etik, hukuki ve ekonomik boyutlar\u0131 titizlikle de\u011ferlendirilmelidir. Klinik karar destek s\u00fcre\u00e7lerinde yapay zek\u00e2n\u0131n etkin bi\u00e7imde yer alabilmesi i\u00e7in y\u00fcksek kaliteli veri \u00fcretimi, algoritmalar\u0131n \u015feffafl\u0131\u011f\u0131 ve sa\u011fl\u0131k \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n\u0131n e\u011fitimi \u00f6ncelikli konular aras\u0131nda yer almal\u0131d\u0131r (59). Bu ko\u015fullar sa\u011fland\u0131\u011f\u0131nda yapay zek\u00e2 sistemlerinin infeksiyon hastal\u0131klar\u0131n\u0131n tan\u0131s\u0131 ve tedavisi, infeksiyon kontrol\u00fc ve AMY alanlar\u0131nda g\u00fc\u00e7l\u00fc ve g\u00fcvenilir bir destek arac\u0131 h\u00e2line gelmesi m\u00fcmk\u00fcn olacakt\u0131r.<\/p>\n

T\u00fcm bunlara ek olarak; dijital ikiz ve eri\u015fim destekli \u00fcretim (Retrieval-
\nAugmented Generation, RAG) gibi yeni yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131 klinik uygulamalar\u0131 kal\u0131c\u0131 olarak de\u011fi\u015ftirme potansiyeline sahiptir. Dijital ikiz, bir nesnenin, bir hastan\u0131n veya bir sistemin ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 yans\u0131tan, ger\u00e7ek zamanl\u0131 verilerle g\u00fcncellenen ve sim\u00fclasyon \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 i\u00e7in kullan\u0131lan sanal bir temsilidir. Dijital ikiz uygulamalar\u0131, \u00e7eki\u015fmeli \u00fcretici a\u011flar gibi model mimarilerini kullanarak \u00e7al\u0131\u015fmalardaki veri say\u0131s\u0131n\u0131n art\u0131r\u0131labilmesine, sa\u011fl\u0131k bak\u0131m\u0131 profesyonellerinin e\u011fitimine, hatta farkl\u0131 klinik senaryolarla klinik kohortlar\u0131n olu\u015fturulmas\u0131na ve bu sayede klinik \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n yap\u0131labilmesine olanak sa\u011flamaktad\u0131r (67). Eri\u015fim destekli \u00fcretim yakla\u015f\u0131m\u0131 ise hayat\u0131m\u0131z\u0131 dramatik olarak de\u011fi\u015ftiren ChatGPT-4 gibi b\u00fcy\u00fck dil modellerinin kendisini de\u011fi\u015ftirmeden, d\u0131\u015f bilgi kaynaklar\u0131yla destekleyerek \u00fcretilen \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n do\u011frulu\u011funu ve g\u00fcncelli\u011fini art\u0131rmay\u0131 ama\u00e7lamaktad\u0131r. Bu sayede hal\u00fcsinasyon, statik bilgi, \u015feffafl\u0131k ve yanl\u0131l\u0131k gibi k\u0131s\u0131tl\u0131l\u0131klar\u0131n azalt\u0131lmas\u0131 ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f, konuya \u00f6zg\u00fc b\u00fcy\u00fck dil modellerinin sa\u011fl\u0131k alan\u0131na entegrasyonunu m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar (68).<\/p>\n

Sonu\u00e7 olarak; yapay zek\u00e2 klinik kararlarda hekimleri destekleyen g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. Gelecekte y\u00fcksek kaliteli veri, \u015feffaf algoritmalar, multidisipliner i\u015f birli\u011fi ve etkin reg\u00fclasyonlarla desteklendi\u011finde, yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131n\u0131n hem hasta bak\u0131m\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmesi hem de sa\u011fl\u0131k sistemlerinin s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirli\u011fine katk\u0131 sa\u011flamas\u0131 beklenmektedir.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

G\u0130R\u0130\u015e Yapay zek\u00e2, bilgisayar biliminin, insan zek\u00e2s\u0131 gerektiren g\u00f6revleri yerine getirebilen sistemler geli\u015ftirmeye odaklanan bir dal\u0131d\u0131r (1). Yapay zek\u00e2n\u0131n temel amac\u0131, makinelerin \u00e7evrelerini alg\u0131layabilmesi, edindikleri bilgileri kullanarak yeni durumlara uyum sa\u011flayabilmesi ve insan benzeri d\u00fc\u015f\u00fcnme, ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, \u00f6\u011frenme ve karar verme s\u00fcre\u00e7lerini taklit edebilmesidir. Bu ba\u011flamda yapay zek\u00e2; sa\u011fl\u0131k, finans, e\u011fitim, \u00fcretim ve ula\u015f\u0131m gibi […]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":31927,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[5127],"tags":[6148,3705,4372,5176],"class_list":["post-31536","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-derleme","tag-antimikrobiyal-yonetisim","tag-infeksiyon-hastaliklari","tag-infeksiyon-kontrolu","tag-yapay-zeka"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31536","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31536"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31536\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":31879,"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31536\/revisions\/31879"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31927"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31536"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31536"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.klimikdergisi.org\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31536"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}