Birisi aynı anda birkaç kronik hastalığa sahip olduğunda standart tedavi planları artık yeterli olmaz. Tek bir hastalığı tedavi etmek için yapılan protokoller, birden fazla sağlık sorunu olan kişilere uygulandığında sorunlara neden olur. Doktorlar, bir soruna çok odaklanmak başka birini kötüleştirebileceği için çıkmazda kalır. Örneğin tansiyon kontrolünü ele alalım. Bir doktor, hem kalp yetmezliği hem de böbrek hastalığı olan birinin tansiyonunu agresif şekilde düşürürse bu durum böbrek fonksiyonlarını zarar verebilir. Benzer şekilde, yüksek tansiyonu olan birine düşük sodyumlu besinler yemesi söylenmesi, aynı zamanda ciddi kalp yetmezliğiyle başa çıkmak zorunda olması durumunda gereksinimleriyle çelişir. Tüm bu çelişkiler ciddi sorunlara ve büyük maliyetlere yol açar. Geçen yıl Ponemon araştırmasına göre, doktorlar uyum içinde çalışmadığında her hasta başına yılda yaklaşık 740 bin dolar ekstra maliyet oluşur. Diyabet gibi hastalıklarla birlikte kalp yetmezliği yaşayan bireyler sürekli ne yedikleri ya da hangi ilaçları aldıkları konusunda karışık mesajlar alırlar ve bu da hastaneye gitme sayılarının artmasına neden olur. Peki çözüm nedir? Sağlık hizmetleri, her hastalığı ayrı ayrı incelemekten uzaklaşmalı ve tek tek hastalıklar yerine tüm bireyi düşünmeye başlamalıdır.
Kronik hastalıkların yönetimi artık sadece tıbbi bilgilerle sınırlı değil. Doktorlar günümüzde tedavi planları oluştururken bir araya getirilen tüm tür bilgileri değerlendirmeye başlıyor. Vücut içinde olanları giyilebilir cihazlar aracılığıyla izliyor, insanların yaşam şekilleriyle ilgili ayrıntıları topluyor ve bir kişinin randevularına ulaşabilmesi ya da yakınında sağlıklı gıda seçeneklerinin yeterli olup olmadığı gibi faktörleri dikkate alıyor. Örneğin, sürekli glukoz izleme, hastanın doktorun yanına gitmediği zamanlarda bile kan şekeri seviyelerindeki değişiklikleri tespit edebilir. Günlük alışkanlıklara bakmak genellikle ilaçların neden düzenli kullanılmadığını gösterir. Taze ürünler sunan marketlerin yerlerini gösteren haritalar, birçok hastanın kötü beslenme seçimlerinin ardındaki sebebi açıklayabilir. Tüm bu parçalar bir araya geldiğinde sağlık hizmeti sağlayıcılar daha akıllı kararlar verebilir. Belki insülinin verilme zamanını gece vardiyasına göre ayarlayabilir ya da ilaç maliyetlerine yardımcı olacak yerel programlara destek sağlayabilir. Araştırmalar, bu yaklaşımın standart tek boyutlu tedavi planlarına kıyasla acil servis ziyaretlerini yaklaşık %30-35 oranında azalttığını gösteriyor. Her bir kişinin yaşamının bütünsel resmini düşünmek, tıbbi ekiplerin sorunlar acil duruma dönüşmeden önce tespit edilmesini sağlar; bunun yerine her seferinde yangını söndürmek değil.
Akıllı giyilebilir cihazlar, telefon uygulamaları ve bağlantılı gadget'lar sayesinde insanlar artık sağlık verilerini her gün, tüm gün boyunca takip edebiliyor ve eskiden pasif olan bireyler kendi sağlık süreçlerinin aktif katılımcıları haline geliyor. Bu küçük teknolojik yardımcılar nabız hızı, kan şeker seviyesi ve vücuttaki oksijen miktarı gibi konuları izliyor. Örneğin, CGM'ler diyabetliler için hayat kurtaran bir işlev görüyor ve kan şekeri çok yüksek ya da çok düşük olduğunda ses çıkararak uyarı veriyor. Astım veya KOAH hastalarının ilaçlarını ne sıklıkta kullandığını sayabilen akıllı inhaler'lar da mevcut. Cihazlar garip bir kalp ritmi örüntüsü gibi anormal bir durumu tespit ettiğinde, insanlar ertesi güne kadar beklemek yerine hemen davranışlarını değiştirebiliyor. Doktorlar bu bilgileri özel ekranlarda görüyor ve durum kötüye gitmeden önce, bozulmaya işaret edebilecek örüntüleri fark edebiliyor. Geçen yıl Journal of Medical Internet Research'de yayımlanan bir araştırmaya göre, bu uzaktan izleme sistemleri sayesinde kronik hastalıklar nedeniyle hastanelerde tekrar yatış oranları yaklaşık olarak yarı yarıya azaldı. Sağlık üzerinde sürekli göz bulundurulması, küçük sorunlar büyük acil durumlara dönüşmeden doktorların özelleştirilmiş tavsiyelerle erken müdahale etmesini sağlıyor.
Yapay zeka sistemleri, insanların hasta hissetmeye başlamasından çok önce potansiyel sorunları tespit edebilmek için giyilebilir cihazlardan ve tıbbi kayıtlardan gelen çeşitli sağlık verilerini inceler. Örneğin kalp yetmezliği veya KOAH gibi hastalıkları ele alalım. Akıllı algoritmalar, insanların çoğu kendi farkına varmadan ortaya çıkan, vücut ağırlığında küçük değişimler ya da hastaneye yatışın hemen öncesinde sıklıkla görülen garip nefes desenleri gibi ince değişiklikleri tespit edebilir. Bu makine öğrenimi programları, bir kişinin gün içinde ne kadar hareket ettiğini, uyku alışkanlıklarını ve reçete edilen ilaçları düzenli kullanıp kullanmadığını içeren çoklu faktörleri bir araya getirerek kişiselleştirilmiş risk değerlendirmeleri oluşturur. Örneğin KOAH'lı bir hastada oksijen seviyesi düştüğünde sistem sapma varsa erken müdahale edebilmeleri için sağlık sağlayıcılara uyarı gönderir. Geçen yıl Nature Medicine'de yayımlanan bir araştırma, bu tür tahmine dayalı araçların kullanılmasının bu kronik hastalıklardan muzdarip hastalarda acil servis ziyaretlerini yaklaşık %40 azalttığını gösterdi. Yapay zekanın önerdiği şekilde erken tedavi değişiklikleri yapılması sadece hastaların daha iyi sonuçlar almasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda ülke genelinde aşırı yoğunlukta olan sağlık sistemlerinin üzerindeki baskıyı da azaltır. Bu, uzun süreli sağlık sorunlarının acil duruma dönüşmeden önce yönetilmesi açısından teknolojinin ne kadar değerli olabileceğini göstermektedir.
Gerçek verilere dayalı sağlık çözümleri, hastalar için somut fark yaratan net sonuçlar gösterdikleri için öne çıkar. Geleneksel yöntemler genellikle şeyleri doğru şekilde ölçmez, ancak bu yeni yaklaşımlar iyileşme hızı, hastaneye geri dönüş sayılarındaki azalma ve saygın dergilerde yayımlanan çalışmalara dayalı olarak uzun vadeli sağlık gelişmeleri gibi önemli verileri yakından takip eder. Sağlık verilerinin büyük gruplarını incelemek bize kontrollü deneylerde olup bitenlerin aksine gerçek dünyada nelerin işe yaradığını görmemizi sağlar. Tedavilerin gerçek hastalarla karşılaştığı durumda laboratuvar sonuçları ile gerçek yaşam arasında hangi farklılıklar olduğunu anlayabiliriz. Ulusal Tıp Akademisi bunu 2024 raporunda belirtmiştir. İlginç olan bir diğer husus ise bu kanıta dayalı yöntemlerin aynı zamanda maliyetten de tasarruf sağlamasıdır. Kanıtlanmış protokolleri uygulayan hastaneler ve klinikler kronik hastalıkların yönetimi için harcanan paraya yaklaşık yüzde 30 daha iyi değer alabilir. Hem hastaları daha sağlıklı hâle getirmeye hem de işlemleri daha akıllıca yürütmeye odaklanmak kalıcı faydalar yaratır ve her şeyde hastayı ön planda tutmamıza daha da yaklaşmamızı sağlar.
Kronik hastalıkların yönetimi, hastalar zor zamanlerde bile sağlıklı alışkanlıklara bağlı kalmak konusunda gerçek güven duymaya başadığında en iyi şekilde işler. İşte bu noktada motivasyonel yaklaşımlar özellikle büyük hedefleri daha küçük adımlara bölen yöntemler işe yarar. İlaç uyumunu örnek alalım. Diyabeti olan bir kişi, her şeyi birden ele almaya çalışmak yerine, beslenmeyi ayarlamaya geçmeden önce her gün adım saymaya baslamak gibi basit bir adımla başlayabilir. Bu kademeli yaklaşım, insanlara yol boyunca başarı hissettirir. Geçen yılki CDC verilerine göre Amerikalı yetişkinlerin yaklaşık üçte biri temel sağlık bilgilerini anlama konusunda zorlanmaktadır. İyi programlar bunu, kavramları basit dille öğretmekle ve insanlara gerçek becerileri uygulama şansı vermekle ele alır. Müdahaleler bireyin gerçekten istedikleriyle uyumlu olduğunda, sonuçlar genellikle daha uzun süre kalıcı olur. Kimileri hatırlatma bildirimleri gönderen akıllı telefon uygulamalarına daha iyi tepki verir, diğerleri deneyimlerini paylaşabilecekleri grup ortamlarında güç bulur. Tüm bu fikirleri bir araya getirmek büyük fark yaratır. Journal of Cardiac Failure'de yayımlanan bir araştırma, bu tür programlara katılan kalp yetmezliği hastalarının gereksiz hastaneye gitme sayısı %25 azalmış olduğunu gösterdi. Asıl bahsettiğimiz şey, insanlara doktorların talimatlarını sadece takip etmek değil, kendilerine gerçek inanç temelli alışkanlıklar kazandırmalarına yardımcı olmaktır.
Telif hakkı © 2025 Shenzhen Sonka Medical Technology Co., Limited tarafından sahiplenilmiştir - Gizlilik Politikası