Medikal Onkolojide Yapay Zeka ve Klinik Karar Destek Sistemleri Neden Daha Önemli Hale Gelmeye Başladı?

Hasta tümörlerinin moleküler profilinin çıkarılmasında NGS’nin giderek daha fazla benimsenmesi, klinik laboratuvarlarda NGS bulgularının modern bir şekilde yorumlanması ihtiyacını artırmaktadır. Varyant yorumlamada birçok kaynak referans gösterilebilir olsa da onkoloji için açık bilgi tabanlarının içeriği yalnızca kısmi olarak örtüşmektedir ve birden fazla veri tabanındaki bilgilerin karşılaştırılması her varyantın kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi açısından oldukça önemlidir. Zamanında güncelleme, doğru yorumlama imkanı sunmaktadır. Bu, klinik karar desteğinin (CDS), oldukça büyük ve değişen bilgi tabanının, genomik olarak karşılık gelen tedavinin klinik iş akışına dahil edilmesini kolaylaştırmak için bir fırsattır.

Rutin laboratuvar kullanımında bilgi tabanlarının benimsenmesinin sağlanması ile ilgili önemli zorluklardan bazıları veri tabanına erişim, klinik iş akışına entegrasyon ve arayüzün kullanılabilirliğidir.

Hızlı bir şekilde ilerleyen kanser genom bilimi ve hassas tıp alanları hesaba katıldığında klinik karar destek sistemleri, laboratuvarlara ve onkologlara ilaç onayları ve tavsiyelerindeki değişiklikler, ek olarak bilimsel yayınlardaki yeni bulguları güncel olarak takip etmeleri için bir yol sunmaktadır. Kanser literatürünü takip etmek her gün ortalama 272 makale okumayı gerektirdiğinden, klinik karar destek sistemleri, moleküler uzmanların ve tıbbi onkologların daha az aşina olabileceği hedeflenebilir genlerin yorumlanmasında yardımcı olabilmekte, özellikle NGS panelleri daha büyük olduğunda, eşleşen tedavi veya klinik çalışmalar için uygun hastaların belirlenmesine yardımcı olabilmekte ve genel tedavi seçimini ve sağkalımı iyileştirebilmektedir. Harici veri tabanlarının uygunluğuyla ilgili zorluklar olsa da, bu veri tabanları, aksi durumda parçalı ve karmaşık olan ve gün geçtikçe gelişen biyomedikal verilerin iyileştirilmesinden faydalanan klinik karar destek sistemlerinin hasta bakımında kaliteyi, zaman verimliliğini kılavuzlara uygunluğu geliştirmesine yardımcı olmasını sağlayabilmektedirler. Varyant yorumlama, iş akışındaki adımların otomatikleştirilmesi tutarlılığını artırabilmekte ve kuruluşlardaki hataları azaltabilmektedir.