Polifarmasi yan etkilerini azaltmaya ve akılcı ilaç kullanımını desteklemeye yönelik yapay zeka destekli web uygulama tasarımı ve geliştirilmesi
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, ANKARA ŞEHİR SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, DAHİLİ TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ŞEYMA HANDAN AKYÖN
Danışman: Tarık Eren YILMAZ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Giriş: Beş veya daha fazla ilacın aynı anda kullanımı olarak bilinen ve yaşla birlikte artış görülen polifarmasinin komplikasyonlarının başlıcaları uygunsuz ilaç kullanımı(UİK), ilaç-ilaç etkileşimi, ilaç-hastalık etkileşimi olup çalışmamızda sağlık profesyonellerinin günlük pratiklerinde polifarmasi yan etkilerini azaltmaya ve akılcı ilaç kullanımı desteklemeye yönelik, hastayı yaşı, kullandığı ilaçlar ve kronik hastalıkları ile birlikte değerlendirecek yardımcı bir araç hazırlamak amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırmamızda ilk etapta metodolojik bir araştırma neticesinde güncel ve geriatrik hastada kanıta dayalı 6 adet uygunsuz ilaç kullanım (UİK) kriterleri, ilaç prospektüsleri, PUBMED sistemi üzerinden yayınlanmış ilgili güncel makaleler ve güncel kronik hastalık rehberleri ışığında oluşturulan veri tabanı ile güncel ve kapsamlı bir yardımcı araç oluşturulmuştur. İkinci aşamada 430 en sık kullanılan ilaç etkeni ve yaşlıda sık görülen kronik hastalıkların etkileşim bilgisini içeren yardımcı aracın pratikte kullanımı kolaylaştıracak ve hızlandıracak yapay zeka destekli bir web uygulaması (Fast&Rational) tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Son aşamada geliştirilen web uygulaması ile kesitsel gözlemsel tek merkezli bir çalışmanın hazır verileri UİK, ilaç-ilaç ve ilaç-hastalık etkileşim tespiti için kullanılmıştır. Ayrıca bu veriye ait etkileşimlerin web uygulaması kullanılarak ve kullanılmadan tespit etme sürelerinin hesaplanması ve karşılaştırması yapılmıştır. Önerilen web uygulaması, https://fastrational.com/ web adresinde herkese açıktır. Bulgular: Örnekleme ait polifarmasi oranı %64,9 iken multimorbidite oranı %97,3 olarak saptanmıştır. Önerdiğimiz aracın içerdiği uygunsuz ilaç etken oranı %75,3 iken web uygulaması veri tabanındaki kriterlerin içerdiği uygunsuz ilaç etken oranı en çoktan en aza doğru sırasıyla EU(7)-PIM, US-FORTA, Time-to-STOPP, AGS Beers 2019, STOPP v2, AGS Beers 2012 ve Priscus kriterleri (%63,5-%19,5) olmuştur. Önerdiğimiz araç, AGS Beers 2019, Time-to-Stopp ve STOPP v2 ile tespit edilen tüm ilaç-ilaç ve ilaç-hastalık etkileşimlerini içermektedir. İçerdikleri ilaç-ilaç ve ilaç-hastalık etkileşim bilgisi önerdiğimiz araç ile %89,2 ve %87,8 iken sırasıyla STOPP v2 kriterleri ile %7,25 ve %7,25, TIME-to-STOPP ile %4,03 ve %7,25, AGS Beers 2019 ile %4,8 ve %0,38 olarak tespit edilmiştir. Bizim önerdiğimiz araç etkileşim tespitinde UİK kriterlerine göre daha kapsamlı olup bu durum her bir kriter için istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu konuda tecrübeli bir pratisyen, web uygulaması olmadan bir hastası için 3 kategoride etkileşim tespit ederken geçen toplam süre ortalama 2278 saniye iken, web uygulaması ile bu süre ortalama 33.8 saniyeye düşmüştür ve bu durum istatistiksel olarak anlamlıdır. Sonuç: Literatürde birçok çalışmada klinisyenin pratiğinde polifarmasi durumunda ilaç düzenlemesi önündeki en büyük engelin "zaman kısıtlılığı" olduğu gösterilmiştir. Çalışmamızda önerdiğimiz web uygulaması geleneksel yöntemden 60 kat daha hızlı bir şekilde ortalama yaklaşık yarım dakikada hasta özelinde yaş faktörünü de dikkate alarak ilaç etkenlerini ve kronik hastalıklarını analiz etmektedir. Ayrıca literatürde tek başına yaşlı hastada uygunsuz ilaç kullanım kriterleri aktif kullanılan ilaçları içerme konusunda yetersiz ve heterojenlik göstermekte olup çok daha kapsamlı, hasta merkezli, sistem tabanlı ve kolay uygulanabilir araçlara olan ihtiyacın var olduğu çalışmamız sırasında da tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarımıza göre önerdiğimiz web uygulaması, UİK tespitinde yaşlı hastada uygunsuz ilaç kriterlerinin en kapsamlısından 2 kat, kapsamı en düşük olan kriterden 5 kat daha kapsamlı olduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak, üç kategoride aynı anda çıktı veren yapay zeka destekli ilk ve tek web uygulamamız ile klinisyene, hasta özelinde etkileşim tespitini kolaylaştırmak, ilgili kaynakçalara hızlı bir şekilde ulaşmasını sağlamak ve nihayetinde akılcı ilaç kullanımını desteklemek hedeflenmiştir. Anahtar Kelimeler: Aile Hekimliği, Bilgisayar-yardımlı karar verme, Geriatri, İlaç etkileşimleri, Multimorbidite, Polifarmasi, Potansiyel Olarak Uygunsuz İlaç Listesi, Yapay zeka