Birleşik Arap Emirlikleri’ndeki (BAE) Emirlik Sağlık Hizmetleri (EHS), Şubat 2023’te 2023-2026 yılları için bir yenilik stratejisi başlattı. Sağlıkla ilgili yeniliklerin sürdürülebilirliğini artırmak da dahil olmak üzere bir dizi hedefe ulaşmayı amaçlıyor.
EHS stratejisi, şirketlerde yerel beceriler geliştirmeyi ve inovasyonu artırmayı, pilot projeleri benimsemeyi ve sağlık hizmeti startup’larından oluşan güçlü bir ekosistem oluşturmayı amaçlıyor. Hâlihazırda hedeflenen alanlardan bazıları e-ziyaretler, elektronik tıbbi kayıtlar/elektronik sağlık kayıtları (EMR/EHR), teletıp, chatbot hizmetleri, tahmine dayalı analitik ve mobil uygulamaları içermektedir.
BAE ülkelerinde sıklıkla olduğu gibi, yerel becerilerin ve yerel bir ekosistemin oluşturulması, yerleşik uluslararası oyuncuların getirilmesiyle başlar. Bu, yerel halkın becerilerini daha büyük pazarlarda geliştirmiş olan büyük oyunculardan öğrendiği anlamına gelir.
Bu amaçla EHS, bu yılki Arab Health fuarı ve kongresinde bir dizi panel tartışması yürüttü ve yerel ve uluslararası oyuncularla çeşitli anlaşmalarla sonuçlandı. Bir dizi akıllı sağlık projesi, programı ve uygulaması duyurdu.
Ocak 2023’te EHS, her biri bölgede bir ilk olan Care AI ve Digital Twin projelerini başlattı. Care AI, kendi kendini izleme, hasta davranışını ve hareketini izleme ve hastalara teşhis koymada doktorlara yardımcı olmak için bilgisayar görüşünü kullanma için yapay zeka (AI) tarafından desteklenen, akıllı bir sağlık tesisi için temel bir sistemdir. Care AI, hasta verilerini otomatik olarak güncellemeye ve analiz etmeye ek olarak, hastanın durumu hakkında toplanan bilgilere dayalı olarak bakımı sürekli olarak iyileştirmek için AI teknolojisini de kullanır.
Care AI, EHS’nin bağlı tesislerinde onaylı sağlık ve güvenlik protokollerine uyumu değerlendirir ve izler, güvenlik protokollerinin ne kadar iyi uygulandığına dair bilgi toplar. Care AI ayrıca hastanın durumunu analiz etmeye ve değerlendirmeye yardımcı olur.
EHS, Dijital İkiz projesini Schneider Electric ve Microsoft ile ortaklaşa Al Qassimi Hastanesinde uyguluyor. Projenin amacı, tesislerin karbon ayak izini azaltmak, enerji tüketimini %30’a varan oranlarda azaltmak ve aynı zamanda arıza ve bakım işlerini %20’ye varan oranda azaltmaktır. Dijital ikizler, karbon emisyonlarını izlemek ve tahminlerde bulunmak ve güneş enerjisi gibi yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımını optimize etmek için kullanılacak.
Covid’in sağlık sistemlerine etkileri
EHS, Covid-19 salgını vurduğunda birkaç yıldır sağlık hizmetlerini iyileştirmek için teknolojiyi uyguluyordu. Ardından, Covid sırasında krize tepki olarak yeni uygulamalar geliştirildi ve çoğu durumda bu uygulamalar artık başka amaçlar için kullanılıyor.
EHS’nin CIO’su vekili Mubaraka Ibrahim, Dünya Bilgi Toplumu Zirvesi (WSIS) Forumu 2022’deki bir röportajda bu teknolojilerden bazılarını açıkladı.
İbrahim’e göre EHS, Covid-19 hakkında bilgi sağlamak ve hastaların randevu almasına ve aşıları kaydetmesine yardımcı olmak için bir uygulama devreye aldı. O sırada (Haziran 2022), uygulama 1,7 milyon kez indirildi. Ayrıca pandemi sırasında hastaların evden bir doktorla konuşmasını sağlamak için sanal bir klinik kurdu.
Bu yenilikler, insanların daha özgür hareket edebildiği günümüzde hala kullanılmaktadır. Artık hastaların nerede olurlarsa olsunlar tıbbi bakım sağlayıcılara ulaşmalarına yardımcı olacak araçların kullanılması üzerinde duruluyor. İbrahim, “Daha önce doktora gitmek için seyahat etmeleri gerekiyordu” dedi. “Bunu neden şimdi yapalım?”
Tahmin yapmak için BAE’de yapay zeka ve makine öğrenimi tanıtıldı. Pandemi sırasında EHS, tahminlerde bulunmak ve Covid ile ilişkili riskleri değerlendirmek için bu teknolojileri kullandı. Hasta verilerini bir veri tabanında topladılar ve hangi hastaların en fazla risk altında olduğunu, kimin hastaneye yatma olasılığının en yüksek olduğunu veya daha kötü olduğunu tahmin ettiler. Bu tahminler sadece kimlerin aşılanması gerektiğini belirlemeye yardımcı olmakla kalmadı, aynı zamanda hastanelerde kaynakların nerede gerekli olduğunu belirlemeye de yardımcı oldu.
AI ve büyük veri analitiğinin artan rolü
Pandemiden bu yana yapay zeka ve büyük veriler BAE’de sağlık hizmetlerinde giderek daha büyük bir rol oynuyor. 2023’ün başlarında Abu Dabi merkezli Presight AI, temel bir büyük veri modeli geliştirmek için G42 Healthcare ile bir mutabakat zaptı (MoU) imzaladı. İş ortakları, sağlık hizmeti sunucularının idari uygulamaları kolaylaştırması, veri doğruluğunu iyileştirmesi ve manuel veri girişini azaltması için çözümler oluşturmak amacıyla Presight’ın tümleşik analitik platformunu ve G42 Healthcare’in sağlık sektöründeki uzmanlığını kullanacak.
Ortaklar aynı zamanda evdeki bireylere de hizmet sağlamayı amaçlıyor. Akıllı saatler, bileklikler ve gelişmiş omik uygulamalardan toplanan verileri birleştirerek, sağlık sorunlarının erken tespitini iyileştirmeyi ve optimal sağlık için diyet, uyku programları ve egzersiz planları hakkında öneriler sağlamayı umuyorlar.
Hem yapay zeka hem de analitikte önemli bir bileşen, veridir – çok fazla. BAE Sağlık ve Önleme Bakanlığı (MoHAP), tıbbi kayıtlara erişimi kolaylaştırmak için iki yıl önce bir platform başlattı. Riayati platformu, kamu ve özel sağlık tesislerini birbirine bağlayarak sağlık verilerinin BAE’de daha erişilebilir olmasını sağlar. Riyati’nin bakım koordinasyonunu iyileştirmesi ve kritik öneme sahip hasta verilerini triyaj ve acil durum tedavisi için kullanıma sunması bekleniyor.
Riayati, Ulusal Birleşik Tıbbi Kayıt (NUMR) programının bir parçasıdır ve zaman içinde Sağlık Bakanlığı’nın sağlık tesisleri ve sigorta şirketleri arasında sorunsuz sigorta talepleri alışverişini sağlamak için “postane” girişimini de uygulayacaktır. Tek hasta dosyalama sistemine BAE genelinde erişilebilir olacaktır.
Riayati şu anda BAE’deki diğer iki büyük hasta kayıt platformuyla entegre ediliyor: Abu Dabi Sağlık Veri Hizmetleri (ADHDS) tarafından işletilen Malaffi ve Dubai Sağlık Otoritesi tarafından işletilen Nabidh. DEHB’nin sahibi, tıbbi kayıtları toplamaktan çok daha fazlasını yapan G42 Healthcare’dir.
G42 Healthcare, genetik testler yürütür ve teşhisi iyileştirmek için yapay zeka algoritmaları geliştirir. Yerel halkla ilgili tıbbi bilgiler, bölgedeki insanları etkileyen hastalıkların teşhis edilmesine yardımcı olur.