Dünya səhiyyə sistemi eyni vaxtda klinik məlumatların həcminin artması, tibbi halların mürəkkəbləşməsi və ciddi zaman məhdudiyyətləri şəraitində qərarların qəbul edilməsi zərurəti ilə şərtlənən artan struktur yükü ilə üz-üzədir. Bu proseslər tibbi informasiyanın miqdarı ilə onun klinik düşüncə prosesində operativ istifadəsi imkanları arasında sistemli uyğunsuzluğu getdikcə daha aydın şəkildə üzə çıxarır. Bir çox hallarda klinik anlayış əsas qərarlar artıq qəbul edildikdən sonra formalaşır.
Tibbin data-driven modelə keçidi fonunda əsas vəzifə pasiyentə dair əlavə məlumatların toplanması deyil, bu informasiya ilə klinik anlayış arasındakı məsafənin azaldılmasıdır. Toplanmış məlumatlarla praktiki tibbi qərar arasında yaranan boşluğu minimuma endirmək qabiliyyəti bu gün səhiyyə sisteminin effektivliyi baxımından həlledici əhəmiyyət kəsb edir.
Bu çağırışa cavab olaraq AIdMD süni intellekt platforması yaradılmışdır. ABŞ-da hazırlanmış və dünyanın ən tələbkar səhiyyə sistemlərindən birində praktiki klinik qiymətləndirmədən keçən bu tibbi AI-platforma azərbaycanlı tərtibatçılar Vaqif və Yunus Kazımlı, Yusif Qurbanlı və Həmzə Şah tərəfindən təsis edilmişdir. Platformanın meydana çıxması Azərbaycan mütəxəssislərinin real klinik, tənzimləyici və əməliyyat standartlarına cavab verən texnoloji həllər yaratmaq potensialını nümayiş etdirir.
AIdMD həkimlərin kompleks klinik informasiya ilə işləməsini dəstəkləmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Platforma pərakəndə tibbi məlumatları strukturlaşdırılmış klinik icmallara çevirir, AI-scribe vasitəsilə pasiyent qəbulunu avtomatik sənədləşdirir, tibbi sənədləri formalaşdırır və ilkin məlumatların sistemləşdirilməsi yolu ilə klinik düşüncəni dəstəkləyir. Sistem differensial diaqnostik hipotezlərin formalaşdırılmasını, assessment and plan üçün ilkin variantların hazırlanmasını, həmçinin tibbi yardımdakı potensial risk və boşluqların aşkarlanmasını əhatə edir. Bununla yanaşı, həkimin aparıcı rolu və qəbul edilən klinik qərarlara görə tam məsuliyyəti prinsipial şəkildə qorunur.
(Ətraflı: www.aidmdusa.com)
Dar ixtisaslaşmış proseslərin avtomatlaşdırılmasına yönəlmiş həllərdən fərqli olaraq, AIdMD başlanğıcdan bütöv klinik AI-lay kimi layihələndirilmişdir. İstər mövcud tibbi informasiya sistemləri üzərində intellektual əlavə kimi, istərsə də tam AI-native platforma şəklində tətbiq edilsin, sistem klinik anlayışın sürətləndirilməsinə, informasiyanın şəffaflığının artırılmasına və həkim qəbulunun gedişində əsaslandırılmış qərarların dəstəklənməsinə yönəlib. Bu yanaşma klinik intellektin keyfiyyət itkisi olmadan fraqmentləşdirilə bilməyəcəyi anlayışını əks etdirir.
Müasir tibb böyük həcmdə məlumat istehsal etsə də, klinik anlayış çox vaxt gecikmə ilə formalaşır. AIdMD konsepsiyası bu boşluğu minimuma endirməyi hədəfləyir və həkimi tibbi qərara real təsir göstərən anda aydın, strukturlaşdırılmış və klinik baxımdan əhəmiyyətli informasiya ilə təmin edir.
AIdMD-nin formalaşması klinik praktika ilə sahibkarlıq təcrübəsinin kəsişməsində baş vermişdir. İnkişafın ilkin mərhələlərindən etibarən platforma praktiki həkimlər və texnoloji həllərin qurulması və miqyaslandırılması sahəsində təcrübəsi olan mütəxəssislərlə sıx əməkdaşlıq şəraitində hazırlanmışdır. Bu, sistemin arxitekturasında real klinik ssenarilərin əks olunmasına və gündəlik tibbi praktikada tətbiq üçün zəruri əməliyyat dayanıqlığının təmin edilməsinə imkan vermişdir.
Platformanın əsas xüsusiyyətlərindən biri klinik qərarların qeyri-şəffaf avtomatlaşdırılmasından imtina edilməsidir. Sistem klinik cəhətdən əhəmiyyətli konteksti ön plana çıxarır, potensial risklərə diqqət yönəldir və rutin tapşırıqları dəstəkləyərək həkimin kognitiv yükünü azaldır. Əməliyyatların sayının azaldılması, interfeyslər arasında keçidlərin minimallaşdırılması və informasiyanın daha dəqiq prioritetləşdirilməsi həkimin klinik mühakimənin əsas elementlərinə - diaqnostika, müalicə planlaşdırılması və pasiyentlə qarşılıqlı əlaqəyə - fokuslanmasına şərait yaradır.
Platformanın fəlsəfəsi tibbin mahiyyətinin klinik mühakimədən ibarət olduğu anlayışına əsaslanır. AIdMD-nin arxitekturası bu mühakiməyə mane olan amilləri aradan qaldırmaq və həkimə praktik qərarvermə prosesinə fokuslanmaq imkanı vermək üçün qurulmuşdur. Məhz bu həkim-mərkəzli yanaşma platformanın konseptual mərhələdən praktiki klinik qiymətləndirmə mərhələsinə keçidini təmin edir.
Hazırda AIdMD ABŞ səhiyyə sistemində iştirakını genişləndirir. Platforma Florida ştatında yerləşən özəl tibbi praktikalar və klinik komandalar tərəfindən qiymətləndirilir. Bu region pasiyent müxtəlifliyi, müstəqil klinikaların üstünlüyü və mürəkkəb tənzimləyici mühit baxımından ABŞ səhiyyəsinin əsas xüsusiyyətlərini cəmləşdirir.
Klinik qiymətləndirmə əsasən praktik nəticələrə yönəlmişdir: tibbi sənədləşmə yükünün azaldılması, pasiyent tarixçəsinin daha sürətli qavranılması və sistemin mövcud iş axınlarına üzvi inteqrasiyası. Bu yanaşma tibbi təşkilatların konservativ xarakterini əks etdirir; onlar üçün texnoloji yenilikdən daha çox etibarlılıq, proqnozlaşdırıla bilənlik və real praktikaya uyğunluq önəmlidir.
AIdMD-nin inkişafı marketinq göstəricilərinə deyil, sistemin real tətbiqi dəyərinə əsaslanır. Şirkət təşviqat hesabına aqressiv miqyaslandırmadan şüurlu şəkildə imtina edərək sistemli klinik geribildirimə, funksionallığın mərhələli təkmilləşdirilməsinə və platformanın əməliyyat hazırlığına üstünlük verir. Platformanın inkişafı ilə bağlı yeniliklər AIdMD-nin rəsmi LinkedIn səhifəsində paylaşılır:
https://www.linkedin.com/company/aidmd/
AIdMD-nin mühəndis yanaşması maksimal yüklənmə şəraitində belə sabit fəaliyyət göstərməli olan kritik sistemlər üçün tələblər əsasında formalaşdırılmışdır. Komanda üzvlərinin NASA, JPMorgan, M3 USA və Amazon kimi təşkilatlarda iş təcrübəsi platformanın arxitekturasına, etibarlılığına və təhlükəsizliyinə birbaşa təsir göstərmişdir.
Platforma pasiyentin tibbi tarixçəsini, laborator nəticələri, təyinatları və əvvəlki qəbul məlumatlarını təhlil edərək klinik baxımdan əhəmiyyətli siqnalları aşkar edir. Sistemlə qarşılıqlı əlaqə təbii dil üzərindən qurulur, nəticələr isə klinik sənədlərə və iş proseslərinə inteqrasiya olunur. Süni intellekt burada insan ekspertizasını əvəz etmək üçün deyil, mürəkkəbliyi nizamlamaq və əməliyyat sürtünməsini azaltmaq üçün istifadə edilir.
Qısa izahlı video:
https://youtu.be/1t-017-lyks
Azərbaycan üçün əhəmiyyəti
ABŞ bazarına yönəlməsinə baxmayaraq, AIdMD-nin inkişaf trayektoriyası Azərbaycan üçün də strateji əhəmiyyət daşıyır. Bir çox ölkələr hazırda parçalanmış tibbi İT-sistemlərin mərhələli modernləşdirilməsi ilə analitika və süni intellekt üçün ilkin olaraq nəzərdə tutulmuş vahid bulud klinik platformalarının yaradılması arasında seçim qarşısındadır.
Elektron tibbi qeydlərin tətbiqi natamam və ya fragmentar olan ölkələr üçün bu, mövcud modelləri sadəcə təqlid etmək deyil, birbaşa AI-dəstəklənən növbəti nəsil səhiyyə sistemlərinə keçid imkanı yaradır. Mərkəzləşdirilmiş idarəetmə modeli və rəqəmsal prioritetləri nəzərə alındıqda, Azərbaycan bu cür yanaşmaların qiymətləndirilməsi üçün struktur baxımından hazırdır.
İntellektual klinik infrastrukturun tətbiqi resurslardan daha səmərəli istifadəyə, inzibati xərclərin azaldılmasına və əhali səviyyəsində risklərin daha erkən aşkarlanmasına şərait yarada bilər. Bununla yanaşı, bu sistemlər uzunmüddətli əməliyyat xərclərinin azaldılması, xidmətlərin təkrarlanmasının qarşısının alınması və tibbi məlumatların bütövlüyü əsasında planlaşdırma keyfiyyətinin yüksəldilməsi kimi iqtisadi və strateji üstünlüklər təqdim edir. Eyni zamanda məlumat təhlükəsizliyi və rəqəmsal suverenlik məsələləri milli maraqlara uyğun şəkildə möhkəmləndirilir.
AIdMD-nin tarixi təkcə bir şirkətin uğur hekayəsi deyil, azərbaycanlı mütəxəssislərin qlobal səviyyədə yüksək yüklü və mürəkkəb sistemlərin yaradılmasında iştirakının göstəricisidir. Səhiyyə sahəsində zaman, dəqiqlik və qərarların keyfiyyəti uzunmüddətli nəticələrə birbaşa təsir göstərdiyindən, məhz bu cür yanaşmalar rəqəmsal tibbin növbəti mərhələsini formalaşdıracaqdır.
Azərbaycan üçün bu kimi layihələr təkcə peşəkar tanınma deyil, həm də həkim-mərkəzli, miqyaslana bilən və intellektual inteqrasiya olunmuş səhiyyə modellərinin öyrənilməsi, qiymətləndirilməsi və potensial tətbiqi üçün real imkan yaradır.
Milli.Az