Tıp Bilişimi II

EnglishTürkçe

BÖLÜM


DOI :10.26650/B/ET07.2022.012.18   IUP :10.26650/B/ET07.2022.012.18    Tam Metin (PDF)

Eczacılık, Eczacılık Bilimleri ve İlgili Alanlarda Yapay Zekâ Kullanımı

Beşir Sefa Mumay, Ömrüm Ergüven

Teknolojinin gelişmesi ile değişen yaşam şartları, her meslek için yeni tanımlamalar gerektirmiştir. Eczacılık, birçok farklı alt disiplini barındıran multidisipliner çalışmaların mümkün olduğu bir alandır. İlk defa 1960’ta tıptan ayrı bir meslek olarak tanımlanan eczacılık mesleği, 1960’tan sonraki her dönemde, çağın gerektirdiği değişikliklere uğramıştır. Majistral ilaçların hazırlandığı eczane laboratuvarları, müstahzar ilaç sayısının artması, ilaç takip sistemi ve Medula sisteminin eczanelere entegre edilmesi gibi örnekler, eczacılık hizmetinin bulunduğu çağa uymasının bir sonucu olarak yorumlanabilir. Günümüzde, teknolojinin getirdiği değişim zorunluluğu da göz önüne alınınca, hiçbir eczacılık hizmeti teknolojiden bağımsız düşünülememektedir. Akılcı ilaç kullanımında, hastane eczanesinde, serbest eczanelerde, ilaç geliştirilmesinde ve üretilmesinde kullanılan yapay zekâ (YZ) uygulamaları bilinmektedir. Bu çalışmanın amacı; güncel veriler ve literatür ışığında, eczacının sorumluluklarını ve eczacılık uygulamalarını genel olarak değerlendirmek; YZ’yi ve YZ’nin özelliklerini açıklayarak eczacılık alanında kullanılan YZ uygulamalarına örnekler sunmaktır. Endüstri 4.0 dönemi ile birlikte yıkıcı teknolojiler daha çok konuşuldu. İlaçların üretiminden hastaya sunumuna kadar birçok aşamada yıkıcı teknolojilerin kullanılmasıyla birlikte Eczacılık 4.0 kavramı ortaya çıkmıştır. Eczacılık 4.0 döneminde görev yapan eczacıların çağın gereklerini yerine getirebilecek yeterliliklere sahip olmaları, teknolojiyi anlamaları ve bu teknolojiyi mesleklerine fayda sağlayacak şekilde kullanmaları gerekmektedir. Farklı algoritmalarının kullanılması, eczacılığın farklı alanlarına katkı sağlayabilir. Ancak, tüm alanlara katkı sağlanması için eczacı ve eczacılık şarttır.


Anahtar Kelimeler: Eczacılık, Eczacılıkta Bilişim, Akılcı ilaç kullanımı, Yapay zekâ
DOI :10.26650/B/ET07.2022.012.18   IUP :10.26650/B/ET07.2022.012.18    Tam Metin (PDF)

Artificial Intelligence Applications Used in Pharmacy and Pharmact Related Fields

Beşir Sefa Mumay, Ömrüm Ergüven

The changes in living conditions that has occurred with the development of technology has necessitated new definitions for every profession. Pharmacy is a field where multidisciplinary studies with many different subdisciplines are possible. Pharmacy was defined as a profession distinct from medicine in 1960 for the first time and has undergone changes required by the era in every period after 1960. Examples such as compound laboratories, the increase in the number of commercial drugs, the drug tracking system, and the integration of the Medula Pharmacy System into pharmacies can be interpreted as a result of pharmacy services becoming compatible with the era. Artificial intelligence (AI) applications are known to be used in rational drug use, hospital pharmacies, community pharmacies, and drug development and production. The aim of this paper is to evaluate pharmacists’ responsibilities and pharmacy practices in general in the light of current data and the literature and to present examples of AI applications used in the field of pharmacy by explaining AI and its features. Disruptive technologies have been mentioned more with the era of Industry 4.0. The concept of Pharmacy 4.0 has emerged alongside the use of destructive technologies in many pharmaceutical stages, from the production of drugs to their presentation to patients. Pharmacists working in the era of Pharmacy 4.0 should have the qualifications to fulfill the requirements of the age, should understand technology, and should use this technology in a way that will benefit their profession. The use of different algorithms can contribute to different pharmaceutical areas.


Anahtar Kelimeler: Pharmaceutical science, Rational drug use, Pharmaceutical production, Artificial intelligence, Pharmacist

Referanslar

  • Abdulla A, Wang B, Qian F, Kee T, Blasiak A, Ong YH, Hooi L, Parekh F, Soriano R, Olinger GG, Keppo J, Hardesty CL, Chow EK, Ho D, Ding X. Project IDentif.AI: Harnessing Artificial Intelligence to Rapidly Optimize Combination Therapy Development for Infectious Disease Intervention. Advenced Therapeutics. 2020 Apr;3:2000034. doi: 10.1002/adtp.202000034 google scholar
  • AiCure Company. About AiCure [internet]. USA, AiCure LLC; 2019 Oct [cited 2021 Jan 03]. Available from: www.aicure.com/company google scholar
  • Atav A. İlaçların diğer ilaçlar ile etkileşimlerinin uzman sistem ile belirlenmesi [master thesis]. [İstanbul (Turkey)]: Maltepe University, 2020. google scholar
  • Aydın M, Koyuncuoğlu CZ, Kılboz MM, Akıcı A. Diş Hekimliğinde Akılcı Antibiyotik Kullanımı. Turkiye Klinikleri J Dental Sci. 2017 Aug;23(1):33-47. doi: 10.5336/dentalsci.2015-47189 google scholar
  • Bre F, Gimenez JM, Fachinotti VD. Prediction of wind pressure coefficients on building surfaces using artificial neural networks. Energy and Buildings. 2018 Jan;158:1429-1441. doi: 10.1016/j.enbuild.2017.11.045 google scholar
  • Dimiduk DM, Holm EA, Niezgoda SR. Perspectives on the Impact of Machine Learning, Deep Learning, and Artificial Intelligence on Materials, Processes, and Structures Engineering. Integr Mater Manuf Innov. 2018 Aug;7:157-172. doi: 10.1007/s40192-018-0117-8 google scholar
  • Donepudi PK. AI and Machine Learning in Retail Pharmacy: Systematic Review of Related Literature. ABC Journal of Advanced Research. 2018 Nov;7(2):109-112. doi: 10.18034/abcjar.v7i2.514 google scholar
  • Hardalaç F, Kutbay U. İlaç İlaç Etkileşimlerinin Jordan Elman Ağları Kullanılarak Sınıflandırılması. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 2014 Mar;29(1):149-154. doi: 10.17341/ gummfd.87747 google scholar
  • Kannan S, Subbara K, Ali S, Kannan H. The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning Techniques: Race for COVID-19 Vaccine. Arch Clin Infect Dis. 2020 April;15(2):103232. doi: 10.5812/archcid.103232. google scholar
  • Kliegr T, Bahnik S, Fürnkranz J. A review of possible effects of cognitive biases on interpretation of rule-based machine learning models. Artificial Intelligence. 2021 Jan;295:103458. doi: 10.1016/j.artint.2021.103458 google scholar
  • Kobayashi VB, Mol ST, Berkers HA, Kismihok G, Den Hartog DN. Text Mining in Organizational Research. Organizational Research Methods. 2018 Aug;21(3):733-765. doi: 10.1177/1094428117722619 google scholar
  • Labovitz DL, Shafner L, Reyes Gil M, Virmani D, Hanina A. Using Artificial Intelligence to Reduce the Risk of Nonadherence in Patients on Anticoagulation Therapy. Stroke. 2017 Apr;48(5):1416-1419. doi: 10.1161/ STROKEAHA.116.016281 google scholar
  • Liao SH. Expert system methodologies and applications—a decade review from 1995 to 2004. Expert Systems with Applications. 2005 Jan;28(1):93-103. doi: 10.1016/j.eswa.2004.08.003 google scholar
  • Lipmann RP. An Introduction to Computing with Neural Nets. IEEE ASSP Magazine. 1987 Apr;4(2):4-22. doi: 10.1109/MASSP.1987.1165576. google scholar
  • Nelson SD, Walsh CG, Olsen CA, McLaughlin AJ, LeGrand JR, Schutz N, Lasko TA. Demystifying artificial intelligence in pharmacy. American Journal of Health-System Pharmacy. 2020 July;77(19):1556-1570. doi: 10.1093/ajhp/zxaa218 google scholar
  • Oxford Insights, Government Artificial Intelligence Readiness Index [internet], England, Oxford Insights and the International Development Research Centre; 2019 Nov [cited 2021 Jan 11]. Available from: https://www. oxfordinsights.com/ai-readiness2019 google scholar
  • Ozgüven Oztornacı B, Başbakkal ZD. İlaç hatalarının önlenmesinde yeni dizayn edilmiş karar destek sistemi örneği: web tabanlı ilaç uygulama ve doz hesaplama programı [internet]. Turkey, Uluslararası Sağlıkta Yapay Zekâ Kongresi Bildiri Kitabı; 2020 Jan [cited 2021 Jan 11]. Available from: sagliktayapayzeka2020.org google scholar
  • Pesapane F, Volonté C, Codari M, Sardanelli F. Artificial intelligence as a medical device in radiology: ethical and regulatory issues in Europe and the United States. Insights into imaging. 2018 June;9(5):745-753. doi: 10.1007/s13244-018-0645-y google scholar
  • Pharmaino. About Pharmaino [internet]. Turkey, Pharmaino Science; 2020 Nov [cited 2021 Jan 07]. Available from: www.pharmaino.com google scholar
  • Rio-Bermudez CD, Medrano IH, Yebes L, Poveda JL. Towards A Symbiotic Relationship Between Big Data, Artificial Intelligence, and Hospital Pharmacy. J of Pharm Policy and Pract. 2020 Nov;13:75. doi: 10.1186/ s40545-020-00276-6 google scholar
  • Sevli O, Başer VG. Covid-19 Salgınına Yönelik Zaman Serisi Verileri ile Prophet Model Kullanarak Makine Öğrenmesi Temelli Vaka Tahminlemesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi. 2020 Aug;19:827-835. doi: 10.31590/ejosat.766623 google scholar
  • Shekhar SS. Artificial Intelligence in Automation. International Journal of Multidisciplinary. 2019 June;4(6):14-17. doi: 10.5281/zenodo.3247197 google scholar
  • Shrestha YR, Ben-Menahem SM, von Krogh G. Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review. 2019 July;61(4):66-83. doi:10.1177/0008125619862257 google scholar
  • Stafford RQ, MacDonald BA, Jayawardena C, Wegner DM, Broadbent E. Does the robot have a mind? Mind perception and attitudes towards robots predict use of an eldercare robot. International journal of social robotics. 2014 Jan;6(1):17-32. doi: 10.1007/s12369-013-0186-y google scholar
  • Stokes JM, Yang K, Swanson K, Jin W, Cubillos-Ruiz A, Donghia NM, MacNair CR, French S, Carfrae LA, Bloom-Ackermann Z, Tran VM, Chiappino-Pepe A, Badran AH, Andrews LW, Chory EJ, Church GM, Brown ED, Jaakkola TS, Barzilay R, Collins JJ. A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery. Cell. 2020 Feb;180(4):688-702. doi: 10.1016/j.cell.2020.01.021 google scholar
  • TİTCK, Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu. Eczacılar ve Eczaneler Hakkında Yönetmelik [intenet]. Turkey, 28970 Sayılı T.C. Resmi Gazetesi; 2014 Apr [cited 2020 Dec 12]. Available from: https://www.resmigazete. gov.tr/eskiler/2014/04/20140412-14.htm google scholar
  • Toklu HZ, Akıcı A, Keyer Uysal M, Dülger G. Akılcı ilaç kullanımı sürecinde hasta uyuncuna hekim ve eczacının katkısı. Türkiye Aile Hekimliği Dergisi. 2010 June;14(3):139-145. doi: 10.2399/tahd.10.139 google scholar
  • Turban E, Aronson JE, Liang TP. Decision Support System And Intelligent System, 7th ed., Prentice Hall Inc, New Jersey, 2005. p.300-357. google scholar
  • Turban E. Decision Support and Expert Systems: Management Support Systems, 4th ed., Prentice Hall Inc, New Jersey, 1995, p435-675. google scholar
  • Turing AM, 2009. Computing Machinery and Intelligence, In: Parsing the Turing Test, Ed; Epstein R, Roberts G, Beber G, First edition, Springer, Dordrecht, Netherlands, pp; 23-65. doi: 10.1007/978-1-4020-6710-5_3 google scholar
  • Vyas M, Thakur S, Riyaz B, Bansal KK, Tomar B, Mishra V. Artificial Intelligence: The Beginning of a New Era in Pharmacy Profession. Asian Journal of Pharmaceutics. 2018 June;12(2):72-76. doi: 10.22377/AJP. V12I02.2317 google scholar
  • Wirtz BW, Weyerer JC, Geyer C. Artificial Intelligence and the Public Sector - Applications and Challenges. International Journal of Public Administration. 2018 July;42(7):596-615. doi: 10.1080/01900692.2018.1498103 google scholar
  • World Health Organization (WHO). New tool to enhance role of pharmacists in health care [internet]. Switzerland, WHO; 2006 Nov [cited 2020 Dec 12]. Available from: https://www.who.int/mediacentre/news/ new/2006/nw05/en/#:~:text=The%20role%20of%20the%20pharmacist,of%20researcher%20has%20 been%20added google scholar
  • Yesil Science, About Yesil Science [internet]. Turkey, Yesil Science A.§.; 2020 Feb [cited 2021 Jan 07]. Available from: https://www.yesilscience.com google scholar
  • Zhou F, Wang X, Goh M. Fuzzy extended VIKOR-based mobile robot selection model for hospital pharmacy. International Journal of Advanced Robotic Systems. 2018 Aug;15(4):1729881418787315. doi: 10.1177/1729881418787315 google scholar


PAYLAŞ




İstanbul Üniversitesi Yayınları, uluslararası yayıncılık standartları ve etiğine uygun olarak, yüksek kalitede bilimsel dergi ve kitapların yayınlanmasıyla giderek artan bilimsel bilginin yayılmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. İstanbul Üniversitesi Yayınları açık erişimli, ticari olmayan, bilimsel yayıncılığı takip etmektedir.