Klinik Mikrobiyoloji Laboratuvarlarında Yapay Zekanın Temel İşleyiş Modelleri

Although the main interest of artificial intelligence in medicine seems to be to develop methods that can offer diagnostic and therapeutic recommendations, it includes numerous areas suchas physician and nurse clinical decision support systems, pharmacy decision support systems, patient care, clinical data pooling, data sharing between units and institutions, storage, interp-retation, business intelligence and machine learning. In addition to having a strong orientation towards automation, expert systems and artificial intelligence, medical laboratories have anincreasing need especially for expert systems. Clinical microbiology laboratories are a central element in the identification of data chains that may be involved in the fight against antimicrobialresistance. By the integration of artificial intelligence to clinical microbiology laboratory use, it is aimed to provide detailed support to individual epidemiological surveillance, research appli-cations and to improve individual patient care quality. In our study, the principles and methods of the study of artificial intelligence in clinical microbiology and antibiotic resistance processingwere reviewed and important clinical studies were examined.
Yapayzekanın tıp alanındaki ana ilgi alanı, teşhis ve tedavi önerileri sunabilecekyöntemler geliştirmek gibi görünse de hekim ve hemşire klinik karar destek sistemleri, eczane karar desteksistemleri, hasta bakımı, klinik veri havuzu oluşturulması, birimler vekurumlar arası veri paylaşımı, depolama, yorumlayabilmeye sürecine katkı ileberaber olarak iş zekası ve makine öğrenmesi gibi sayısız alanı kapsar. Tıbbi laboratuvarlarotomasyon, uzman sistemler ve yapay zekaya doğru güçlü bir yönelimle karşı karşıyaolmanın yanısıra uzman sistemlere yönelik artan bir ihtiyaç yaşamaktadır. Klinikmikrobiyoloji laboratuvarları antimikrobiyal dirence karşı mücadelede yeralabilecek veri zincirlerinin tespitinde merkezi bir unsurdur. Yapay zekanın klinik mikrobiyoloji laboratuvar kullanımına entegrasyonunamaçları arasında bireysel epidemiyolojik sürveyans, araştırma uygulamalarınaayrıntılı destek sağlamanın yanı sıra bireysel hasta bakım kalitesini artırmakyer alır. Çalışmamızda klinik mikrobiyoloji ve antibiyotikdirencinin işlenmesi konusunda farklıyapay zeka çalışma prensip ve yöntemleri gözden geçirilerek, bu yöntemleriirdeleyen önemli klinik çalışmalar incelenmiştir.