Arama Sonuçları..
Toplam 57 kayıt bulundu.Geçen Fuar Hakkında
CLEANROOM 2017, Temizoda Teknolojileri Fuarı, 20-22 Nisan 2017 tarihlerinde İstanbul Lütfi Kırdar Kongre ve Sergi Salonlarında büyük bir ticari başarıyla gerçekleştirildi. Toplam 4.000 m2 lik sergileme alanında yerli ve yabancı 120 standlı katılımcısı ile CLEANROOM, Turkiye'nin dört bir yanından ve komşu ülkelerden gelen 4.420 profesyonel ziyaretçiyi ağırladı. CLEANROOM Fuarı ziyaretçilerinin %80'i doğrudan sektörle ilişkili profesyonellerden oluşurken, ziyaretçi toplamının %75'lik bölümü faaliyetlerinde karar alıcı konumda bulunuyorlar. > Ziyaretçi analizleri >>>
https://akdeniztanitim.com/gecen-fuar-hakkinda-7Neden Katılmalısınız?
> İlaç, LAB ve analitik teknolojiler alanında son derece geniş bir spektrumda faaliyet yürüten binlerce profesyonel ile buluşma noktası... > İlaç endüstrisinden lider ürün ve hizmet markaları, firmaları...> İnovatif teknolojiler...> Sektör uzmanları ve profesyonelleri için mesleki network ortamı... > Yaşam Bilimleri, ilaç, biyoteknoloji, analiz, laboratuvar ve tıp uzmanları ile etkileşim... > Konferanslar, teknik sunumlar, bilgi paylaşımı etkinlikleri... > Network... PharmaNEXT sadece bir fuar ve sergi olarak düzenlenmiyor. Yaşam Bilimleri alanlarında geniş bir hinterlanda yayılan uzman ve profesyonellerin “bilgi ağı” ve meslek platformu olarak fuara odaklanıyor. Sergilenecek ürün ve hizmetlerin, standlarda sunulacak teknolojilerin yanısıra, fuar süresince yürütülecek konferans, toplantı ve teknik sunum ortamları, biyoteknoloji uzmanlarını ve tesis yöneticilerini bu bilgi ağı çerçevesinde buluşturmakta. PharmaNEXT Fuarının mesleki network yaklaşımı, fuar öncesi ve sonrası periyodlar için de Yaşam Bilimleri sektörüne yayınlar, toplantılar ve iletişim kanalları ile hizmet üretmeye, bilgi paylaşımı ortamları sağlamaya devam etmekte.
https://akdeniztanitim.com/neden-katilmalisiniz-7Neden Katılmalısınız?
> Besin-destek, ilaç, LAB ve analitik teknolojiler alanında son derece geniş bir spektrumda faaliyet yürüten binlerce profesyonel ile buluşma noktası... > Nutrasötik endüstrisinden lider ürün ve hizmet markaları, firmaları...> İnovatif teknolojiler...> Sektör uzmanları ve profesyonelleri için mesleki network ortamı... > Yaşam Bilimleri, nutrasötikler, ilaç, biyoteknoloji, analiz, laboratuvar ve tıp uzmanları ile etkileşim... > Konferanslar, teknik sunumlar, bilgi paylaşımı etkinlikleri... > Network... NutriVISION sadece bir fuar ve sergi olarak düzenlenmiyor. Yaşam Bilimleri alanlarında geniş bir hinterlanda yayılan uzman ve profesyonellerin “bilgi ağı” ve meslek platformu olarak fuara odaklanıyor. Sergilenecek ürün ve hizmetlerin, standlarda sunulacak teknolojilerin yanısıra, fuar süresince yürütülecek konferans, toplantı ve teknik sunum ortamları, biyoteknoloji uzmanlarını ve tesis yöneticilerini bu bilgi ağı çerçevesinde buluşturmakta. NutriVISION Fuarının mesleki network yaklaşımı, fuar öncesi ve sonrası periyodlar için de Yaşam Bilimleri sektörüne yayınlar, toplantılar ve iletişim kanalları ile hizmet üretmeye, bilgi paylaşımı ortamları sağlamaya devam etmekte.
https://akdeniztanitim.com/neden-katilmalisiniz-8Geçen Fuara Bakış
2016 Fuarı (24. Uluslararası Yapı ve Restorasyon Fuarı), 16-19 Kasım 2016 tarihlerinde Antalya Expo Center Salonlarında büyük bir ticari başarıyla gerçekleştirildi. Toplam 20.000 m2 lik sergileme alanında yerli ve yabancı 220 katılımcısı ile YAPEX, Turkiye'nin dört bir yanından ve komşu ülkelerden gelen 30.000 in üzerindeki profesyonel ziyaretçiyi ağırladı. YAPEX Yapı ve Restorasyon Fuarı katılımcı firma profilinin ; %71 i yerli üretici firmalardan, %18'i Türkiye'de faaliyet gösteren yabancı firmalardan, %11'i de Tarihi Kentler Birliği üyesi Belediyelerden oluşuyordu. 2016 YAPEX'i 31.829 profesyonel ziyaretçi izledi. > Ziyaretçi analizleri >>>
https://akdeniztanitim.com/gecen-fuara-bakisTANI TEKNOLOJİLERİNDE COVID-19 İLE YENİ DÖNEM
COVID-19 ile mücadele sürecinde gündemde yer alan ana başlıklardan biri tanı teknolojileri oldu. Tanı teknolojilerini geniş bir başlık olarak ele alıp neler olduğunu, dünyadaki gelişmeleri ve bu alana yapılan yatırımları değerlendirmek için COVID-19 ile mücadele sürecini değerlendirmek için 4 fazdan oluşan bir yaklaşım kullanmak isterim. Her bir fazı kısaca tanımladıktan sonra, o faz içinde tanı teknolojilerinin yerinden ve gelişmelerden kısaca bahsedelim.Faz 1, ilk şok ve salgınla sahada mücadele için ilk tepki. Öncelikle tanının kritik olduğu, hemen onu takiben hastanede mücadelenin ve dolayısıyla sağlık altyapısının uygun hale getirilmesinin önceliği oluşturduğu faz. Faz 1 sürecinin en temel bileşenlerinden biri aktif olarak enfekte olan kişilerde COVID-19 tanısı için yapılan RT-PCR tanı testleri. Bunlar, genetik analizlerle kişinin aktif olarak enfekte olup olmadığına bakıyor. Bu tanı testlerinin devamı ve sayısının artmasının önemi tartışmasız olduğu için mevcut tanı teknolojisinin sahada yaygınlaşması ve üretimin artması için farklı ülkelerde de Türkiye’de de önemli bir çaba söz konusu oldu. Aynı zamanda bu tanı testlerinin daha hızlı sonuç verebilmesi ve sonucun doğruluğu son derece kritik olduğu için tanı teknolojileri gündemi daha fazla meşgul eder hale geldi. Bir yandan mevcut teknolojiyle kit üretimleri ve test uygulamaları devam ederken bir yandan da yeni teknolojiler ile sürecin etkinleştirilmesi yönünde araştırma kuruluşlarında ve şirketlerde çalışmalar başladı. Bu alanda çalışmaların desteklenmesine yönelik özel çağrılar ve bütçeler oluşturuldu. Dünyada tanı teknolojileri üzerine çalışan startuplara ilgi arttı ve öne çıkan birkaç yatırım anlaşması gerçekleşti. COVID-19 ile mücadele sürecinin 1.fazının ana odağı tanı teknolojilerinin yaygınlaşması ve aynı zamanda geliştirilmesi olurken tanı teknolojileri konusu mücadelenin bu fazıyla sınırlı kalmıyor. Faz 2, tanı ve tedavi sürecinin yönetilebilir hale geldiği ve aynı zamanda tanı ve tedaviye yönelik altyapının tamamlandığı, sahada mücadelenin sistematik olarak devam etmeye başladığı bir dönem. COVID-19’a ilişkin bilimsel verilerin arttığı fakat belirsizliğin devam ettiği ve özellikle platoya ulaşan ülkelerde ekonomik faaliyetin kademeli normalleşmesi için planlamanın ve aynı zamanda yeniden açılmanın başladığı dönem. Bu noktada aynı zamanda bağışıklık taraması gündemde. Bugünlerde daha sık duymaya başladığımız antikor testleri ile toplumun bağışıklık kazanma durumunun tespiti söz konusu. Burada COVID-19’da bilinmezliklerden kaynaklı bilimsel tartışmalar sürse de, faz 2’nin ana gündem maddelerinden birini oluşturmaya devam edecek. Serolojik test ya da antikor testi olarak bilinen bağışıklık testleri, toplumda kimlerin COVID-19’u aldığı ve hastalığı geçirdiğini tespit etmeye yarıyor. Bu testler, pandeminin ilk günlerinden beri gündemimizde olan COVID-19 tanısı için yapılan RT-PCR testlerinden tamamen farklı. Kişi, COVID-19 ile enfekte olduktan bir süre sonra üretilen antikorların tespiti için serolojik test yapılıyor ve kişinin hastalığı geçirip geçirmediği yani bağışıklık kazanıp kazanmadığı tespit ediliyor. Harvard Üniversitesi İmmünoloji ve Enfeksiyon Hastalıkları’nın başındaki Sarah Fortune, antikorların enfeksiyon sonrasında kanda kalmaya devam ettiğinin ve virüse spesifik olduklarının altını çiziyor. Kanda kalma süresi COVID-19 için hala netleştirilmeye çalışılıyor ve buna ilişkin bilimsel tartışmalar devam ediyor. Bir yandan da bu alanda tanı teknolojileri üzerine çalışan uluslararası araştırma grupları oluşturuluyor ve şirket çalışmaları yaygınlaşıyor. Her gün yeni yayınlarda gördüğümüz gibi, COVID-19’u birçok kişi semptomsuz ya da hafif semptomlarla geçiriyor. Toplumda kimlerin COVID-19 geçirdiğini bilmek, ülkelerin sokağa çıkma yasağı, iş yerlerinin kapatılması gibi önlemlerini kademeli olarak hafifletmesi ve işe geri dönüşlerin başlayabilmesine yardımcı olacak. Antikor testleri, tanı için yapılan testlere göre çok daha basit ve kısa zamanda yapılan testler. Son günlerde işe geri dönüşü başlatabilmek için bağışıklık taraması farklı ülkelerde gündeme yerleşmeye başladı. Geçtiğimiz hafta FDA (Amerika İlaç ve Gıda Kurumu) ilk bağışıklık testinin afet durumunda kullanımı (EUA (Emergency Use Authorization) için onay verdi yani bağışıklık testi uygulanabilir hale geldi. Aynı zamanda FDA, CDC (ABD Hastalık Kontrol ve Korunma Merkezleri) ve NIH (ABD Ulusal Sağlık Enstitüsü) bağışıklık taraması odaklı bir Ar-Ge ortaklığı kurdu ve en etkin antikor paneli üzerine çalışmaya devam ediyorlar. Mayıs başında Amerika’da toplumsal bağışıklık taramasının başlatılması hedefleniyor. Almanya’da “Bağışıklık Pasaportları” gündemde. Almanya, işe geri dönüşlerin başlayabilmesi için Nisan ortasına kadar 100 bin gönüllüye bağışıklık taraması yapılacak bir proje başlatıyor. Sosyal mesafe sınırlamalarının kalkabilmesi için ekonomik faaliyeti başlatabilecek kişileri tespit etmenin önemini vurguluyorlar. İngiltere Sağlık Bakanı, “Bağışıklık Sertifikaları”nı değerlendirdiklerini ve bunun insanların normal hayata dönmeye kademeli olarak başlamaları için önemli olduğunu vurguladı. Yine Fransa Sağlık Bakanı’nın da gündemindeydi. Avrupa dışına bakınca ise, Çin’de zaten 8 antikor testinin onaylandığını ve uygulandığını görüyoruz. Bu testler aynı zamanda Güney Kore, Singapur ve Avustralya’da da onaylandı. Her ne kadar antikor tespitine ilişkin belirsizlik devam etse de, bir yandan ülkeler ekonomik faaliyetin normalleşmesi süreçlerinin bir parçası olarak bağışıklık taraması için tanı teknolojilerinin geliştirilmesine yönelik çalışmaları desteklemeye ve gündemlerinde tutmaya devam ediyor. Faz 3’ün odağının salgınının etkilerini sınırlandırılmak ve kontrol altına almak olmasını bekliyoruz. Öncelikle Faz 2’nin Faz 1’e göre daha uzun süreceğini, Faz 3’ün ise daha da uzayacağı beklentisini söylemekte fayda var. Ekonomik faaliyetin normalleşmeye devam ettiği fakat bir yandan COVID-19 ikinci etki dalgasının da mümkün olduğu bir dönem. Aynı zamanda tedavide gelişmelerin uygulamaya dönüştüğü, aşı çalışmalarında klinik çalışmaların genişlediği ve herkese ulaşmasının henüz mümkün olmasını beklemesek de aşı üretiminin gerçekleşmesini beklediğimiz faz. Bununla birlikte tanı testlerinin yaygınlaşmış ve tanı teknolojilerinin hızlı ve yaygın teste minimum altyapı ile imkan verecek gelişmişliğe ulaşılmış olmasının beklendiği bir faz 3 döneminden bahsediyoruz. Böyle bakınca faz 3’e kadar tanı teknolojilerine bu anlamda yapılan yatırımların artacağını da söylemek mümkün hale geliyor. Faz 4 ise artık Yeni “Yeni Normal” diye tanımlayabileceğimiz aşama. Burada tanı teknolojilerinin artık başka bir boyut kazanmasını bekliyoruz. Burada önemli nokta COVID-19 geçirip iyileşenlerin izleme aşaması. İzleme sürecinde de farklı bileşenlerde tanı ihtiyacı doğacak gibi görünüyor. Buna yönelik çalışmalar henüz gündemde olmasa da orta vadede tanı teknolojilerini bu izleme sürecinin bir parçası olarak görmekte fayda olacak çünkü iyileşerek atlatanların özellikle akciğerlerinde kalan hasar önemli gibi duruyor. Maalesef bu hasarların önümüzdeki yıllarda farklı hastalıklara dönüşme ihtimallerini biliyoruz. Yani artık bulaşıcı hastalıkların da, bulaşıcı olmayan hastalıklar için bir risk faktörü olduğunu hatırlamamız lazım. BOH gündeminde sigara, alkol kullanımı gibi risk faktörlerini değerlendirerek oluşturduğumuz kronik hastalık yönetim mekanizmalarına mutlaka bulaşıcı hastalıklar sonrasındaki tanı ve takibi de katmak gerekiyor. Yani bugünden çalışmaya başlamamız gereken bir konu da iyileşen vakaların takip ve izleme mekanizmasını oluşturmak. Yeni tanı teknolojilerini aynı zamanda bunun bir parçası olarak düşünmek.Selin ArslanhanKurucu, ReDis Innovation22/04/2020
https://akdeniztanitim.com/tani-teknolojilerinde-covid-19-ile-yeni-donemACİL SERVİS TRİYAJI
ÖzetAcil servis triyaj sistemi, acil servislere yönelen hizmet talebini ve akışını güvenle sürdürebilmek için kullanılan bir klinik risk yönetim sistemidir. Triyaj uygulaması ile müdahale için bekleyebilecek ve bekleyemeyecek olan hastalar tespit edilir ve tıbbi bakımın öncelikle, en ciddi ve en acil olan olguya sunulması mümkün kılınır. Triyaj sürecinde uygulayıcılar arasında tutarlılık sağlanması ve hasta güvenliğinin sürdürülebilmesi için triyaj kararının bilimsel temele sahip sağlam bir metodolojiye dayandırılması gerekmektedir. Bu amaçla aciliyet düzeyini çeşitli kategorilere ayıran triyaj sistemleri geliştirilmiştir. Bu sistemlerin kullanılması acil servislerde ölüm ve sakatlık risklerinin düşürülmesi, hasta ve çalışan memnuniyetinin sağlanması, sağlık giderlerinin azalması, hasta akışının ve güvenliğinin sürdürülmesine önemli düzeyde katkı sağlamaktadır. Bununla birlikte acil servislerde kurumsal, uygulayıcı ya da hastalarla ilgili çeşitli faktörlere bağlı olarak triyaj sürecinde aksamalar görülebilmektedir. Söz konusu aksamalar ise hastaların acil serviste kalış süresinin uzamasına ve acil servislerde kalabalıklaşmaya neden olabilmektedir. Tüm bu sorunların önlenebilmesi noktasında triyaj uygulayıcılarının yetkinliğinin geliştirilmesi ve uygun bir triyaj sisteminin kurulması önem arz eder. Anahtar kelimeler: Acil servis, Triyaj, Triyaj sistemleriGirişDünya genelinde, acil servislere yönelen hizmet talebi dikkat çekici bir artış göstermektedir. Toplum nüfusu içinde yaşlı oranının büyümesi, salgın hastalıklar, doğal afetler, kaza ve yaralanmalardaki artış bu durumun nedenleri arasında gösterilmektedir (1, 2). Ayrıca acil müdahale gerektirmeyen, basit sağlık sorunları için yapılan başvuruların da bu artışta önemli bir paya sahip olduğu belirtilmektedir (3). Acil servis hizmetlerine yönelen hizmet isteminin sınırlı servis kaynaklarını aşması ve hastaların aciliyet düzeyinin çok geniş bir değişim yelpazesinde dağılması acil servislerde triyaj uygulamasını zorunlu hale getirmektedir (4). Triyaj kelimesi Fransızca “trier” kelimesinden türetilmiştir. Tarihi süreçte tarım ürünlerini seçmek, ayıklamak, sıraya koymak anlamında kullanılan bu kelime günümüzde ise önemli bir acil sağlık uygulaması ile özdeşleşmiştir (5). Ülkemizde Acil Sağlık Hizmetleri Yönetmeliğine göre triyaj: “Çok sayıda hasta ve yaralının bulunduğu durumlarda, öncelikli olarak tedavisi ve nakli gerekenlerin tespiti amacıyla olay yerinde ve ulaştırıldıkları her sağlık kuruluşunda yapılan hızlı seçme ve kodlama işlemidir” (6). Acil durum triyajı, kaynakların sınırlı olduğu durumlarda gereksinimler ve yarar görme olasılığı dikkate alınarak hasta ya da yaralıların acil müdahale önceliğinin belirlenmesini sağlar (4,5). Acil durum triyajı tarihte ilk kez Napoleon Bonaparte dönemindeki Fransız-Rus savaşı (1812) sırasında uygulanmıştır. Savaş sırasında tüm yaralılar için yeterli tedavi ve bakım imkanı olmaması nedeniyle sınırlı tıbbi kaynaklar, durumu ağır olan askerlerin yerine iyileşip savaşa devam edebilecek olanlar için kullanılmıştır (7). Kullanımı savaş alanlarında başlayan acil durum triyajı; zamanla gelişim ve değişim göstererek olay yeri triyajı, askeri triyaj, afet triyajı, hasta yatışlarında triyaj ve acil servis triyajı şeklinde çeşitlilik kazanmıştır (5).Acil servis triyajıAcil servis triyajı; başvuran hastaların değerlendirme ve tedavi için öncelik durumunun belirlenmesine, acil tedavi ve bakımın bu öncelik doğrultusunda verilmesine yönelik bir sınıflandırma sürecidir (8). Bu sürecin bilimsel temele dayandırılması ve olası hataların önüne geçilebilmesi amacıyla triyaj sistemleri geliştirilmiştir (4) . Dünya genelinde 33’ten fazla acil servis triyaj sistemi kullanılmaktadır. Bu sistemlerin çoğunluğu üç, dört ya da beş düzeyli sistemlerdir. Beş düzeyli triyaj sistemlerinin, diğer sistemlere göre daha etkin ve güvenilir olduğu bildirilmektedir. En yaygın olarak kullanılan beş düzeyli triaj sistemleri Aciliyet Şiddeti İndeksi (AŞİ), Manchester Triaj Sistemi (MTS), Avustralya Triaj Sistemi (ATS), Kanada Triaj Sistemi (KTS) şeklinde sıralanabilir. Yapılan bir meta analizde bu sistemlerin, hastaların aciliyet düzeyini belirlemede birbirlerine göre belirgin bir üstünlüğe sahip olmadığı saptanmıştır (9). Manchester Triyaj Sistemi:1994 yılında geliştirilen sistem Avrupa’da ve İngiltere’de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu sistemde aciliyet düzeylerinin belirlenmesinde belirli başvuru şikayetleri (öksürük, travma vb) için geliştirilmiş 52 adet algoritma kullanılır. Her bir algoritmada hastaların tıbbi değerlendirme için güvenle bekletilebileceği sürenin belirlenmesinde anahtar role sahip altı durum sorgulanır. Bu durumlar başlangıcın akut olup olmadığı, bilinç düzeyi, vücut ısısı, kanama, ağrı ve yaşamsal tehdit varlığı şeklindedir (10).Avustralya Triyaj Sistemi: 1990’lı yıllarda geliştirilen sistem Avustralya’da ve Yeni Zelanda’da kullanılmaktadır. Bu sistemde hastalar tıbbi öykü, başlıca belirti ve bulguları dikkate alınarak tıbbi değerlendirme için bekletilebilecekleri süreye göre sınıflandırılır (11). Kanada Triyaj Sistemi: Sistem ATS temel alınarak 1999 yılında geliştirilmiş ve birkaç kez revize edilmiştir. Aciliyet düzeyinin belirlenmesinde ATS ile benzer şekilde tıbbi öykü, başlıca yakınmalar, yaşam bulguları, klinik muayene bulguları ve laboratuar sonuçları gibi klinik tanımlayıcılar kullanılmaktadır. Kanada ve ABD’de yaygın olarak kullanılan sistemin pediatrik hastalar için geliştirilmiş değerlendirilme ölçütleri de bulunmaktadır (12).Aciliyet Şiddeti İndeksi: Acil hekimleri ve hemşireleri tarafından 1999 yılında ABD’de geliştirilmiştir. Ülkemizde Çınar ve arkadaşları (2010) tarafından geçerlik ve güvenirlik çalışması yapılan sistem, ABD ve Avrupa ülkelerinde kullanılmaktadır. Bu sistemde hastalar başlıca yakınmalar ve kaynak kullanım ihtiyacı temel alınarak kategorilere ayrılmaktadır (13). Ülkemizde acil servis triyajında, 2009 yılından beri Sağlık Bakanlığı’nın önerisi ile kırmızı, sarı, yeşil renk kodlamasına dayanan sistem kullanılmaktadır. Bu sistemde acil servislere başvuran hastalar başvuru yakınmaları, tıbbi öyküleri, belirtilerin şiddeti ve yaşamsal bulguları göz önüne alınarak aciliyet düzeyine göre kategorize edilir (6). Acil servislerde, triyaj sistemlerinin uygulanması ölüm ve sakatlık riskinin düşürülmesi için yaşamsal önem taşımaktadır (8). Etkin triyaj ile hastaların acil servislerde kalış süresinin azaltılması mümkün olabilmektedir. Böylece acil servis kalabalıklaşması önlenebilmekte ve hasta akışı güvenle sürdürülebilmektedir (14). Başvuranlar içinde tedavi önceliğinin kime ait olduğunun belirlenmesi ve gerekli bakımın gecikmeden verilmesi hasta memnuniyetini arttırmaktadır. Triyaj, bu yönleriyle acil servislerde hizmet kalitesini arttıran bir uygulama olma özelliği taşımaktadır (15). Triyajın servis işlevleri üzerindeki olumlu sonuçlarına ulaşılabilmesi için uygulamanın etkin ve doğru bir şekilde yapılması gerekmektedir. Ancak acil servislerdeki çeşitli unsurlar triyaj sürecini güçleştirebilmekte ve hatalara neden olabilmektedir. Kalabalıklaşma (16), iletişim sorunları ve ekip içi uyumun sağlanamaması bu unsurlar arasında yer almaktadır (17). Hastaların tıbbi öyküleri konusunda hatalı bilgi vermeleri, gerekli belgelerini yanlarında taşımamaları, dil sorunları, şiddet uygulamaları, klinik durumlarıyla ilgili geçmiş deneyimleri ve yanlış tıbbi bilgiye sahip olmaları da triyajda aksamalara yol açabilmektedir (18). Ayrıca fiziksel alanın yetersizliği, personel eksikliği ve güvenlik önlemlerinin yeterince alınamaması da tiyaj sürecinin etkinliğini ve verimliliğini azaltabilmektedir (19). Triyaj kararı verme süreciTriyaj süreci uygulayıcının yorumlama, ayırt etme ve değerlendirme aşamalarını tamamlayıp hasta için öncelik sırası ve alacağı bakım konusunda karar vermesini kapsar. Bu nedenle triyaj bilgi, tecrübe, problem çözme becerisi, gelişmiş bir sağduyu ve yetenek gerektirir (20). Triyaj uygulayıcıları karar verirken çeşitli stratejiler kullanmaktadır. Bu stratejiler şu şekilde sıralanabilir (21,22):Tümevarım: Bu strateji hastaya ait verileri detaylı bir şekilde toplamayı bu verilere dayanarak hastanın durumu ile ilgili tüm olasılıkları gözden geçirmeyi kapsar. Yeterli tecrübeye sahip olmayan triyaj görevlilerinin sağlam bir karar verebilmesi için oldukça önemlidir. Ancak zaman alan bir yöntemdir.Tümden gelim: Bu stratejisi hasta verilerini alırken eş zamanlı olarak mevcut sorunla ilgili olasılıkları gözden geçirebilmeyi kapsar. Uygulayıcı karar verme sürecini etkileyebilecek olan hasta bilgilerini, mevcut sorunla ilgisi olmayanlardan hızlı bir şekilde ayırır. Bu beceri uzmanlaştıkça kazanılır ve uzmanlığın bir parçası haline gelir.Örüntü tanıma: Özellikle hasta hakkında yeterli bilgi yokken hızlı karar vermeyi gerektiren durumlarda örüntü tanıma stratejisi kullanılır. Örüntü tanıma parçaları analitik bir sağduyu ile bir araya getirme yöntemidir. Klinisyenler hastaların belirti ve bulguları arasındaki ilişkiyi yorumlar ve geçmişte karşılaştığı vakalarla karşılaştırarak hasta hakkında bir karara varır. Bu yetenek tecrübeyle kazanabileceği gibi çoğu zaman sezgiseldir. Henüz yeni başlayan triyaj uygulayıcıları bilinçli problem çözme yöntemini kullanmaya gereksinim duyarken uzmanlaşmış bir triyaj uygulayıcısı örüntü tanıma yöntemini kullanabilir.Zihinsel temsil: Genellikle çok karmaşık vakaları analiz ederken durumu basitleştirmek için olayın zihinde, temsili bir resmini çizmeyi kapsar. Böylece karar vermek için gerekli esas noktaya odaklanmak kolay olur. Sorgulanması gereken bilgileri seçmek ve yanıtlarını bulmak kolaylaşır. Teknolojideki ilerlemelerle birlikte triyajı kolaylaştıracak ve etkinleştirecek çeşitli teknikler ve ürünler geliştirilmektedir. Karar destek sistemleri bu ürünlerin başında gelmektedir (23). Karar destek sistemleri, triyaj görevlilerinin kanıta dayalı güncel bilgileri kullanarak yüksek riskli hastaları belirlemesine yardımcı olmaktadır. Böylece aciliyet düzeyinin saptanmasındaki hata riski azaltılabilmektedir (24). Bu tür uygulamaların gelecekte çok daha fazla kullanılacağı ve yaygınlaşacağı düşünülebilir. HAZIRLAYANLAR:Dr. Perihan ŞİMŞEK, Prof. Dr. Abdülkadir GÜNDÜZKaynaklar:1) Kawano T, Nishiyama K, Anan H, Tujimura Y (2014). Direct relationship between aging and overcrowding in the ED, and a calculation formula for demand projection: a cross-sectional study. Emergency Medicine Journal 31(1): 19–23. 2) ER Visits Increase To Highest Recorded Level, American College Of Emergency Physician. Emergency physicians [online]. Available from: http://newsroom.acep.org /2017-09-13-ER-Visits-Increase-To-Highest-Recorded-Level. [Accessed 12 July 2019].3) Ismail, S. A., Gibbons, D. C., & Gnani, S. (2013). Reducing inappropriate accident and emergency department attendances: British Journal of General Practice, 63(617), e813–e820. doi:10.3399/bjgp13x6753954) Christ, M., Grossmann, F., Winter, D., Bingisser, R., & Platz, E. (2010). Modern triage in the emergency department. Deutsches Ärzteblatt International, 107(50), 892.5) Iserson KV, Moskop JC (2007). Triage in medicine, part I: Concept, history, and types. Annals of Emergency Medicine 49(3):275-281. 6) T.C. Resmi Gazete. Yataklı Sağlık Tesislerinde Acil Servis Hizmetlerinin Uygulama Usul ve Esasları Hakkında Tebliğ. 16.10.2009. Sayı: 27378, Başbakanlık Basımevi, Ankara 7) Nakao H, Uka, I, Kotani J. (2017). A review of the history of the origin of triage from a disaster medicine perspective. Acute Medicine & Surgery 4(4): 379-384.8) Farrohknia N, Castrén M, Ehrenberg A, Lind L, Oredsson S, Jonsson H, Asplund K, Göransson KE (2011). Emergency department triage scales and their components: A Systematic review of the scientific evidence. Scandinavian Journal of Trauma Resuscitation and Emergency Medicine 19(42): 1-13. 9) Zachariasse JM, van der Hagen V, Seiger N, Mackway-Jones K, van Veen M, Moll HA (2019). Performance of triage systems in emergency care: a systematic review and meta-analysis. British Medical Journal Open 9(5): 1-9.10) Review of the Manchester Trıage System Erişilebilir: https://nipec.hscni.net/download/projects/previous_work/provide_adviceguidanceinformation/review_manchestertriage/publications/ManchesterTriage-Report.pdf. Erişildi:23.04.202011) Guıdelines on The Implementatıon of The Australasian Triage Scale in Emergency Department, Erişilebilir: Shttps://acem.org.au/getmedia/51dc74f7-9ff0-42ce-872a-0437f3db640a/G24_04_Guidelines_on_Implementation_of_ATS_Jul-16.aspx Erişildi:23.04.202012) Bullard MJ, Unger B, Spence J, Grafstein E (2008). Revisions to the Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale (CTAS) adult guidelines. CJEM 10(02): 136–142. doi:10.1017/s148180350000985413) Çınar O, Çevik E, Salman N, Cömert B (2010). Emergency Severity Index Triaj Sistemi ve bir üniversite hastanesi acil servisinde uygulama deneyimi. Türkiye Acil Tıp Dergisi 10(3):126-131.Şimşek DÖ (2018). Triaj sistemlerine genel bakış ve Türkiye’de acil servis başvurularını etkileyen faktörlerin lojistik regresyon ile belirlenmesi. Sosyal Güvence Dergisi 7: 84-115.14) Partovi SN, Nelson BK, Bryan ED, Walsh MJ (2001). Faculty triage shortens emergency department length of stay. Academic Emergency Medicine 8(10): 990-995.15) Arslan FE, Olgun N. Erişkinlerde acil bakım triyaj: Acil bakımda önceliklerin belirlenmesi. Akademisyen Yayınevi, 2014, Ankara, Sayfa: 65-95.16) Chen LC, Lin CC, Han CY, Hsieh CL, Wu CJ, Liang HF (2018). An interpretative study on nurses' perspectives of working in an overcrowded emergency department in Taiwan. Asian Nursing Research 12(1): 62-68. 17) Bijani M, Khaleghi AA (2019). Challenges and Barriers Affecting the Quality of Triage in Emergency Departments: A Qualitative Study. Galen Medical Journal, 8:1619.18) Lyons M, Brown R, Wears R (2007). Factors that affect the flow of patients through triage. Emergency Medicine Journal, 24(2): 78–85. doi:10.1136/emj.2006.03676419) Melton N, Mitchell M, Crilly J, Cooke M (2014). Patient characteristics and institutional factors associated with those who "did not wait" at a South East Queensland Emergency Department: who are those who "did not wait" in ED? Australasian Emergency Nursing Journal J 17(1): 11-18. 20) Al-Johani AN, Aloufi AH, Mariwa RZ, Al-Omari AA (2019). The Effective Communication In Nursing Triage. Trends in Social Sciences, 1(3): 1-6.21) Emergency Triage, Machester Triage Group. 2. Bskı. Yayıncı: John Wiley & Sons, 2008. ISBN: 0470757280, 9780470757284, sayfa:122) Emergency Triage: Manchester Triage Group Advanced Life Support Group. Editörler: Kevin Mackway-Jones, Janet Marsden, Jill Windle. Yayıncı John Wiley & Sons, 2014. ISBN: 111829906X, 9781118299067, sayfa: 6-9.23) Stone EL (2019). Clinical decision support systems in the emergency department: opportunities to ımprove triage accuracy. Journal of Emergency Nursing 45(2): 220-222. 24) Bennett P, Hardiker NR (2017). The use of computerized clinical decision support systems in emergency care: a substantive review of the literature. Journal of the American Medical Informatics Association 24(3): 655-668.
https://akdeniztanitim.com/acil-servis-triyajiYAPAY ZEKA AŞI GELİŞTİRMEDE NASIL DAHA FAZLA HIZ VE DOĞRULUK SAĞLAYABİLİR?
Tıp alanında son otuz yılda muazzam gelişmeler olsa da insan vücudu hakkında hala henüz keşfetmediğimiz çok şey var. Sağlık sektörünün misyonu bu nedenle tıp alanındaki kolektif anlayışımızın ön cephesinde sürekli şekilde denemeler yapmaktır. Bulaşıcı hastalıklara karşı atılacak adımlar bunun sadece bir tarafı fakat küresel sağlık ve yaşam beklentisini iyileştirmek açısından çok önemli bir bölümü kapsıyor.Akut hastalıkları kronik hastalıklardan ayıran en önemli konu aciliyet durumudur. Yeni bir tür hastalık ortaya çıktığında hastalığın viral doğası, modern toplumların birbiriyle olan bağlantısallığıyla birlikte tedavi gerektiren vaka sayılarında katlanarak ilerleyen çok hızlı artışlara neden olabilir. Bu hem hükümetlerin hem de sağlık altyapılarının üzerinde çok ciddi bir baskı oluşturur. Çünkü normal sosyal ve ekonomik yaşan tekrar devam edebilsin diye salgının yayılmasını önleyici tedbirler alınması gerekir ve tedaviler uygulanmak zorundadır. İlaç sektörü şirketleri burada çok kritik bir rol oynuyor. Yapay zeka (AI) ve diğer gelişmiş analitik teknolojilerin kullanımı sayesinde ilaç şirketleri tedavilerin geliştirilmesi ve yaygınlaştırılmasına giden süreci hızla ivmelendirebilir. Aşı geliştirme sürecine hangi aşamalar dahil? Bulaşıcı hastalıkların yarattığı aciliyet durumu bir aşı bulunmasına yönelik süreçleri kendiliğinden hızlandırıyor. Sağlık profesyonellerine etkin bir tedaviyi olabildiğince hızlı ulaştırma ihtiyacı ve buna bağlı olarak hızlı adımlar atılmasına yönelik ihtiyaç, araştırmacılar ve doktorlardan düzenleyici otoriteler ve üreticilere birçok kurumu birleştiriyor ve harekete geçiriyor. Bu gruplar yorulmadan ve kararlı bir hedef için çalışsa bile aşı geliştirmenin tüm süreçleri yılları bulabiliyor. Bir tedavinin piyasaya sunulmaya hazır hale gelmesinden önce birçok adım var. Bu adımlar şöyle: Araştırma aşaması; Aday aşıların kısa listeye alınması için binlerce bileşenle yapılan çalışmalar ve bağışıklığın nasıl tepki verdiğine ilişkin araştırmalarKlinik deney öncesi aşama; Gerekli antijenlerin belirlenmesi ve aşı konsept ve tasarımına dönüşmesi için yapılan laboratuvar analizleriKlinik geliştirme; aşının farklı karakterdeki test grupları üzerinde denenmesiOtoritelerin gözden geçirmesi ve onayı; aşının güvenliğinin onaylanması ve sağlık düzenlemeleriyle uyumunun teyit edilmesiÜretim ve kalite kontrol; kitlesel dağıtıma hazırlık için aşının geliştirilmesiÜretilen aşının etkinliği ve güvenliğini sağlamak, yan etkilerinin düzgün bir şekilde anlaşılması ve hastalık riski yeterli oranda minimize edilene kadar tutarlı ve ölçeklendirilebilir şekilde üretilebilmesi için tüm bu adımlar şart. Geçmişte bu sürecin karmaşıklığı, düzenlemeler ve her bir aşamadaki maliyetler ortaya çıkan sağlık sorunlarına verilen tepkileri yavaşlattı. Şimdi yapak zeka alanındaki gelişmiş teknolojiler sayesinde tedavileri sahaya ulaştırdığımız süreçleri hızlandırma fırsatımız var. AI bu sürece nasıl katkı sağlayabilir? Aşı geliştirilmesi gibi karmaşık bir konuda geceden sabaha bir gelişmeyi asla bekleyemeyiz. Fakat bu süreci aksatan bazı kısıtları ve darboğazları ortadan kaldırmak konusunda bir şeyler yapabiliriz. Veri analitiği otomasyonundaki gelişmeler ve her bir keşif safhasında ne olduğuna ilişkin görselleştirmelerin iyileştirilmesi bazı verimsizlikleri ortadan kaldırabilir, aşı geliştirme sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilir ve yüksek ölçekte üretim için operasyonları kolaylaştırabilir. İşte her aşamada AI teknolojilerinin oynayabileceği roller: Araştırma/klinik deney öncesiİlaç keşfinin ilk fazları genelde daha önceki çalışmaları ve tedavileri temel alarak aday aşıları filtreleme süreci içerir. Araştırmacılar muazzam büyüklükteki dijital veri kütüphanelerini işlemek için AI kullanabilirler (binlerce ilaç bileşeninin özelliklerini analiz etmek gibi adımlarda). Ve potansiyel tedavi adaylarına giden bu süreçte manuel işlemlerden çok daha kesinlik sağlanacaktır. AI bu aşamalarda karmaşık insan verisinden oluşan DNA dizilimleri için de kullanılarak klinisyenlerin genetik uyum ve bağışıklık tepkisi testlerini yapmalarına olanak sağlar. Klinik geliştirme ve deneylerUygun bileşenler belirlendikten sonra süreç bu bileşenleri test etmeye geliyor. Farklı hastalar yaş ve tıbbi geçmiş gibi farklı etkenler nedeniyle tedavilere farklı tepkiler gösterir. Bu nedenle testler hastaların tedaviye kötü bir tepki verebileceği marjinal vakaları dahi kapsayacak kadar kapsamlı olmalıdır. Derin öğrenme algoritmaları konusunda öğrenim görerek araştırmacılar bu testleri de daha önce hayal bile edilemeyecek hızda gerçekleştirebilirler - aday aşıyı fiziksel olarak denek hastalara uygulamadan önce dahi testler yapılabilir. Bu algoritmalar bulaşıcı hastalıklarla savaşacak antikorları belirlemek ve örneklendirmek için de kullanılabilir - hız ve maliyette ciddi iyileşmeler de sağlayarak. Gelişmiş analitik ve veri görselleştirme ile insan vücudunun potansiyel aşıya olan tepkisi daha hızlı belirlenerek testlerin daha hızlı olması sağlanabilir ve daha düşük hata oranlarıyla daha karmaşık analizler yapılabilir. Üretim ve QAAşı ürünlerinde otorite onaylarından sonra, aşının dünya genelinde hastane ve kliniklere dağıtılmak üzere geliştirilmesi için bir yarış başlar. Bu safhanın, aşıyı üreten üreticiler üzerinde ciddi operasyonel sonuçları olur, üretim kapasitesi, ürün kalitesi ve optimum ambalaj çözümü gibi konularda çok hızlı kararlar verilmesi gerekir. AI ve sensör temelli teknolojilerin gücünü birleştirerek üreticiler granüler (taneli) verileri geniş tedarik zincirinde verime dönüştürebilirler. Bu sayede üretim sürecindeki talep-arz uyumsuzluklarından kaçınılmış olur ve ürünlerin dağıtım sırasında bozulma riski minimize edilir. İhtiyaç anında daha hızlı tedavilerBir virüs salgını politika yapıcılarından sağlık otoritelerine, doktorlardan üreticilere kamu sağlığı yönetimindeki herkes için benzeri görülmemiş zorluklar teşkil edebilir. Politika yapıcılar ve sağlık otoriteleri enfeksiyonun testi için hızlı eyleme geçebilirken, doktorlar ve üreticiler ise daha hızlı tedavi sunma baskısı altındadır. Bir aşı geliştirilmesi sürecinde yeni verimlilikler elde etmek belirli vakaların tedavilerinde kayda değer fark yaratarak sağlık altyapıları üzerindeki baskıyı azaltabilir ve daha iyi iyileşme oranlarına katkı sağlar. AI yetkinlikleri aşı/tedavi geliştirme tarafındaki oyuncuların baskı altında daha hızlı eyleme geçebilmesine olanak sağlar. Derin öğrenme gibi teknikler ve gelişmiş veri görselleştirme gibi teknolojiler yeni virüslere uygun tedavileri araştırırken karşılaşılan karmaşıklıkların giderilmesine olanak sağlar ve mevcut araştırmaları dayanak almaları sürecini kolaylaştırır. Üretim ve dağıtım tarafında da AI kullanımıyla faydalar sağlanabilir; Üreticiler ilaçların bu kadar belirsiz koşulların olduğu bir durumda bile piyasaya hızlı bir şekilde ulaştırılmasında çok önemli bir rol oynar. İlaç üretiminde AI’nin rolü hakkında daha fazla bilgi almak için www.rockwellautomation.com
https://akdeniztanitim.com/yapay-zeka-asi-gelistirmede-nasil-daha-fazla-hiz-ve-dogruluk-saglayabilir
