COVID-19 Tedavisinde Ülkeler Hangi Aşamada?

Corona virüsü dünyada gittikçe yayılmaya devam ediyor. Her güne hasta ve ölüm sayısındaki artışla başlıyoruz. Bilim insanları da dünyanın dört bir yanında bu virüsün tedavisi için çalışıyor.

Biz de ülke ülke corona virüsünün tedavisi için yapılan çalışmaları sizler için derledik:

Avustralya

Avustralyalı bilim insanları corona virüs için, Queensland'deki Klinik Araştırma Merkezi'nde bulunan ilacın hali hazırda bazı hastalarda denendiğini ve bu kişilerin durumunun düzeldiğini iddia ettiler.

Araştırma Merkezi Direktörü Profesör David Paterson yaptığı açıklamada sıtma ve HIV tedavisinde kullanılan iki ilaçın etken maddelerinin kombinasyonu sonucu corona virüsü etkisiz hale getirdiklerini belirtti.

Hindistan

Hindistan'ın Rajastan bölgesinde, turistik olarak ziyaret için gelmiş ancak testleri pozitif çıkan bir İtalyan çifte uygulanan 'anti-viral kokteylin' işe yaradığı duyuruldu. Kullanılan etken maddeler arasında Lopinavir, Retonovir, Oseltamivir ve Klorokine bulunuyor.

Domuz gribi, sıtma ve HIV anti-viral ilaçlarla tedavinin başarıya ulaştığını anlatan Rajistan SMS Devlet Hastanesi Başkanı Dr. Sudhir Bhandari erkek vakanın kritik seviyede kronik akciğer hastası olduğunu ve buna rağmen kurtulduğunu aktardı.

Hollanda

Rotterdam'daki Erasmus Medikal Merkezi ve Utrecht'teki tıp üniversitesinde çalışan Hollandalı bilim insanları koronavirüse karşı özel antikor geliştirmeyi başaran ilk kişiler oldu.

Bu antikor, Covid-19'a özel anti-viral bir ilaç üretilmesini ve insanların kendi kendilerini test etmelerini kolaylaştıracak.

ABD

ABD’de insanlar üzerinde ilk testlere başlandı. Bu kapsamda, Seattle’daki Kaiser Permanente Washington araştırma merkezinde dört gönüllüye aşı yapıldı. “mRNA-1273” adlı aşının, bağışıklık sistemini güçlendirerek virüsün hücrelere girişini engellemesi öngörülüyor.

Diğer yandan ABD'nin San Diego şehrinde bulunan bir biyoteknoloji firması, Ulusal Singapur Duke Üniversitesi uzmanları ile bir aşı geliştirmek için işbirliği yaptığını ve virüsün daha az zararlı bir versiyona mutasyon geçirmesini sağlayan bir protein keşfettiklerini duyurdu. Bu sayede daha hızlı aşı geliştirmek mümkün olacak.

Ayrıca ABD'nin Cleveland eyaletindeki bir klinik birkaç saat içerisinde sonuçlanan Covid-19 testi geliştirdi.

İsrail

Ülkede Başbakanlığa bağlı çalışan Biyolojik Araştırma Enstitüsü'nden son günlerde arka arkaya önemli gelişmeler yaşandığına ilişkin haberler geldi. Bunların arasında virüsün biyolojik mekanizmasının çözüldüğü, virüs teşhisinin konulması için daha iyi test kitlerinin geliştirildiği ve etkili antikorlar üzerinde önemli mesafe kat edildiği haberleri bulunuyor.

Kanada

Kanadalı ilaç şirketi Medicago'da çalışan bilim insanları corona virüsün ilerlemiş haline ait kopyaları izole ederek daha iyi testler, daha doğru teşhisler ve tedaviler geliştirilmesine önemli katkı sağlayacak ilerlemeler kaydetti.

Ayrıca gerekli onay alındığı ve deneyler başarılı olduğu takdirde, Covid-19 için gerekli olan aşıyı kasım ayında hazır edebileceklerini ve ayda 1 milyon aşı üretebileceklerini duyurdular.

Almanya

Avrupa Komisyonu Başkanı Ursula Von der Leyen, Alman biyoteknoloji şirketi CureVac'a AB tarafından 80 milyon euro fon verildiğini ve sonbahara kadar koronavirüs için aşı geliştirebileceğini söyledi. Geçtiğimiz günlerde Trump, Alman şirketi satın almak için girişimde bulunmuştu.

Şirketin çalışmalarının umut verdiğini belirten Von der Leyen, CureVac'ın diğer yerlere göre daha hızlı hareket ettiğini duyurdu.

Çin

Çin Ulusal Biyoteknoloji Geliştirme Merkezi Başkanı Cang'ın Şenzen kentinde 80 yeni tip koronavirüs hastasını kapsayan bir klinik deney yapıldığını belirtmesi ve Favipiravir isimli bir ilacın, yeni tip koronavirüse (Kovid-19) karşı mücadelede etkili olduğunu açıklaması ardından dünya bu habere sevindi.

Açıklama yapan Çin Ulusal Biyoteknoloji Geliştirme Merkezi Başkanı Cang, iyileşme sürecinin 11 günden 4 güne indirdiklerini söyledi.

Bu Sağlık Hizmeti Algoritması, Siyahi Hastalara Karşı Önyargılı

• Bilim dergisi Science'ta yayımlanan bir araştırmaya göre, bir sağlık hizmetleri algoritması, siyahi hastaların önemli tıbbi tedavileri alma şansını beyaz hastalara kıyasla önemli ölçüde azaltıyor.
• Neredeyse her büyük sağlık hizmetleri sisteminin ve sigorta şirketleri gibi kuruluşların kullandığı algoritma, sağlık hizmeti sağlayıcıları tarafından yüksek riskli hizmet yönetimi müdahalesi için hangi hastaların ekstra yardımdan en çok yararlanacaklarını tahmin etmek amacıyla kullanılıyor.
• Algoritma, bu tahmini yapmak için bir hastayı tedavi etmenin sağlık hizmeti sağlayıcısına ne kadara mal olduğuyla ilgili verilere güveniyor.
• California Üniversitesi Profesörü Ziad Obermeyer:"Maliyet, sağlık için makul bir vekildir, ancak önyargılı bir seçimdir ve bu seçim, aslında algoritmaya önyargıyı katan şeydir."
• İlgili Yazı: YouTube, Niteliksiz İçeriğin Kullanıcıların Karşısına Çıkmasını Engelleyecek Yepyeni Algoritmalar Geliştiriyor

---

Geçtiğimiz günlerde sizlere Birleşik Krallık'ın siyahi kişilere karşı ön yargılı olan ırkçı pasaport yapay zekasıyla ilgili bir haber aktarmıştık. Bu haberin üzerinden henüz çok az bir zaman geçmiş olmasına rağmen, bu olaya son derece benzer başka bir durumun da sağlık sektöründe meydana geldiği ortaya çıktı.

The Verge'ün paylaşmış olduğu habere göre, bir sağlık hizmetleri algoritması, siyahi hastaların önemli tıbbi tedavileri alma şansını beyaz hastalara kıyasla önemli ölçüde azaltıyor. Milyonlarca hastayı etkileyen bu hata, geçtiğimiz hafta "Science" adlı bilimsel dergide yer verilen bir araştırmada ortaya çıktı.

Araştırmada bu algoritmayı geliştiren kişilerin adları paylaşılmıyor. Ancak bu araştırmada görev yapan California Üniversitesi'nden "Ziad Obermeyer" isimli profesör, hemen hemen her büyük sağlık hizmetleri sisteminin ve sigorta şirketleri gibi kuruluşların bu algoritmayı kullandığını ifade etti. Bununla beraber benzer algoritmalar, birkaç farklı şirket tarafından da meydana getirildi.

https://pazarlamasyon.com/ingiltere-pasaport-programinda-bile-bile-irkci-bir-yapay-zeka-kullandi/

Belirtilene göre söz konusu algoritma, yüksek riskli hizmet yönetimi müdahalesi için hastaları taramak amacıyla sağlık hizmeti sağlayıcıları tarafından kullanılıyor. Bu sistemde, özellikle kompleks medikal ihtiyaçları olan hastalar, algoritma tarafından otomatik olarak işaretleniyor. Bir kez seçilen hastalar, doktorlar tarafından daha fazla ilgi görme gibi ek bakım kaynakları elde edebiliyorlar.

Araştırmacıların belirttiklerine göre, bu sistem, ABD'de yaygın olarak kullanılıyor. Çünkü özel hemşireler ve daha fazla temel bakım randevular gibi ekstra faydalar, sağlık hizmeti sağlayıcıları için pahalıya mal oluyor. Bu algoritma da hangi hastaların ekstra yardımdan en çok yararlanacaklarını tahmin etmek için kullanılıyor ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının kısıtlı zamanlarını ve kaynaklarını en çok ihtiyaç duyulan yerlere odaklamalarına imkan tanıyor.

Algoritma, bu tahmini yapmak için bir hastayı tedavi etmenin sağlık hizmeti sağlayıcısına ne kadara mal olduğuyla ilgili verilere güveniyor. Teorik olarak bu, bir hastanın ne kadar hasta olduğu anlamına gelebilir. Ancak Science dergisi tarafından yapılan araştırmanın yazarlarının belirttiklerine göre, sağlık hizmetlerine eşit olmayan erişim nedeniyle siyah hastaların tedavileri için benzer şekilde hasta olan beyaz hastalara kıyasla daha az zaman harcanıyor. Algoritma, bu tutarsızlığı hesaba katmıyor ve siyahi hastaların tedavileri konusunda şaşırtıcı derecede büyük bir ırksal önyargıya yol açıyor.

https://pazarlamasyon.com/facebookun-algoritma-degisikligi-bir-sirketin-batmasina-oldu/

Söz konusu sağlık hizmetleri algortimasının etkisi, son derece güçlüydü. Araştırma sonucunda elde edilen bulgulara göre, mevcut olarak siyahi hastaların sadece %17,7'si ekstra ilgi görüyor. Eğer ki eşitsizlik giderilmiş olsaydı, bu oran %46,5 olacaktı. Profesör Obermeyer, algoritmadaki siyahi hastalara yönelik bu önyargıyla ilgili olarak "Maliyet, sağlık için makul bir vekildir, ancak önyargılı bir seçimdir ve bu seçim, aslında algoritmaya önyargıyı katan şeydir." diyor.

Bu, eylem halindeki algoritmik önyargının klasik bir örneğidir. Bu zamana dek araştırmacılar, sık sık önyargılı bir veri kaynağının otomatik sistemlerde önyargılı sonuçlar ürettiğine dikkat çektiler. İyi haber şu ki, Profesör Obermeyer’in söylediğine göre, sistemdeki bu sorunu engellemenin birtakım yolları mevcut.

Profesör bu konuda, "Bu önyargı, yeni verilerle değil; yeni, meraklı bir tür sinir ağıyla değil; sadece halihazırda algoritmanın tahmin etmesi gereken şeyi değiştirerek düzeltilebilir." diyor. Araştırmacılar, acil servise gitmek gibi yalnızca belirli bir maliyet alt kümesine odaklanarak önyargıları azaltabildiklerini keşfettiler. Maliyetten ziyade direkt olarak sağlık sonuçlarını tahmin eden bir algoritma da sistemi geliştirdi. Bununla ilgili olarak Obermeyer, algoritmaların nasıl eğitildiklerine dikkat ederek onlardan fayda sağlarken aynı zamanda önyargı riskinin de minimuma indirilebileceğini dile getirdi.

Çocukların Aşı Kaydını Taşıyan Görünmez Dövmeler

Birçok ülkede aşı kayıtları kartlarda veya elektronik ortamda tutuluyor. Ancak bu kayıtlar düzenli tutulmuyor veya kolaylıkla kaybolabiliyor. Veya farklı bir ülkede olunan aşılar gözükmeyebiliyor. Bunlardan yola çıkarak araştırmacılar karta ve elektronik ortama gerek duymayacağımız yeni bir sistem geliştirdiler.

Halihazırda gelişmekte olan ülkelerde aşı kayıtlarını denetleyen insanlar için, kimin hangi aşıyı ne zaman yaptırdığını takip etmek çok zor.

MIT araştırmacıları bu sorunu çözmek için yeni bir proje geliştirdiler. Aşıyla birlikte cilde güvenli bir şekilde yerleştirilebilecek bir mürekkep oluşturdular ve ve bu mürekkebi yalnızca özel bir akıllı telefon kamera uygulaması ve filtresiyle görüntülenecek hale getirdiler.

Araştırmacılar, bir aşı kaydını elektronik olarak ya da kağıda belgelemek yerine doğrudan hastanın cildine gömmek için geliştirdiği bu düşük riskli takip sistemi doğru aşı kayıtlarını tutma işlemini büyük ölçüde kolaylaştıracak gibi gözüküyor.

Araştırmacı Kevin McHugh, “Kağıt aşı kartlarının sıklıkla kaybolduğu veya hiç bulunmadığı ve elektronik veritabanlarının duyulmadığı alanlarda bu teknoloji sayesinde hasta aşılama geçmişi hızlı ve anonim şekilde tespit edilebilir” dedi.

Aşıya eşlik eden bu görünmez dövme, kızılötesi ışık altında parlayan, minik kuantum noktalarından oluşuyor ve çözülebilen mikro küreler kullanılarak cilde iletiliyor. Araştırmacılar bu dövmeyi farelerde çoktan denediler ve dövmenin enjeksiyondan dokuz ay sonra hala tespit edilebildiğini keşfettiler. İnsan kadavra cilt modellerinde ise beş yıl simüle güneşe maruz kalmaya dayandı.