Sağlıkta Yapay Zeka Uygulamaları

Önleyici Sağlıkta Yapay Zeka Devrimi: Yenilikçi Projeler ve Geleceğe Bakış

Yapay zeka (YZ), günümüzde birçok sektörü derinden etkiliyor. Bu sektörlerin başında ise sağlık geliyor. YZ'nin sağlık alanındaki potansiyeli, özellikle de önleyici sağlıkta, oldukça büyük. Hastalıkların ortaya çıkmasını engellemek veya erken teşhis etmek, tedavi süreçlerini önemli ölçüde iyileştirebilir ve sağlık sistemlerinin üzerindeki yükü hafifletebilir. Bu blog yazısında, önleyici sağlıkta yapay zeka uygulamalarını, bu alandaki yenilikçi projeleri ve geleceğe dair beklentileri detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

Önleyici Sağlıkta Yapay Zekanın Önemi

Sağlık hizmetleri, geçmişte daha çok tedavi odaklıydı. Ancak günümüzde, hastalıkların ortaya çıkmasını engellemek veya erken teşhis etmek, hem bireylerin yaşam kalitesini artırmak hem de sağlık sistemlerinin sürdürülebilirliğini sağlamak açısından büyük önem taşıyor. İşte tam bu noktada yapay zeka devreye giriyor. YZ, büyük veri kümelerini analiz etme, örüntüleri tanıma ve gelecekteki sağlık risklerini tahmin etme yeteneği sayesinde önleyici sağlıkta devrim yaratma potansiyeline sahip.

Önleyici sağlık, sadece hastalıkların ortaya çıkmasını engellemekle kalmaz, aynı zamanda bireylerin daha sağlıklı ve uzun bir yaşam sürmelerine de yardımcı olur. YZ destekli önleyici sağlık uygulamaları sayesinde:

• Bireyler, kendi sağlık risklerini daha iyi anlayabilirler.
• Kişiselleştirilmiş sağlık önerileri alabilirler.
• Erken teşhis sayesinde tedaviye daha erken başlayabilirler.
• Sağlık sistemlerinin üzerindeki yük azalır.

Bu yazıda, önleyici sağlıkta yapay zeka uygulamalarının hangi alanlarda kullanıldığını, hangi yenilikçi projelerin hayata geçirildiğini ve gelecekte bizi nelerin beklediğini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz. Ayrıca, bu teknolojilerin getirdiği etik sorunları ve zorlukları da ele alarak, yapay zekanın önleyici sağlık alanındaki potansiyelini en iyi şekilde nasıl kullanabileceğimizi tartışacağız.

Temel Kavramlar

Önleyici sağlıkta yapay zeka uygulamalarını daha iyi anlayabilmek için, bazı temel kavramları açıklamakta fayda var.

Yapay Zeka (YZ) Nedir?

Yapay zeka (YZ), genel olarak insan zekasını taklit eden bilgisayar sistemleri ve yazılımlarıdır. YZ sistemleri, öğrenme, problem çözme, karar verme ve dil anlama gibi insan benzeri yeteneklere sahip olabilirler. YZ'nin temel amacı, karmaşık problemleri çözebilen, öngörülerde bulunabilen ve insan müdahalesi olmadan çalışabilen sistemler geliştirmektir.

YZ sistemleri, farklı yaklaşımlar ve teknikler kullanarak geliştirilebilir. Bu teknikler arasında makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, uzman sistemler ve robotik yer alır.

Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL)

Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirme sürecidir. ML algoritmaları, büyük veri kümelerini analiz ederek örüntüler bulur, bu örüntülerden öğrenir ve gelecekteki veriler hakkında tahminlerde bulunabilirler.

Derin öğrenme (DL) ise, makine öğreniminin daha gelişmiş bir türüdür. DL algoritmaları, yapay sinir ağları kullanarak karmaşık problemleri çözebilirler. Bu sinir ağları, insan beyninin yapısından esinlenerek tasarlanmıştır ve çok sayıda katmandan oluşur. DL, özellikle görüntü tanıma, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi alanlarda büyük başarılar elde etmiştir.

Önleyici sağlıkta, ML ve DL algoritmaları, hasta verilerini analiz ederek risk faktörlerini belirlemek, hastalıkların erken belirtilerini tespit etmek ve kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için kullanılır.

Önleyici Sağlık Nedir?

Önleyici sağlık, hastalıkların ortaya çıkmasını engellemeye veya erken teşhis etmeye yönelik tüm faaliyetleri kapsar. Bu faaliyetler, bireylerin sağlıklı yaşam tarzı alışkanlıkları geliştirmelerini teşvik etmek, risk faktörlerini azaltmak, tarama programları uygulamak ve aşılama gibi koruyucu önlemler almak gibi çeşitli yöntemleri içerir.

Önleyici sağlık, tedavi odaklı yaklaşımlara kıyasla daha ekonomik ve etkilidir. Çünkü hastalıkların ortaya çıkmasını engellemek, tedavi etmekten daha az maliyetlidir ve bireylerin yaşam kalitesini artırır. Önleyici sağlık, aşağıdaki gibi farklı seviyelerde uygulanabilir:

• Birincil Önleme: Hastalıkların ortaya çıkmasını tamamen engellemeyi amaçlar. Örneğin, sigara kullanımını önleme kampanyaları, obeziteyle mücadele programları ve aşılama çalışmaları.
• İkincil Önleme: Hastalıkları erken teşhis etmeyi ve tedaviye erken başlamayı amaçlar. Örneğin, kanser tarama programları, diyabet taramaları ve kan basıncı ölçümleri.
• Üçüncül Önleme: Hastalıkların ilerlemesini yavaşlatmayı ve komplikasyonları önlemeyi amaçlar. Örneğin, rehabilitasyon programları, kronik hastalık yönetimi ve palyatif bakım.

Yapay zeka, önleyici sağlığın tüm bu seviyelerinde önemli bir rol oynayabilir. Örneğin, YZ algoritmaları, risk faktörlerini belirleyerek birincil önleme çalışmalarına katkıda bulunabilir, erken teşhis için tarama programlarını optimize edebilir ve kronik hastalıkların yönetimini iyileştirebilir.

Önleyici Sağlıkta Yapay Zeka Uygulama Alanları

Yapay zeka, önleyici sağlığın birçok farklı alanında uygulanabilir. Bu alanlardan bazıları şunlardır:

Risk Tahmini ve Hastalık Önleme

YZ algoritmaları, bireylerin sağlık verilerini (genetik bilgiler, yaşam tarzı alışkanlıkları, tıbbi geçmiş vb.) analiz ederek gelecekteki hastalık risklerini tahmin edebilir. Bu sayede, risk altında olan bireyler erken dönemde tespit edilebilir ve uygun önleyici tedbirler alınabilir. Örneğin, bir YZ algoritması, belirli genetik özelliklere sahip kişilerin kalp hastalığına yakalanma riskinin daha yüksek olduğunu tespit edebilir ve bu kişilere düzenli egzersiz yapmaları, sağlıklı beslenmeleri ve düzenli doktor kontrolünden geçmeleri önerilebilir.

Risk tahmini için kullanılan YZ algoritmaları, makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bu algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek risk faktörleri arasındaki ilişkileri öğrenir ve gelecekteki hastalık risklerini tahmin etmek için bu bilgileri kullanır.

Erken Teşhis ve Tarama

YZ, tıbbi görüntüleme (röntgen, MR, BT vb.) analizinde kullanılarak hastalıkların erken teşhisini kolaylaştırabilir. YZ algoritmaları, görüntüleri inceleyerek kanser hücreleri, tümörler veya diğer anormallikleri tespit edebilir. Bu sayede, doktorlar hastalıkları daha erken evrede teşhis edebilir ve tedaviye daha erken başlayabilirler. Örneğin, bir YZ algoritması, mamografi görüntülerini inceleyerek meme kanseri belirtilerini tespit edebilir ve doktorların şüpheli alanları daha detaylı incelemesine yardımcı olabilir.

Erken teşhis için kullanılan YZ algoritmaları, özellikle derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bu algoritmalar, binlerce tıbbi görüntü üzerinde eğitilerek hastalık belirtilerini tanımayı öğrenirler.

Kişiselleştirilmiş Beslenme ve Yaşam Tarzı Önerileri

YZ, bireylerin genetik yapısı, yaşam tarzı, tıbbi geçmişi ve diğer kişisel özelliklerini dikkate alarak kişiselleştirilmiş beslenme ve yaşam tarzı önerileri sunabilir. Bu sayede, bireyler daha sağlıklı bir yaşam sürebilir ve hastalık risklerini azaltabilirler. Örneğin, bir YZ sistemi, bir kişinin genetik yapısına göre hangi besinlere alerjisi olduğunu veya hangi vitaminlere ihtiyacı olduğunu belirleyebilir ve buna göre kişiselleştirilmiş bir beslenme planı oluşturabilir.

Kişiselleştirilmiş beslenme ve yaşam tarzı önerileri sunan YZ sistemleri, makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu algoritmalar, büyük veri kümelerini analiz ederek bireylerin özellikleriyle sağlık sonuçları arasındaki ilişkileri öğrenirler.

Akıllı Giyilebilir Teknolojiler ve Sürekli İzleme

Akıllı saatler, fitness takip cihazları ve diğer giyilebilir teknolojiler, bireylerin sağlık verilerini (kalp atış hızı, uyku düzeni, fiziksel aktivite düzeyi vb.) sürekli olarak takip edebilir. Bu veriler, YZ algoritmaları tarafından analiz edilerek sağlık sorunlarının erken belirtileri tespit edilebilir ve bireylere uyarılar gönderilebilir. Örneğin, bir akıllı saat, bir kişinin kalp atış hızının anormal derecede yükseldiğini tespit ederse, kişiye dinlenmesi veya doktora başvurması gerektiği konusunda uyarı gönderebilir.

Akıllı giyilebilir teknolojilerden elde edilen verileri analiz eden YZ algoritmaları, zaman serisi analizi ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.

İlaç Keşfi ve Geliştirme

YZ, yeni ilaçların keşfi ve geliştirilmesi sürecini hızlandırabilir ve daha verimli hale getirebilir. YZ algoritmaları, büyük veri kümelerini (genomik veriler, kimyasal yapılar, klinik deney sonuçları vb.) analiz ederek potansiyel ilaç adaylarını belirleyebilir ve ilaçların etkinliğini ve güvenliğini tahmin edebilir. Örneğin, bir YZ algoritması, belirli bir hastalığa karşı etkili olabilecek yeni bir molekülün yapısını tasarlayabilir veya bir ilacın yan etkilerini tahmin edebilir.

İlaç keşfi ve geliştirme sürecinde kullanılan YZ algoritmaları, makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme tekniklerini kullanır.

Önleyici Sağlıkta Yenilikçi Yapay Zeka Projeleri

Önleyici sağlıkta yapay zeka uygulamaları hızla gelişiyor ve birçok yenilikçi proje hayata geçiriliyor. Bu projelerden bazıları şunlardır:

Diyabet Riskini Tahmin Eden YZ Sistemleri

Diyabet, dünya genelinde milyonlarca insanı etkileyen kronik bir hastalıktır. Erken teşhis, diyabetin komplikasyonlarını önlemek ve yaşam kalitesini artırmak açısından büyük önem taşır. Birçok araştırma projesi, YZ algoritmalarını kullanarak diyabet riskini tahmin etmeye odaklanmıştır.

Bu projelerde, hastaların demografik bilgileri, tıbbi geçmişleri, yaşam tarzı alışkanlıkları ve genetik verileri gibi çeşitli veriler kullanılarak YZ modelleri eğitilir. Bu modeller, risk faktörlerini belirleyerek bireylerin diyabet geliştirme olasılığını tahmin edebilir. Risk altında olan bireyler erken dönemde tespit edilerek uygun önleyici tedbirler alınabilir.

Örneğin, Google'ın geliştirdiği bir YZ sistemi, retina görüntülerini analiz ederek diyabetik retinopati (diyabetin neden olduğu bir göz hastalığı) belirtilerini tespit edebilir ve erken teşhise yardımcı olabilir.

Kanser Erken Teşhisinde YZ Algoritmaları

Kanser, dünya genelinde ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir. Erken teşhis, kanser tedavisinin başarısını artırmak ve yaşam süresini uzatmak açısından kritik öneme sahiptir. YZ algoritmaları, tıbbi görüntüleme (röntgen, MR, BT vb.) analizinde kullanılarak kanserin erken teşhisini kolaylaştırabilir.

Bu projelerde, YZ algoritmaları, tıbbi görüntüleri inceleyerek kanser hücreleri, tümörler veya diğer anormallikleri tespit eder. Bu sayede, doktorlar hastalıkları daha erken evrede teşhis edebilir ve tedaviye daha erken başlayabilirler.

Örneğin, IBM Watson Oncology, kanser hastalarının tıbbi kayıtlarını ve bilimsel literatürü analiz ederek doktorlara tedavi seçenekleri sunan bir YZ sistemidir. Bu sistem, doktorların daha iyi kararlar vermesine ve hastalara en uygun tedaviyi uygulamasına yardımcı olur.

Kalp Hastalıkları Riskini Değerlendiren YZ Modelleri

Kalp hastalıkları, dünya genelinde ölümlerin önde gelen nedenlerinden biridir. Erken teşhis ve önleme, kalp hastalıklarının komplikasyonlarını önlemek ve yaşam kalitesini artırmak açısından büyük önem taşır. YZ algoritmaları, bireylerin sağlık verilerini analiz ederek kalp hastalığı riskini değerlendirebilir.

Bu projelerde, hastaların demografik bilgileri, tıbbi geçmişleri, yaşam tarzı alışkanlıkları, kan basıncı, kolesterol seviyeleri ve EKG verileri gibi çeşitli veriler kullanılarak YZ modelleri eğitilir. Bu modeller, risk faktörlerini belirleyerek bireylerin kalp hastalığı geliştirme olasılığını tahmin edebilir. Risk altında olan bireyler erken dönemde tespit edilerek uygun önleyici tedbirler alınabilir.

Örneğin, Mayo Clinic ve Google'ın işbirliğiyle geliştirilen bir YZ sistemi, EKG verilerini analiz ederek kalp yetmezliği belirtilerini tespit edebilir ve erken teşhise yardımcı olabilir.

Ruh Sağlığı Takibi ve Erken Uyarı Sistemleri

Ruh sağlığı sorunları, dünya genelinde milyonlarca insanı etkileyen önemli bir sağlık sorunudur. Erken teşhis ve tedavi, ruh sağlığı sorunlarının ilerlemesini önlemek ve yaşam kalitesini artırmak açısından büyük önem taşır. YZ algoritmaları, bireylerin davranışlarını, duygusal durumlarını ve sosyal etkileşimlerini analiz ederek ruh sağlığı sorunlarının erken belirtilerini tespit edebilir.

Bu projelerde, bireylerin sosyal medya paylaşımları, metin mesajları, ses kayıtları ve video kayıtları gibi çeşitli veriler kullanılarak YZ modelleri eğitilir. Bu modeller, duygu analizi, davranışsal analiz ve dil işleme tekniklerini kullanarak ruh sağlığı sorunlarının erken belirtilerini tespit edebilir. Risk altında olan bireylere erken dönemde yardım sağlanabilir.

Örneğin, Wysa adlı bir YZ destekli sohbet robotu, bireylerle konuşarak duygusal destek sağlar ve ruh sağlığı sorunları hakkında bilgi verir.

Salgın Hastalıkları Tahmin Eden YZ Modelleri

Salgın hastalıklar, toplum sağlığını tehdit eden önemli bir sorundur. Salgınların erken tespiti ve yayılmasının önlenmesi, halk sağlığını korumak açısından kritik öneme sahiptir. YZ algoritmaları, hastalıkların yayılma hızını, coğrafi dağılımını ve potansiyel etkilerini tahmin edebilir.

Bu projelerde, vaka sayıları, demografik bilgiler, coğrafi veriler, iklim verileri, seyahat verileri ve sosyal medya verileri gibi çeşitli veriler kullanılarak YZ modelleri eğitilir. Bu modeller, salgınların ne zaman başlayacağını, ne kadar yayılacağını ve hangi bölgeleri etkileyeceğini tahmin edebilir. Bu sayede, sağlık yetkilileri salgınlara karşı daha iyi hazırlanabilir ve önleyici tedbirler alabilirler.

Örneğin, BlueDot adlı bir YZ şirketi, 2019'da COVID-19 salgınının Çin'de başlayacağını ve diğer ülkelere yayılacağını günler öncesinden tahmin etmiştir.

Karşılaşılan Zorluklar ve Fırsatlar

Yapay zeka, önleyici sağlıkta büyük bir potansiyele sahip olsa da, bu teknolojilerin yaygın olarak kullanılmasının önünde bazı zorluklar bulunmaktadır. Bu zorlukların üstesinden gelinmesi ve fırsatların değerlendirilmesi, YZ'nin önleyici sağlık alanındaki potansiyelini tam olarak gerçekleştirmemizi sağlayacaktır.

Veri Gizliliği ve Güvenliği

YZ sistemleri, hasta verilerini kullanarak öğrenir ve tahminlerde bulunur. Bu nedenle, veri gizliliği ve güvenliği büyük önem taşır. Hasta verilerinin yetkisiz erişime karşı korunması ve gizliliğinin sağlanması gerekmektedir. Aksi takdirde, hastaların kişisel bilgileri kötüye kullanılabilir ve güven kaybı yaşanabilir.

Veri gizliliğini sağlamak için, şifreleme, anonimleştirme ve erişim kontrolü gibi teknikler kullanılabilir. Ayrıca, veri işleme süreçlerinin yasal düzenlemelere uygun olması ve etik ilkeler doğrultusunda yürütülmesi gerekmektedir.

Etik Sorunlar ve Algoritmik Yanlılık

YZ algoritmaları, eğitildikleri verilerdeki yanlılıkları yansıtabilirler. Bu durum, algoritmik yanlılığa yol açabilir ve bazı hasta gruplarına karşı ayrımcılığa neden olabilir. Örneğin, bir YZ algoritması, belirli bir etnik gruba ait hastaların verileriyle eğitilmişse, bu etnik gruba ait olmayan hastalar için doğru tahminlerde bulunamayabilir.

Algoritmik yanlılığı önlemek için, veri kümelerinin çeşitliliğinin sağlanması, algoritmaların adaletli bir şekilde eğitilmesi ve sonuçların düzenli olarak denetlenmesi gerekmektedir.

Düzenleyici Çerçeve ve Standartlar

YZ teknolojilerinin sağlık alanındaki kullanımı, yasal düzenlemeler ve standartlar ile belirlenmelidir. Bu düzenlemeler, hasta haklarını korumalı, veri gizliliğini sağlamalı ve YZ sistemlerinin güvenilirliğini ve şeffaflığını garanti etmelidir.

Düzenleyici çerçeveler, YZ sistemlerinin geliştirilmesi, test edilmesi ve kullanılması süreçlerini kapsayan standartlar belirlemelidir. Bu standartlar, YZ sistemlerinin performansını, doğruluğunu ve güvenilirliğini ölçmek için kullanılabilir.

Doktor-Hasta İlişkisinde YZ'nin Rolü

YZ sistemleri, doktorların karar verme süreçlerine yardımcı olabilir ve hasta bakımını iyileştirebilir. Ancak, YZ'nin doktor-hasta ilişkisinin yerini almaması önemlidir. Doktorlar, YZ sistemlerinden elde edilen bilgileri kendi klinik deneyimleriyle birleştirerek hastalar için en iyi tedavi planını oluşturmalıdır.

Hastalar, YZ sistemlerinin nasıl çalıştığı ve verilerinin nasıl kullanıldığı hakkında bilgilendirilmelidir. Ayrıca, hastaların YZ sistemlerinin önerdiği tedavi planlarını kabul etme veya reddetme hakkı olmalıdır.

Veri Kalitesi ve Erişilebilirliği

YZ sistemlerinin doğru ve güvenilir tahminlerde bulunabilmesi için yüksek kaliteli ve erişilebilir verilere ihtiyaç vardır. Sağlık verilerinin eksiksiz, doğru ve güncel olması gerekmektedir. Ayrıca, verilerin farklı kaynaklardan toplanması ve entegre edilmesi, YZ sistemlerinin daha kapsamlı bir analiz yapmasını sağlayacaktır.

Veri kalitesini artırmak için, veri toplama süreçlerinin standartlaştırılması, veri doğrulama mekanizmalarının oluşturulması ve veri yönetim politikalarının belirlenmesi gerekmektedir.

Eğitim ve Farkındalık Yaratma

YZ teknolojilerinin sağlık alanındaki kullanımı hakkında doktorların, sağlık çalışanlarının ve hastaların eğitilmesi ve farkındalık yaratılması önemlidir. Doktorlar, YZ sistemlerinin nasıl çalıştığını, nasıl kullanıldığını ve sınırlamalarını bilmelidir. Hastalar ise, YZ sistemlerinin sağlık hizmetlerini nasıl etkileyebileceği hakkında bilgilendirilmelidir.

Eğitim programları, YZ teknolojilerinin sağlık alanındaki potansiyelini ve risklerini ele almalı, etik sorunları tartışmalı ve veri gizliliği ve güvenliği konularına odaklanmalıdır.

Geleceğe Bakış: Yapay Zeka ile Önleyici Sağlığın Evrimi

Yapay zeka, önleyici sağlık alanında devrim yaratma potansiyeline sahip. Gelecekte, YZ'nin daha da gelişmesiyle birlikte önleyici sağlık uygulamalarının daha yaygın ve etkili hale gelmesi bekleniyor.

Gelecekteki YZ destekli önleyici sağlık uygulamaları şunları içerebilir:

• Kişiselleştirilmiş Sağlık Asistanları: YZ destekli sanal asistanlar, bireylerin sağlık verilerini sürekli olarak takip ederek kişiselleştirilmiş sağlık önerileri sunabilir, randevuları hatırlatabilir ve ilaçları takip edebilir.
• Tahmine Dayalı Sağlık Hizmetleri: YZ algoritmaları, gelecekteki sağlık sorunlarını tahmin ederek proaktif önlemler alınmasını sağlayabilir. Örneğin, bir YZ sistemi, bir kişinin kalp krizi geçirme riskinin arttığını tespit ederse, kişiye erken dönemde tedavi görmesi önerilebilir.
• Otonom Teşhis Sistemleri: YZ algoritmaları, tıbbi görüntüleme analizinde insanlardan daha doğru ve hızlı sonuçlar elde edebilir. Bu sayede, doktorların teşhis koyma süreci hızlanabilir ve hasta bakım kalitesi artırılabilir.
• İlaç Keşfi ve Geliştirme Sürecinin Hızlanması: YZ algoritmaları, yeni ilaç adaylarını belirleyerek ve ilaçların etkinliğini ve güvenliğini tahmin ederek ilaç keşfi ve geliştirme sürecini hızlandırabilir.

Ancak, YZ'nin önleyici sağlık alanındaki potansiyelini tam olarak gerçekleştirebilmek için veri gizliliği, etik sorunlar, düzenleyici çerçeve ve veri kalitesi gibi zorlukların üstesinden gelinmesi gerekmektedir.

Sonuç

Yapay zeka, önleyici sağlıkta devrim yaratma potansiyeline sahip. Hastalıkların ortaya çıkmasını engellemek veya erken teşhis etmek, bireylerin yaşam kalitesini artırmak ve sağlık sistemlerinin üzerindeki yükü hafifletmek açısından büyük önem taşıyor. YZ destekli risk tahmini, erken teşhis, kişiselleştirilmiş beslenme önerileri, akıllı giyilebilir teknolojiler ve ilaç keşfi gibi uygulamalar, önleyici sağlıkta önemli faydalar sağlayabilir.

Ancak, veri gizliliği, etik sorunlar, düzenleyici çerçeve ve veri kalitesi gibi zorlukların üstesinden gelinmesi ve fırsatların değerlendirilmesi, YZ'nin önleyici sağlık alanındaki potansiyelini tam olarak gerçekleştirmemizi sağlayacaktır. YZ teknolojilerinin sağlık alanındaki kullanımı hakkında doktorların, sağlık çalışanlarının ve hastaların eğitilmesi ve farkındalık yaratılması da önemlidir.

Gelecekte, YZ'nin daha da gelişmesiyle birlikte önleyici sağlık uygulamalarının daha yaygın ve etkili hale gelmesi bekleniyor. Bu sayede, bireyler daha sağlıklı ve uzun bir yaşam sürebilir ve sağlık sistemleri daha sürdürülebilir hale gelebilir.