Polifarmasi yan etkilerini azaltmaya ve akılcı ilaç kullanımını desteklemeye yönelik yapay zeka destekli web uygulama tasarımı ve geliştirilmesi
Artificial intelligence aided web application design and development for supporting rational drug use
Yazar: ŞEYMA HANDAN AKYÖN
Danışman: DOÇ. DR. TARIK EREN YILMAZ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Ankara Bilkent Şehir Hastanesi / Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Aile Hekimliği = Family Medicine
Dizin: Aile hekimliği = Family practice ; Akılcı ilaç kullanımı = Rational drug use ; Geriatri = Geriatrics ; Karar verme = Decision making ; Morbidite = Morbidity ; Polifarmasi = Polypharmacy ; Web tasarımı = Web design ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İlaç etkileşimleri = Drug interactions ; İlaç kullanımı = Drug utilization

Özet:
Giriş: Beş veya daha fazla ilacın aynı anda kullanımı olarak bilinen ve yaşla birlikte artış görülen polifarmasinin komplikasyonlarının başlıcaları uygunsuz ilaç kullanımı(UİK), ilaç-ilaç etkileşimi, ilaç-hastalık etkileşimi olup çalışmamızda sağlık profesyonellerinin günlük pratiklerinde polifarmasi yan etkilerini azaltmaya ve akılcı ilaç kullanımı desteklemeye yönelik, hastayı yaşı, kullandığı ilaçlar ve kronik hastalıkları ile birlikte değerlendirecek yardımcı bir araç hazırlamak amaçlanmıştır. 
Gereç ve Yöntem: Araştırmamızda ilk etapta metodolojik bir araştırma neticesinde güncel ve geriatrik hastada kanıta dayalı 6 adet uygunsuz ilaç kullanım (UİK) kriterleri, ilaç prospektüsleri, PUBMED sistemi üzerinden yayınlanmış ilgili güncel makaleler ve güncel kronik hastalık rehberleri ışığında oluşturulan veri tabanı ile güncel ve kapsamlı bir yardımcı araç oluşturulmuştur. İkinci aşamada 430 en sık kullanılan ilaç etkeni ve yaşlıda sık görülen kronik hastalıkların etkileşim bilgisini içeren yardımcı aracın pratikte kullanımı kolaylaştıracak ve hızlandıracak yapay zeka destekli bir web uygulaması (Fast&Rational) tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Son aşamada geliştirilen web uygulaması ile kesitsel gözlemsel tek merkezli bir çalışmanın hazır verileri UİK, ilaç-ilaç ve ilaç-hastalık etkileşim tespiti için kullanılmıştır. Ayrıca bu veriye ait etkileşimlerin web uygulaması kullanılarak ve kullanılmadan tespit etme sürelerinin hesaplanması ve karşılaştırması yapılmıştır. Önerilen web uygulaması, https://fastrational.com/  web adresinde herkese açıktır.
Bulgular: Örnekleme ait polifarmasi oranı %64,9 iken multimorbidite oranı %97,3 olarak saptanmıştır. Önerdiğimiz aracın içerdiği uygunsuz ilaç etken oranı %75,3 iken web uygulaması veri tabanındaki kriterlerin içerdiği uygunsuz ilaç etken oranı en çoktan en aza doğru sırasıyla EU(7)-PIM, US-FORTA, Time-to-STOPP, AGS Beers 2019, STOPP v2, AGS Beers 2012 ve Priscus kriterleri (%63,5-%19,5) olmuştur. Önerdiğimiz araç, AGS Beers 2019, Time-to-Stopp ve STOPP v2 ile tespit edilen tüm ilaç-ilaç ve ilaç-hastalık etkileşimlerini içermektedir. İçerdikleri ilaç-ilaç ve ilaç-hastalık etkileşim bilgisi önerdiğimiz araç ile %89,2 ve %87,8 iken sırasıyla STOPP v2 kriterleri ile %7,25 ve %7,25, TIME-to-STOPP ile %4,03 ve %7,25, AGS Beers 2019 ile %4,8 ve %0,38 olarak tespit edilmiştir. Bizim önerdiğimiz araç etkileşim tespitinde UİK kriterlerine göre daha kapsamlı olup bu durum her bir kriter için istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu konuda tecrübeli bir pratisyen, web uygulaması olmadan bir hastası için 3 kategoride etkileşim tespit ederken geçen toplam süre ortalama 2278 saniye iken, web uygulaması ile bu süre ortalama 33.8 saniyeye düşmüştür ve bu durum istatistiksel olarak anlamlıdır.
Sonuç: Literatürde birçok çalışmada klinisyenin pratiğinde polifarmasi durumunda ilaç düzenlemesi önündeki en büyük engelin "zaman kısıtlılığı" olduğu gösterilmiştir. Çalışmamızda önerdiğimiz web uygulaması geleneksel yöntemden 60 kat daha hızlı bir şekilde ortalama yaklaşık yarım dakikada hasta özelinde yaş faktörünü de dikkate alarak ilaç etkenlerini ve kronik hastalıklarını analiz etmektedir. Ayrıca literatürde tek başına yaşlı hastada uygunsuz ilaç kullanım kriterleri aktif kullanılan ilaçları içerme konusunda yetersiz ve heterojenlik göstermekte olup çok daha kapsamlı, hasta merkezli, sistem tabanlı ve kolay uygulanabilir araçlara olan ihtiyacın var olduğu çalışmamız sırasında da tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarımıza göre önerdiğimiz web uygulaması, UİK tespitinde yaşlı hastada uygunsuz ilaç kriterlerinin en kapsamlısından 2 kat, kapsamı en düşük olan kriterden 5 kat daha kapsamlı olduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak, üç kategoride aynı anda çıktı veren yapay zeka destekli ilk ve tek web uygulamamız ile klinisyene, hasta özelinde etkileşim tespitini kolaylaştırmak, ilgili kaynakçalara hızlı bir şekilde ulaşmasını sağlamak ve nihayetinde akılcı ilaç kullanımını desteklemek hedeflenmiştir. 

Anahtar Kelimeler: Aile Hekimliği, Bilgisayar-yardımlı karar verme, Geriatri, İlaç etkileşimleri, Multimorbidite, Polifarmasi, Potansiyel Olarak Uygunsuz İlaç Listesi, Yapay zeka

Abstract:
Introduction: Polypharmacy is known as the simultaneous use of five or more drugs and it increases with age. Its main complications are potentially inappropriate medicines (PIMs), drug-drug interaction, and drug-disease interaction. It is aimed to prepare an auxiliary tool that will evaluate the patient with their age, medications, and chronic diseases to assist clinicians in daily practice. 
Materials and Methods: In the first phase of this study, as methodological research, an up-to-date and comprehensive auxiliary tool as a reference method was generated with a database containing interaction information of 430 most commonly used drug agents and chronic diseases in geriatrics in the light of current and valid 6 PIM criteria for geriatric patients, and medication prospectuses, relevant current articles, and guidelines. Then, an artificial intelligence (AI) supported web application (Fast & Rational) was designed and developed to facilitate and accelerate the practical use of this auxiliary tool. Afterward, the data of a cross-sectional observational single-center study were used for PIM and drug interaction detection with the web application. The proposed web application is publicly available at https://fastrational.com/ .
Results: While the rate of PIM detected with the proposed tool as a reference method was 75.3%, the PIM detection rates of the EU(7)-PIM, US-FORTA, TIME-to-STOPP, Beers 2019, STOPP, and Priscus criteria in the web application database respectively (63.5%-19.5%) from the highest to the lowest. The proposed tool includes all drug-drug and drug-disease interactions information detected with AGS Beers 2019, Time-to-Stopp and STOPP v2. While the included drug-drug and drug-disease interaction information are 89.2% and 87.8% with the proposed tool, 7.25% and 7.25% with STOPP v2 criteria, 4.03% and 7.25% with TIME-to-STOPP, 4.8% and 0.38% with AGS Beers 2019, respectively. The proposed tool is more comprehensive than the other PIM criteria in the detection of interaction, and this is statistically significant for each criterion. A general practitioner detects interactions in 3 categories for a patient without the web application in 2278 seconds on average, while with the web application is decreased to 33.8 seconds on average, and this situation is statistically significant.
Conclusion: In the literature and this study, the PIM criteria in the elderly alone are insufficient to include actively used medicines and it shows heterogeneity.  According to our study results, it has been shown that the web application is 2 times more comprehensive than the most comprehensive PIM criteria in the elderly patient and 5 times more comprehensive than the criteria with the lowest coverage in determining PIM. In addition, in many studies showed that the biggest obstacle to drug regulation in the case of polypharmacy in a clinician's practice is "time constraints". The web application in our study analyzes drug factors and chronic diseases in approximately half a minute, 60 times faster than the traditional method, taking into account the age factor for the patient. As a result, with our first and only AI- supported web application that provides output in three categories at the same time, it is aimed to facilitate the detection of patient-specific interaction for the clinician, to provide quick access to the relevant resources and ultimately to support the rational use of drugs.

Keyword: Artificial Intelligence, Computer-Assisted Decision Making, Drug Interactions, Family Practice, Geriatrics, Multimorbidity, Polypharmacy, Potentially Inappropriate Medication List