Abu Dabi Halk Sağlığı Merkezi (ADPHC) ile sağlık teknolojileri şirketi Ultrahuman’ın iş birliği sonucunda Sahatna uygulamasına biyolojik yaş hesaplama özelliği eklenecek. Ultrahuman’ın Ultra Age algoritmasını kullanacak sistem, kronolojik yaşın yanında vücudun fizyolojik göstergelerine dayalı bir değerlendirme sunacak. Özelliği kullanmak için Ultrahuman cihazına sahip olmak gerekmeyecek.
Uyku, kalp ve damar göstergeleri ile kan değerleri incelenecek
BAE’de sağlık bilgilerini tek bir yerde yönetmeye imkân veren Sahatna; doktorlarla iletişim, kişisel sağlık kayıtlarını görüntüleme ve genetik bilgilere erişme gibi hizmetler sunuyor. Yeni özellikle uygulamanın mevcut sağlık verilerinin ötesinde, yaşam alışkanlıklarıyla uzun vadeli sağlık arasındaki ilişkiyi izlemeye de yardımcı olması amaçlanıyor.
Ultra Age; uyku düzeni, kalp ve damar sağlığıyla ilgili göstergeler ve kan değerlerini birlikte analiz ederek biyolojik yaşa ilişkin tek bir ölçüm oluşturuyor. Sahatna’nın farklı cihazlardan gelen sağlık verilerini değerlendirebilmesi, özelliğin belirli bir donanım markasının kullanıcılarıyla sınırlı kalmamasını sağlayacak.
Kronolojik yaş, doğumdan itibaren geçen süreyi takvim üzerinden ifade ediyor. Biyolojik yaş ise fizyolojik değişimler ve sağlık göstergeleri temelinde değerlendiriliyor. Bu hesaplamalarda yöntemler değişebildiğinden, biyolojik yaş sonuçlarının tek başına tıbbi teşhis olarak görülmemesi gerekiyor. Sahatna’daki ölçüm, sağlık durumuna ilişkin tamamlayıcı bilgi niteliği taşıyacak.
Giyilebilir cihaz verileri sağlık kayıtlarıyla bir araya gelecek
Akıllı saat ve yüzükler gibi ürünler uyku, kalp atış hızı ve günlük hareketlilik verilerini takip edebiliyor. Ancak tüketici cihazlarının ölçümlerini sağlık hizmetlerinde doğrudan kullanmak, doğruluk ve tıbbi güvenilirlik gibi konular nedeniyle sınırlı kalabiliyor. ADPHC ile Ultrahuman’ın çalışması, giyilebilir cihaz verilerinin sağlık hizmetleriyle ilişkilendirilmesine yönelik bir uygulama sunuyor.
ADPHC, klinik kayıtlarla giyilebilir cihaz bilgilerinin birlikte değerlendirilmesinin sağlık sorunlarına daha erken müdahaleyi, önleyici hizmetlerin daha hedefli sunulmasını ve kişiye özel önerilerin geliştirilmesini destekleyebileceğini belirtiyor. Bu veriler, uyku alışkanlıkları veya kardiyovasküler göstergelerdeki değişimlerin daha geniş bir sağlık değerlendirmesi içinde izlenmesine de imkân verebilir. Sonuçların klinik kararları destekleme düzeyi, kullanılan verilerin niteliğine ve algoritmanın doğruluğuna bağlı olacak.
Veri kullanımı ve klinik uygulamaya ilişkin ayrıntılar bekleniyor
Sistemin sağlık kuruluşları tarafından hangi biçimde kullanılacağı henüz açıklığa kavuşmuş değil. Biyolojik yaş değerlendirmesinde riskli görülen kişilerin yetkililerce belirlenip belirlenmeyeceği veya uygulamanın kullanıcılara doğrudan müdahale ya da sağlık hizmeti önerisi sunup sunmayacağı bilinmiyor. Bir diğer olasılık, uygulamanın kişisel bilgi ve öneriler sunması, sonraki adımları ise kullanıcının tercihine bırakması.
Sağlık kayıtları, genetik bilgiler ve giyilebilir cihaz ölçümlerinin aynı platformda değerlendirilmesi, gizlilik ve veri güvenliği konularını da önemli kılıyor. Hassas verilerin hangi koşullarda işleneceği, kimlerin erişebileceği ve kullanıcıların kendi bilgileri üzerindeki kontrolünün nasıl sağlanacağı uygulamanın yürütülmesinde belirleyici olacak. Farklı cihazların ölçüm yöntemleri arasındaki farklılıkların biyolojik yaş hesabına nasıl yansıtılacağı da açıklığa kavuşturulması gereken teknik konular arasında.
Biyolojik yaşın zaman içindeki değişimini izlemek bilgi sağlayabilir; ancak bu değer kişinin genel sağlık durumunu tek başına eksiksiz biçimde göstermez. Bu nedenle uygulamanın sunduğu sonuçların düzenli sağlık kontrolleri ve hekim değerlendirmeleriyle birlikte ele alınması gerekecek. ADPHC’nin kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerine ilişkin hedefleri açıklanmış olsa da veri erişimi, müdahale süreçleri ve klinik kullanımın sınırları konusunda ayrıntılara ihtiyaç bulunuyor.
