HASAN BASRİ SAVAS, MEHMET TARIK BARAN
Turkish Journal of Health and Sport - 2025;6(1):1-7
Tıbbi biyokimya; genetik, moleküler tıp, organik kimya, temel biyokimya, metabolizma ve klinik biyokimya gibi birçok bilim dalını bünyesinde barındırmaktadır. Tıbbi biyokimyanın kapsamının genişliği, bu alanda yapılan araştırmaların fazlalığı ve yapılan keşiflerin boyutları sebebiyle tıbbi biyokimya en dinamik tıbbi bilimlerden birisidir. Dinamik ve detaylı yapısı sebebiyle tıbbi biyokimya analiz süreçlerinde çok büyük boyutlu ve ayrıntısı çok fazla bilgiler elde edilmektedir. Son yıllarda, biyokimya alanında elde edilen verilerin büyüklüğü ve kompleks yapısı, geleneksel analiz yöntemlerinin ötesinde yenilikçi yaklaşımların gerekliliğini ortaya çıkarmıştır. Bu durum, biyokimyasal araştırmaların daha önce hiç olmadığı kadar karmaşık hale gelmesine yol açmakta ve bu verilerin işlenmesi, analizi ve yorumlanması için yeni araçlar ve yöntemler ihtiyacını arttırmaktadır. Yapay zeka (YZ), biyokimya alanında devrim niteliğinde bir değişim oluşturma potansiyeline sahip bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır. YZ, makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) gibi alt alanları içermektedir. Bu alanlar da büyük veri setlerinin analizinde, görüntü tanımada ve öngörüde bulunmada son derece etkili araçlar sunmaktadır. Gelecekte, biyokimya ve yapay zekâ uygulamalarının kesişiminde ortaya çıkacak olan ileri modelleme teknikleri, çok modaliteli veri entegrasyonları, ve kuantum hesaplama destekli yaklaşımlar, araştırma ve uygulama alanlarında devrim yaratacaktır. Bununla birlikte, veri güvenliği, model şeffaflığı, algoritmik adalet ve sorumlu inovasyon gibi etik boyutların sistematik olarak ele alınması, yapay zekânın biyokimya alanındaki başarısını ve sürdürülebilirliğini temin edecektir. Bu çok boyutlu yaklaşım hem akademik hem de uygulamalı araştırmalara yön verecek, klinik ve endüstriyel süreçlerin daha güvenilir, hızlı ve etkili hale gelmesine olanak tanıyacaktır. Yapay zeka uygulamaları klinik biyokimyanın eğitim, araştırma, simülasyon ve rutin hasta sonuçları süreçlerinin iyileştirilmesine imkan verecektir.
