Author :
Abstract
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.
Keywords
Abstract
Medical biochemistry includes many branches of science such as genetics, molecular medicine, organic chemistry, basic biochemistry, metabolism and clinical biochemistry. Due to the breadth of the scope of medical biochemistry, the abundance of research conducted in this field and the size of the discoveries made, medical biochemistry is one of the most dynamic medical sciences. Due to its dynamic and detailed structure, very large-scale and detailed information is obtained in medical biochemistry analysis processes. In recent years, the size and complex structure of the data obtained in the field of biochemistry have revealed the necessity of innovative approaches beyond traditional analysis methods. This situation leads to biochemical research becoming more complex than ever before and increases the need for new tools and methods for processing, analyzing and interpreting this data. Artificial intelligence (AI) stands out as a technology that has the potential to create a revolutionary change in the field of biochemistry. AI includes subfields such as machine learning (ML) and deep learning (DL). These areas also offer highly effective tools for analyzing large data sets, image recognition, and prediction. In the future, advanced modeling techniques, multimodality data integrations, and quantum computing-supported approaches that will emerge at the intersection of biochemistry and artificial intelligence applications will revolutionize research and application areas. However, systematic consideration of ethical dimensions such as data security, model transparency, algorithmic fairness, and responsible innovation will ensure the success and sustainability of artificial intelligence in biochemistry. This multidimensional approach will guide both academic and applied research, and will enable clinical and industrial processes to become more reliable, faster, and more effective. Artificial intelligence applications will enable the improvement of education, research, simulation, and routine patient outcome processes in clinical biochemistry.
