WhatsApp botu kolorektal kanser taramasına katılımı artırdı

Çalışmayı Hong Kong Çin Üniversitesi'nden Lam ve arkadaşları yürüttü; kıdemli yazar gastroenterolog Joseph Sung. Temmuz–Ekim 2024 arasında toplum ortamından 50–75 yaş arası, belirtisiz ve WhatsApp erişimi olan 500 kişi alındı. Katılımcılar 1:1 oranında iki gruba randomize edildi. Başlangıç özellikleri iki grupta benzerdi.

Kontrol grubuna tek bir standart mesaj gönderildi. Mesajda devlet destekli organize tarama programının internet adresi vardı. Müdahale grubundaki sohbet botu ise daha kapsamlı bir akış izledi. Transteoretik modele (kişinin davranış değişikliğine hazır olma evrelerini tanımlayan kuram) göre kişinin evresini belirledi.

Ardından evreye uygun içerik sundu:

• Tarama konusunda henüz düşünmeyenlere bir sağlık eğitimi videosu

• Kişiselleştirilmiş kolorektal kanser risk değerlendirmesi

• Taramaya nereden ve nasıl ulaşılacağına dair pratik bilgi

ClinicalTrials.gov kaydına göre videoyu gastroenterologlar ve taramayla tanı almış bir hasta çekti. Risk değerlendirmesi için Asya-Pasifik Kolorektal Tarama Skoru (APCS) kullanıldı. Katılım, devlet destekli programda geçerli gaitada gizli kan testi (FIT, immünokimyasal test) kitinin geri gönderilmesi olarak tanımlandı.

Tasarım güçlü sayılır: prospektif, paralel gruplu bir randomize kontrollü çalışma. Deneme, ClinicalTrials.gov'a hasta alımından önce kaydedilmiş (NCT06192862). Birincil sonlanım olan üçüncü ay katılımı anlamlı biçimde farklıydı (P=0,043). Altıncı ay sonucu ikincil sonlanım ve P değeri 0,045 ile sınırda.

Bazı sınırlılıklar da var. Çalışma açık etiketli, yani katılımcılar hangi grupta olduğunu biliyordu. Birinci ayda gruplar arasında fark görülmedi. Katılımcılar WhatsApp kullanan kişilerle sınırlıydı; dijital erişimi olmayanlar kapsam dışında kaldı.

Kontrol grubu yalnızca tek bir mesaj aldı. Kayda göre bu grupta da tarama niyeti soruldu, ama video ve risk değerlendirmesi verilmedi. Bu nedenle etkinin ne kadarının sohbet botuna, ne kadarının daha yoğun temasa bağlı olduğu ayrıştırılamıyor.

Özette sohbet botunun bir büyük dil modeli (LLM; metin üreten yapay zekâ modeli) ile çalıştığı söylenmiyor. Kayıt belgesindeki tarif, önceden tasarlanmış adımlarla ilerleyen bir akışı anlatıyor.

Bu haberdeki sayılar çalışmanın özetine ve deneme kaydına göre aktarıldı; tam metne erişemedik. PubMed kaydında çıkar çatışması beyanı yer almıyor.

Kolonoskopi tamamlama ya da kanser saptama gibi sonuçlar özette bildirilmedi. Maliyet ve ölçeklenebilirlik verisi de özette yer almıyor. Tek bir şehirde ve tek dilde yapılan çalışmanın farklı kültürlere taşınması ayrıca sınanmalı.

Kolorektal kanser taramasının hem hastalık sıklığını hem ölümü azalttığı iyi biliniyor. Sorun, davet edilen kişilerin önemli bir kısmının teste hiç ulaşmaması. Yazarlar da organize programlara rağmen katılımın dünya genelinde yetersiz kaldığını vurguluyor. Bu çalışma, davetin biçiminin de önemli olduğunu gösteriyor.

Tarama davetinde tek bir mesaj yetersiz kalabilir. Kişinin hazır olma düzeyine göre değişen, eğitim ve risk bilgisi içeren bir akış katılımı artırabilir. Bu çalışmada mutlak artış üçüncü ayda yaklaşık 8 puan oldu. Her "sohbet botu" yapay zekâ olmak zorunda da değil; burada davranış bilimi temelli tasarım öne çıkıyor.

Pratik çıkarımlar:

• Tarama davetlerini tek hatırlatmayla bırakmayın; kademeli temas planlayın.

• Kararsız hastaya kısa bir eğitim içeriği ve kişisel risk bilgisi sunun.

• Testin nereden ve nasıl alınacağını, kitin nasıl geri gönderileceğini açıkça belirtin.

• FIT pozitif çıkanlarda kolonoskopi tamamlanmasını ayrıca takip edin.

Türkiye'de ulusal kolorektal kanser tarama programı yürütülüyor. Cancer Causes Control'de 2024'te yayımlanan, 518 hastalık bir önce-sonra karşılaştırması, program sonrası tanıdaki evre dağılımının değiştiğini bildirdi.

O çalışmada lokalize hastalık oranı %31,3'ten %42,8'e çıktı; etki cinsiyet ve yaşa göre değişti. Hong Kong modelinin Türkiye'de test edildiğine dair bir veri görmedik. Kademeli, kişinin hazırlığına göre değişen davet fikri yerel bir pilot çalışmayla sınanabilir. Ticari bir mesajlaşma uygulamasıyla risk bilgisi toplanacaksa, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nun (KVKK) sağlık verisini özel nitelikli saydığı dikkate alınmalı.