17 Üretken Yapay Zeka Sağlık Hizmetleri Kullanım Alanları

Sağlık sistemleri artan veri hacimleri, personel eksiklikleri ve kişiselleştirilmiş bakıma yönelik artan beklentilerle karşı karşıyadır. Üretken Yapay Zeka, klinik notlar, görüntüleme raporları ve hasta geçmişleri gibi yapılandırılmamış tıbbi verileri klinisyenler ve yöneticiler için içgörülere dönüştürerek kilit bir çözüm olarak öne çıkmaktadır.

Üretken yapay zekanın sağlık hizmeti sunumu, yönetimi ve toplum sağlığı yönetiminde nasıl uygulandığını, benimsenmesini şekillendiren zorluklar ve gelecek yönelimleriyle birlikte keşfedin.

Sağlık hizmeti sunumunu iyileştirme

1. Yeni tıbbi görüntüler oluşturma

Üretken Yapay Zeka, özellikle Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN'lar), gerçek dünyadaki röntgenleri, MRI'ları ve BT taramalarını taklit eden sentetik tıbbi görüntüler üretmek üzere eğitilebilir. Bu sentetik görüntülerin sağlık hizmetlerinde birkaç önemli uygulaması vardır:

• Tıbbi eğitim ve öğretim: Yapay zeka tarafından üretilen görüntüler, gerçek dünyadaki vakalarda her zaman bulunmayabilecek nadir hastalıklar, anomaliler veya normal varyantlardan oluşan çeşitli veri kümeleri oluşturarak sağlık profesyonellerini eğitmek için kullanılabilir.
• Yapay zeka modelleri için veri artırma: Tıbbi durumları teşhis etmek için yapay zeka sistemlerini eğitmek büyük veri kümeleri gerektirir. Üretken Yapay Zeka, sınırlı veri kümelerini artırmak için sentetik görüntüler üretebilir, böylece gizlilikten ödün vermeden teşhis modellerinin doğruluğunu iyileştirir.
• Simülasyon ve araştırma: Sentetik görüntüler, araştırmacıların çeşitli senaryoları simüle etmelerine (örneğin bir hastalığın nasıl ilerleyebileceği) veya yeni hasta verilerini beklemeden yapay zeka algoritmalarını test etmelerine yardımcı olabilir. Bu süreç tıbbi araştırmaların hızlandırılmasını destekleyebilir.
• Verilerin kimliksizleştirilmesi: Gerçek hastaları temsil etmeyen ancak temel klinik özellikleri koruyan sentetik görüntüler üreterek, sağlık sistemleri HIPAA gibi gizlilik yasalarını ihlal etmeden veri paylaşabilir.

Araştırmalar, sentetik görüntülerin tıbbi görüntüleme analizindeki etkinliğini göstermiştir. Örneğin, Nature Biomedical Engineering'de yapılan bir çalışma, GAN tarafından üretilen sentetik retina görüntülerinin, diyabetik retinopati tespiti için bir derin öğrenme modelini eğitmede gerçek görüntüler kadar etkili olduğunu ortaya koymuştur.

Bir başka örnek, yüksek çözünürlüklü sentetik 3D BT görüntüleri üretmek için difüzyon modellerini kullanan MAISI (Medical AI for Synthetic Imaging) çalışmasından gelmektedir.

Deneysel bulgular, MAISI'nin çeşitli vücut bölgeleri ve durumlar genelinde gerçeğe yakın, anatomik olarak hassas görüntüler üretebildiğini göstermektedir.

Şekil 1: (a) MAISI tarafından üretilen yüksek çözünürlüklü BT taraması, eksenel, sagittal ve koronal görünümlerde gösterilen segmentasyon katmanıyla birlikte. (b) Kemik yapılarına odaklanan, üretilen taramanın gerçekçiliğini vurgulayan 3D görüntü.¹

Üretken yapay zeka modelleriyle yeni tıbbi görüntüler oluşturmaya yönelik bir başka çalışma, bir veya birkaç 2D kesit kullanarak tam 3D MRI taramalarını yeniden oluşturan ve tarama sürelerini büyük ölçüde hızlandırıp maliyetleri düşüren yeni bir yaklaşım olan X-Diffusion'a odaklanmıştır.

Tam 3D verilere dayanan veya MRI'ları ayrı 2D kesitler olarak ele alan geleneksel yöntemlerin aksine, X-Diffusion eğitim sırasında tüm 3D hacimlerden öğrenir (Aşağıdaki resme bakın). Görüntü kalitesi ve doğruluğu açısından mevcut tekniklerden daha iyi performans gösterir, kritik anatomik ayrıntıları korur ve hatta eğitilmediği yeni vücut bölgelerine genelleme yapar.

Bu gelişmenin yüksek çözünürlüklü MRI görüntülemeyi daha hızlı, daha uygun maliyetli ve daha yaygın erişilebilir hale getirmesi beklenmektedir.

Şekil 2: Geleneksel MRI yeniden yapılandırması ile X-Diffusion arasında bir karşılaştırma.²

Gerçek hayattan örnek: MedGemma 1.5

Google DeepMind'in MedGemma'sı, sağlık hizmetleri uygulamaları geliştiren geliştiriciler için bir başlangıç noktası olarak tasarlanmış, tıbbi metin ve görüntü anlama için ayarlanmış açık kaynaklı üretken yapay zeka modelleri koleksiyonudur.

En yeni 4B parametreli varyant olan MedGemma 1.5, modelin yeteneklerini BT, MRI ve tüm slayt histopatolojisi gibi yüksek boyutlu görüntülemenin yanı sıra uzunlamasına göğüs röntgeni analizi ve anatomik lokalizasyona kadar genişletir. Olası kullanım alanları şunlardır:

• Yüksek boyutlu tıbbi görüntüleme: BT, MRI ve histopatoloji taramalarından veri işleme.
• Uzunlamasına tıbbi görüntüleme: Zamansal değişiklikleri izlemek için göğüs röntgenlerini önceki görüntülerle karşılaştırma.
• Tıbbi belge anlama: Laboratuvar raporlarından ve elektronik sağlık kayıtlarından yapılandırılmış veri çıkarma.
• Tıbbi görüntü sınıflandırma ve yorumlama: Radyoloji, dijital patoloji, dermatoloji ve oftalmoloji genelinde rapor oluşturma.
• Tıbbi soru yanıtlama: Klinik öncesi görüşmeleri, triyajı ve klinik karar desteğini destekleme.

MedGemma, Hugging Face ve Google Cloud'un Vertex AI'sı aracılığıyla dağıtılan 4B (hesaplama açısından verimli, çok modlu) ve 27B (karmaşık akıl yürütme) varyantlarda mevcuttur. Modellerin bağımsız doğrulama olmadan doğrudan klinik kullanım için tasarlanmamıştır ve çıktıları ön değerlendirme niteliğinde olup klinik korelasyon gerektirir.³

2. Kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturma

Üretken yapay zeka modelleri, kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için hastanın kapsamlı tıbbi geçmişini, genetik profilini, yaşam tarzı faktörlerini ve hatta gerçek zamanlı sağlık verilerini (ör. akıllı saatler gibi giyilebilir cihazlardan) analiz edebilir. İşte bu süreç böyle işler:

• Hasta analizi: Yapay zeka sistemleri, geçmiş teşhisler, tedavi yanıtları ve genetik yatkınlıklar gibi hasta geçmişindeki kalıpları belirleyebilir. Üretken yapay zeka araçları daha sonra hastanın benzersiz koşullarına göre uyarlanmış bir tedavi planı oluşturabilir.
• Gerçek zamanlı verileri entegre etme: Yapay zeka, giyilebilir cihazlar, laboratuvar testleri ve sürekli izleme sistemleri gibi kaynaklardan veri çekebilir. Bu verilere dayanarak sistem, hastanın her zaman en etkili tedavi sürecinde olmasını sağlamak için tedavi önerilerini ayarlayabilir veya yenilerini üretebilir.
• Öngörücü tedavi: Bir hastanın çeşitli tedavilere nasıl yanıt verebileceğini simüle eden modeller üreterek, üretken yapay zeka araçları başarı olasılığını en üst düzeye çıkaran seçenekler önerebilir. Örneğin, bir hastada bir ilaca zayıf yanıt ile ilişkili belirli bir genetik mutasyon varsa, bu araçlar önceden alternatifler önerebilir.
• Karmaşık karar vermeyi otomatikleştirme: Kanser gibi karmaşık durumlar genellikle cerrahi, kemoterapi ve hedefe yönelik tedavileri içeren çok modlu tedaviler gerektirir. Üretken yapay zeka araçları, tedavi programları oluşturarak, yan etkileri tahmin ederek ve hastanın gelişen durumuna göre uyarlanmış multidisipliner bakımı koordine ederek yardımcı olabilir.
• Kişiselleştirilmiş ilaç tedavisi: Yapay zeka, hastanın metabolik profiline göre kişiselleştirilmiş dozlar veya ilaç türleri önerebilir; böylece advers ilaç reaksiyonları veya etkisiz tedavi riskini azaltır.

Gerçek hayattan örnek: Google Research'ün SensorFM'i

Google Research, sürekli giyilebilir sensör verilerini sağlıkla ilgili içgörülere dönüştürmek için tasarlanmış bir temel model olan SensorFM'i tanıttı. SensorFM, kardiyovasküler, metabolik, uyku, ruh sağlığı, yaşam tarzı ve demografik görevlere uyarlanabilen genel bir insan fizyolojisi temsili öğrenir.

Model, beş milyon onay vermiş katılımcıdan alınan bir trilyon dakikadan (veya iki milyar saatten) fazla kimliksizleştirilmiş sensör verisi üzerinde önceden eğitilmiştir. Veriler, 100'den fazla ülke, 50 ABD eyaletinin tamamı, 20'den fazla Fitbit ve Pixel Watch modeli genelinde toplanmış ve her katılımcıdan birkaç haftalık veri içermiştir.

SensorFM, beş tür giyilebilir sensörden 34 dakika düzeyinde özelliği işler:

• Kalp atış hızı, kalp atış hızı değişkenliği ve kan oksijen ölçümleri için fotopletismografi
• Hareket, adım ve uyku düzenleri için ivmeölçerler
• Cilt iletkenliği ölçümleri için elektrodermal aktivite sensörleri
• Cilt sıcaklığı sensörleri
• Yükseklik ve aktiviteyle ilgili değişiklikler için altimetreler

Bu ölçümler 24 saatlik dönemler boyunca analiz edilerek modelin fizyolojik sinyaller, davranış ve sağlık sonuçları arasındaki ilişkileri tanımlamasını sağlar.

Giyilebilir verilerle ilgili önemli bir zorluk, kullanıcıların cihazlarını çıkarması, pillerin bitmesi veya bireysel sensörlerin kapanması nedeniyle verilerin genellikle eksik olmasıdır. Eğitimden önce eksik kayıtları atmak veya boşlukları yapay olarak doldurmak yerine SensorFM, eksikliğe duyarlı bir eğitim yöntemi kullanır. Hem mevcut ölçümlerden hem de doğal olarak oluşan boşluklardan öğrenir, bu da onu gerçek dünyadaki giyilebilir verilere daha uygun hale getirir.

SensorFM ayrıca demografik bilgileri, günlük giyilebilir ölçümleri ve modelin sağlık tahminlerini kullanarak kişiselleştirilmiş sağlık özetleri oluşturan bir Kişisel Sağlık Ajanı'na entegre edilmiştir.

Klinisyenler, 31 katılımcı profili için oluşturulan özetleri bağlam, ilgililik, gerekçelendirme, kişiselleştirme ve olası zarar konularını kapsayan 1.860 derecelendirme aracılığıyla değerlendirdi. SensorFM'in tahminlerinin eklenmesi, yalnızca standart giyilebilir ölçümlerin kullanılmasına kıyasla özetleri beş kriterin tamamında iyileştirdi. Araştırmacılar ayrıca SensorFM tahminleriyle desteklenen özetler ile gerçek sağlık ölçümleriyle desteklenen özetler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir performans farkı bulamadı.⁴

Gerçek hayattan örnek: Google ile Princess Máxima Çocuk Onkolojisi Merkezi

Hollanda'daki Princess Máxima Çocuk Onkolojisi Merkezi, Google ile iş birliği içinde Capricorn adlı bir yapay zeka sistemi geliştirmektedir.

Gemini modelleriyle desteklenen araç, büyük hacimli kamuya açık tıbbi verileri kimliksizleştirilmiş hasta verileriyle birlikte analiz ederek hekimlerin kişiselleştirilmiş kanser tedavisi seçeneklerini belirlemesine yardımcı olur.

Capricorn, ilgili terapilerin ve bilimsel literatürün özetlerini hızla üreterek klinisyenlerin daha bilinçli ve ayrıntılı tedavi görüşmeleri yapmasını sağlar. Capricorn hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki videoyu izleyin:

Gerçek hayattan örnek: Cerebras Systems ile Mayo Clinic

2024'te Mayo Clinic, Cerebras Systems ile 100.000'den fazla hastanın genomik verilerini analiz eden yapay zeka modelleri geliştirmek için ortaklık kurdu. Bu modeller, romatoid artrit hastalarında metotreksatın etkinliğini değerlendirmek gibi bireysel tedavi yanıtlarını tahmin etmeyi ve böylece daha kişiselleştirilmiş terapötik stratejiler sağlamayı amaçlamaktadır.⁵

Sağlık hizmetleri yönetimini destekleme

Üretken yapay zeka araçları, sağlık hizmetlerinde çeşitli idari işlevlerin yönetiminde önemli bir rol oynar. Bu teknolojiler verimliliği, doğruluğu ve genel sağlık hizmeti sunumunu iyileştirmek için birden çok alanda uygulanabilir.

3. Talep fiyatlandırması

Üretken yapay zeka teknolojileri, karmaşık sözleşmelerin incelenmesini otomatikleştirerek sigorta ve sağlık sektörlerinde talep fiyatlandırmasını destekleyebilir.

Geleneksel olarak, talepler için uygun fiyatlandırmanın belirlenmesi, manuel hatalara ve verimsizliklere açık olabilen çeşitli sözleşme şartlarının, koşullarının ve kapsam ayrıntılarının ayrıntılı analizini gerektirir. Yapay zeka modelleri bu belgeleri hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilir, ilgili poliçe bilgilerini çapraz referanslayabilir ve talep fiyatlarını hesaplayabilir.

Bu süreç, anlaşmazlıkları en aza indirirken ve sağlık hizmeti sunumunda operasyonel verimliliği ve müşteri deneyimini iyileştirirken daha hızlı, daha doğru talep çözümleri sağlar.

4. Klinik kılavuzlarda gezinme

Sağlık hizmetlerinde üretken yapay zeka, sağlayıcıların hasta verilerini klinik kılavuzlarla karşılaştırmasını sağlayarak teşhis doğruluğunu artırır ve sağlık sonuçlarını iyileştirir. Bu yapay zeka araçları, elektronik sağlık kayıtlarını (EHR'leri) analiz etmek için doğal dil işlemeden yararlanarak klinik karar vermeyi destekler.

Gerçek hayattan örnek: Microsoft'un Sıralı Tanı Benchmark'ı (SD Bench)

Microsoft'un Sıralı Tanı Benchmark'ı (SD Bench), yapay zekanın ve hekimlerin tanısal zorluklarla nasıl başa çıktığını, soru sorduğunu, test istediğini ve maliyetleri yönettiğini test etmek için New England Journal of Medicine'den 304 karmaşık vakayı kullanır.

Bunun merkezinde, doğru ve maliyet bilincine sahip teşhisler sunmak için birden çok büyük dil modelini (GPT, Llama, Claude, Gemini, Grok ve DeepSeek gibi) sanal bir doktor ekibi olarak koordine eden Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) yer alır.

MAI-DxO, OpenAI'in o3'ü ile eşleştirildiğinde, gereksiz test maliyetlerini azaltırken hekimlerin ortalama %20'sini çok aşan %85'in üzerinde doğruluk elde etti.

Sistem, tıbbi uzmanlığın genişliğini ve derinliğini bir araya getirerek sağlık hizmetlerinde israfı azaltma ve klinisyenleri ve hastaları güçlendirme potansiyeli sunar.⁶

Şekil 3: SDBench'te çoklu ajan orkestrasyonunu gösteren grafik, Gatekeeper, Diagnostic ve Judge ajanlarının tanısal soruları ele almak ve nihai teşhisleri NEJM vaka kayıtlarına göre değerlendirmek için nasıl iş birliği yaptığını göstermektedir.⁷

Gerçek hayattan örnek: GPT-4 ile Epic

2024'te Epic, Microsoft ile kurduğu ortaklık aracılığıyla GPT-4'ü Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) sistemine entegre etti. Bu entegrasyon, hasta mesajlarına yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlar sağlayarak ve ilgili klinik kılavuzları önererek klinisyenlere yardımcı olur; böylece karar verme ve hasta iletişimini geliştirir.⁸

5. Dolandırıcılık tespiti

Makine öğrenimiyle desteklenen yapay zeka modelleri, dolandırıcılık tespitini iyileştirmek için taleplerdeki ve hasta verilerindeki kalıpları belirleyebilir. Bu araçlar, veri gizliliği endişelerini ele alırken sağlık sektörünün dolandırıcılığı azaltma becerisini desteklemek için tıbbi görüntüleri, taburcu özetlerini ve laboratuvar sonuçlarını analiz eder.

6. Tıbbi kayıt analizi

Sağlık hizmetleri ortamlarındaki üretken yapay zeka modelleri, EHR'ler ve BT taramaları gibi yapılandırılmamış klinik belgelerden içgörüler çıkarabilir. Bu, teşhis doğruluğunu ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının bilinçli karar verme becerisini iyileştirir.

Teknoloji ayrıca, kontrollü bir ortamda modelleri fine-tune etmek için eğitim verilerini kullanarak tıbbi durumları ve klinik araştırmaları analiz etme konusunda umut vadetmektedir.

Gerçek hayattan örnek: Harrison.ai'nin Harrison.Rad 1.5'i

Harrison.ai, tıbbi görüntülerden, önceki çalışmalardan ve klinik bağlamdan yapılandırılmış taslak raporlar üretmek için tasarlanmış radyolojiye özgü bir temel model olan Harrison.Rad 1.5'i tanıttı.

Model radyologları şu şekillerde destekleyebilir:

• Radyoloji raporlarını taslak olarak hazırlama: Görüntüleme verilerini analiz eder ve radyolog tarzı bir dille yapılandırılmış rapor taslakları oluşturur.
• Önceki taramaları karşılaştırma: Mevcut görüntülemeyi önceki çalışmalarla karşılaştırabilir ve aralıklı değişiklikleri tanımlayabilir.
• Anatomik bulguları lokalize etme: Bulguları daha yüksek anatomik özgüllükle tanımlar ve kardiyotorasik oran gibi ölçümleri içerebilir.
• Karmaşık vakaları ele alma: Göğüs, karın, kas-iskelet, omurga ve acil görüntüleme vakaları dahil olmak üzere çok bulgulu çalışmalar genelinde akıl yürütmek üzere tasarlanmıştır.
• Rapor stilini uyarlama: Klinik soruya ve vaka bağlamına göre rapor dilini ayarlayabilir.

Harrison.ai, Harrison.Rad 1.5'in FRCR 2B Short Case benchmark'ında belirtilen 73.2 geçme notunun üzerinde, 86.5 ortanca puan elde ettiğini bildirmektedir. Model, 6 milyondan fazla tanısal çalışma ve klinik olarak hazırlanmış 18 milyon talimat çifti üzerinde eğitilmiştir.

Şekil 4: Harrison.Rad 1.5 benchmark sonuçları.⁹

Bununla birlikte Harrison.ai, modelin klinik kullanım için herhangi bir düzenleyici otorite tarafından incelenmediğini, onaylanmadığını veya temize çıkarılmadığını ve profesyonel klinik değerlendirmenin yerini almaması gerektiğini belirtmektedir.

7. İdari verimliliği artırma

Üretken yapay zeka araçları, klinik dokümantasyon ve veri toplama gibi görevleri otomatikleştirerek sağlık sektöründeki idari yükü azaltmaya yardımcı olabilir.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, tıp profesyonellerinin hasta bakımına odaklanmasına yardımcı olarak verimli sağlık hizmeti sunumunu ve sağlık sonuçlarının iyileştirilmesini sağlar.

Gerçek hayattan örnek: ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA)'nin Elsa'sı

ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), bilimsel incelemelerden denetimlere kadar kurum genelinde verimliliği artırmak için tasarlanmış üretken yapay zeka aracı Elsa'yı başlattı.

Güvenli bir GovCloud ortamında geliştirilen Elsa, hassas sektör verilerinin korunmasını sağlarken personelin advers olayları özetlemesine, klinik protokol değerlendirmelerini hızlandırmasına, etiketleri karşılaştırmasına, kod üretmesine ve denetimleri önceliklendirmesine yardımcı olur.¹⁰

Liderler ilaç onaylarını hızlandırma ve sağlık hizmetleri operasyonlarını destekleme potansiyelini vurgularken, çalışanlar sık sık “halüsinasyonlar”, yanlış temsil edilen çalışmalar ve zaman alıcı yeniden kontrol gerektiren güvenilmez çıktılar bildirmektedir.

Elsa sektör başvurularına erişemez; bu da kritik ilaç ve cihaz incelemeleri için kullanımını sınırlar ve kurum genelinde benimsenme dengesizliğini sürdürür. Yetkililer aracın isteğe bağlı olduğunu, en çok organizasyonel görevler için değerli olduğunu ve hâlâ gelişmekte olduğunu vurguluyor; ancak eleştirmenler, federal yapay zeka güvenceleri olmadan bu tür araçların sağlık düzenlemelerinde kullanılmasının gözetimi geride bırakma riski taşıdığı konusunda uyarıyor.¹¹

Gerçek hayattan örnek: DAX Copilot ile Stanford Health Care

Stanford Health Care, hasta ziyaretleri sırasında klinik dokümantasyonu otomatikleştirmek için Microsoft tarafından geliştirilen yapay zeka destekli bir araç olan Nuance'ın DAX Copilot'unu benimsemiştir. Bu teknoloji idari yükleri azaltarak hekim tükenmişliğini ele almaya yardımcı olurken bakıma erişimi ve dokümantasyon kalitesini artırır.

Ortam ve üretken yapay zekayı kullanan DAX Copilot, muayene konuşmalarından klinik notlar oluşturarak doktorların hastalarla daha fazla zaman geçirmesini sağlar. İlk sonuçlar güçlü hekim memnuniyeti ve zaman tasarrufu göstermektedir.

Gerçek hayattan örnek: Oscar Health

Oscar Health, verimliliği ve doğruluğu artırmak için üretken yapay zekayı, özellikle o1-preview'i birden çok idari fonksiyona entegre eder. Karmaşık sözleşmeleri inceleyerek talep fiyatlandırmasını otomatikleştirir, hasta verilerini klinik kılavuzlarla karşılaştırarak klinisyenlere yardımcı olur ve taleplerdeki anormallikleri belirleyerek dolandırıcılık tespitini güçlendirir.

Ayrıca Oscar AI, EHR'ler gibi yapılandırılmamış klinik verilerden değerli içgörüler çıkararak teşhis hassasiyetini artırır.

Klinik dokümantasyon gibi idari görevleri otomatikleştirerek Oscar AI, sağlık hizmeti sağlayıcılarının üzerindeki yükü azaltır, hasta bakımına daha fazla odaklanmalarını ve sağlık hizmeti sunumunu iyileştirmelerini sağlar.¹²

Toplum sağlığı yönetimi

Üretken yapay zeka, demografik eğilimlere ilişkin daha derin içgörüler sağlayarak ve kişiye özel müdahalelerin tasarlanmasını mümkün kılarak toplum sağlığı yönetimini önemli ölçüde geliştirebilir:

8. Daha ayrıntılı demografik bilgilere erişim

Yapay zeka, elektronik sağlık kayıtları (EHR'ler), sigorta talepleri, sağlığın sosyal belirleyicileri ve halk sağlığı veri tabanları gibi birden çok kaynaktan gelen verileri sentezleyerek toplum sağlığı dinamiklerinin kapsamlı bir görünümünü sağlar.

Sağlık verilerinin seyrek olduğu bölgelerde (ör. kırsal veya yetersiz hizmet alan topluluklar), üretken yapay zeka boşlukları doldurmak için gerçekçi sentetik veriler de üretebilir; böylece toplum sağlığının daha kapsamlı bir resmini sunar ve müdahale stratejilerini bilgilendirir.

9. Sağlık eğilimlerini tahmin etme

Yapay zeka modelleri, farklı demografik gruplar genelinde sağlık eğilimlerini öngörerek kronik hastalıkların veya salgınların olasılığını tahmin edebilir. Bu, politika yapıcıların sağlık hizmeti ihtiyaçlarını önceden tahmin etmesine ve kaynakları etkili bir şekilde tahsis etmesine olanak tanır.

10. Segmentasyon ve kişiselleştirme

Farklı nüfus segmentlerinin yapay zeka tarafından oluşturulan profilleri, özel ilgi gerektiren yüksek riskli grupların veya toplulukların belirlenmesine yardımcı olur. Bu içgörü, yaş, etnik köken, gelir veya coğrafya gibi faktörlere dayalı olarak müdahalelerin hedeflenmesine yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Diagnostic Robotics

Diagnostic Robotics'in yapay zeka destekli toplum sağlığı yönetim platformu, önlenebilir durumlar açısından risk altındaki hastaları belirleyerek değer temelli bakımı mümkün kılar. Öngörücü analitik, bakım boşluklarını ve proaktif müdahaleyi tam olarak belirlemeye yardımcı olur.¹³

Hedefli halk sağlığı girişimleri tasarlama

Üretken yapay zeka ayrıca yetersiz hizmet alan veya savunmasız toplulukların özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış daha etkili ve hedefli halk sağlığı kampanyaları tasarlamaya yardımcı olabilir:

11. Özelleştirilmiş kampanyalar

Yapay zeka, sigara bırakma, aşılama ve hastalık önleme gibi kampanyalar için kişiselleştirilmiş halk sağlığı mesajları oluşturmak amacıyla demografik ve kültürel faktörleri analiz edebilir ve bu mesajların farklı popülasyonlarda yankı bulmasını sağlayabilir.

12. Kaynak tahsisini optimize etme

Yapay zeka, çeşitli halk sağlığı senaryolarını simüle ederek politika yapıcıların farklı müdahalelerin etkisini değerlendirmesine ve kaynakları özellikle erişilmesi zor bölgelerde en çok ihtiyaç duyulan yerlere tahsis etmesine yardımcı olur.

13. Sağlık eşitsizliklerini ele alma ve sağlık hizmetlerine erişimi artırma

Yapay zeka, sağlığın sosyal belirleyicilerinin (gelir, eğitim veya barınma gibi) çeşitli popülasyonları nasıl etkilediğini analiz ederek gizli sağlık eşitsizliklerini belirleyebilir. Bu içgörü, eşitsizlikleri azaltmaya ve koruyucu bakıma erişimi iyileştirmeye yönelik girişimlere rehberlik edebilir.

Yapay zeka araçları ayrıca sağlık altyapısına en çok ihtiyaç duyan bölgeleri belirleyerek kliniklerin, teletıp hizmetlerinin veya mobil sağlık birimlerinin yerleşimine rehberlik edebilir.

14. Koruyucu bakım programlarını uyarlama

Yapay zeka destekli analiz, risk altındaki popülasyonları hedefleyen kronik durumlar için taramalar gibi koruyucu bakım programları tasarlayabilir; bu da daha erken müdahalelere ve uzun vadeli sağlık hizmeti maliyetlerinin azalmasına yol açar.

15. Sağlık eğitimini ve farkındalığını artırma

Üretken yapay zeka, sağlık eğitimi sunmanın farklı yaklaşımlarını simüle ederek topluluklarda iyi karşılanan kültürel olarak duyarlı stratejiler geliştirmeye yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Google Health ile Northwestern Medicine

Google Health, meme kanseri taramasında yapay zekanın etkinliğini değerlendirmek için Northwestern Medicine ile bir çalışma yürütmektedir. Yapay zeka modeli, yüksek riskli mamogramları acil radyolog incelemesi için işaretleyerek teşhisi potansiyel olarak hızlandırır. Yapay zeka tarafından işaretlenen kadınlar aynı gün ek görüntüleme alabilir; bunun tipik bekleme süresini kısaltması beklenmektedir.

Bu yaklaşım, yapay zekanın mamogramları analiz etmede klinisyen doğruluğuna ulaşma veya onu aşma ve buna göre kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturma becerisini göstermektedir.

Araştırma ve geliştirme

16. Tıbbi araştırmayı destekleme

Üretken yapay zeka, araştırmacılara hipotezler üretme, büyük hacimli bilimsel literatürü sentezleme, deneyler tasarlama ve potansiyel terapötik hedefleri veya ilaç yeniden konumlandırma fırsatlarını belirleme konusunda yardımcı olarak sağlık hizmetlerinde tıbbi araştırmayı destekler.

İnsan uzmanlığını hesaplamalı akıl yürütme ve yinelemeli analizle güçlendirerek üretken yapay zeka araçları, araştırmacıların yorumlama, doğrulama ve klinik ilgililiğe odaklanmasını sağlarken keşif süreçlerini hızlandırabilir.

Gerçek hayattan örnek: Google Research'ün yapay zeka eş-bilim insanı

Google Research, bilim insanları için sanal bir araştırma iş birlikçisi olarak hizmet etmek üzere Gemini 2.0 modeli üzerine inşa edilmiş çok ajanlı bir yapay zeka sistemi olan bir yapay zeka eş-bilim insanını tanıttı.

Sistem, araştırmacıların yeni hipotezler üretmesine, ayrıntılı araştırma planları oluşturmasına ve belirli hedeflere göre uyarlanmış deneysel yaklaşımlar önermesine yardımcı olarak bilimsel süreci desteklemeyi amaçlamaktadır.

Yapay zeka eş-bilim insanı, bilimsel yöntemin yönlerini yansıtarak fikirleri yinelemeli olarak üretmek, değerlendirmek ve iyileştirmek için uzmanlaşmış ajanlardan oluşan bir koalisyon kullanır ve çıktıları iyileştirmek için web araması ve uzman geri bildirimi gibi araçları entegre edebilir.

İlk deneyler, ilaç yeniden konumlandırma, tedavi hedeflerini belirleme ve antimikrobiyal direnç mekanizmalarını aydınlatma dahil olmak üzere biyomedikal görevler için faydasını göstermektedir. Bu, sistemin insan bilim insanlarının otomatik bir ikamesi olmaktan ziyade iş birlikçi bir araç olarak kalırken araştırmanın belirli yönlerini hızlandırabileceğini düşündürmektedir.

Şekil 5: Yapay zeka eş-bilim insanı çok ajanlı sisteminin bileşenlerini ve bilim insanıyla etkileşimlerinin yapısını gösteren görüntü.¹⁴

17. İlaç keşfi ve geliştirme

Üretken yapay zeka, araştırmacıların karmaşık biyolojik sistemleri keşfetme ve yorumlama becerisini geliştirerek ilaç keşfine katkıda bulunur.

Hastalık mekanizmaları hakkında hipotezler üretebilir, moleküler davranışı tahmin edebilir ve ilaç adaylarının tasarımını ve önceliklendirilmesini destekleyebilir. Geleneksel laboratuvar ve hesaplamalı yöntemleri birleştirerek üretken yapay zeka, deney döngülerini azaltmaya yardımcı olur ve yeni terapötiklerin daha verimli geliştirilmesini destekler.

Gerçek hayattan örnek: Google Cloud ile Ginkgo Bioworks

Google Cloud ve Ginkgo Bioworks, ilaç keşfi sürecini desteklemek için tasarlanmış yeni bir protein büyük dil modeli (LLM) ve destekleyici bir API başlatmak üzere iş birliği yaptı.

Google Cloud'un Vertex AI platformu üzerine inşa edilen bu araçlar, araştırmacıların protein yapılarını ve etkileşimlerini analiz etmesine yardımcı olmak için Ginkgo'nun biyolojik verilerini kullanır. Bu yaklaşım, ilaç ve biyoteknoloji şirketlerinin yeni ilaçların geliştirilmesini iyileştirirken terapötik hedeflerin belirlenmesini hızlandırmasına olanak tanır.¹⁵

Üretken yapay zeka sağlık hizmetlerinin bazı olası zorlukları nelerdir?

Üretken yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanılmasının birçok potansiyel faydası olsa da bazı olası zorluklar ve dezavantajlar da vardır. Bazı örnekler şunlardır:

• Gizlilik ve güvenlik: Hasta gizliliği sıkı bir şekilde düzenlenmektedir. Üretken yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanımı, hasta gizliliğinin ve hassas tıbbi verilerin korunmasının yanı sıra sağlık verilerine kötüye kullanım veya yetkisiz erişim potansiyeli konusunda da endişeler doğurur.
• Önyargı ve ayrımcılık: Üretken yapay zeka algoritmaları, özellikle hizmet vermesi amaçlanan popülasyonu temsil etmeyen sağlık verileriyle eğitildiğinde önyargı ve ayrımcılığa yatkın olabilir. Bu, kadınlar veya beyaz olmayan ırklar gibi dezavantajlı gruplar için adil olmayan veya yanlış tıbbi teşhislere veya tedavi planlarına yol açabilir.
• Kötüye kullanım ve aşırı bağımlılık: Üretken yapay zeka algoritmaları kötüye kullanılır veya aşırı derecede güvenilirse yanlış veya zararlı tıbbi kararlara yol açabilir. Ayrıca sağlık hizmeti sağlayıcılarının bu algoritmalara aşırı bağımlı hale gelerek bağımsız karar verme becerilerini kaybetme riski vardır.
• Etik hususlar: Üretken yapay zekanın sağlık hizmetlerinde kullanımı, sağlık sektöründeki istihdam üzerindeki potansiyel etkiler de dahil olmak üzere çeşitli etik endişeler doğurur.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Üretken yapay zekanın geleceği ve sağlık hizmetleri üzerindeki etkisi 

Teknoloji ilerlemeye ve daha yaygın olarak benimsenmeye devam ettikçe üretken yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki geleceğinin son derece önemli olması muhtemeldir. Bazı olası gelecek gelişmeleri şunlardır:

• Daha sofistike algoritmalar: Makine öğrenimi algoritmalarının, büyük miktarda sağlık verisini analiz etme ve kalıpları ve eğilimleri belirleme konusunda gelişmiş yeteneklerle giderek daha rafine hale gelmesi muhtemeldir. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının daha doğru ve kişiselleştirilmiş teşhisler ve tedavi planları yapmasını sağlayacaktır.
• Diğer teknolojilerle daha iyi entegrasyon: Üretken yapay zeka, daha kapsamlı ve kişiselleştirilmiş hasta bakımı sağlamak için büyük olasılıkla diğer teknolojilerle (ör. tıbbi görüntüleme ve giyilebilir sağlık cihazları) entegre edilecektir.
• Artan iş birliği: Sağlık hizmeti sağlayıcıları, araştırmacılar ve teknoloji şirketleri arasında, sağlık hizmetleri ortamlarında üretken yapay zeka algoritmaları geliştirmek ve uygulamak için iş birliğinin artması beklenmektedir.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{17 Üretken Yapay Zeka Sağlık Hizmetleri Kullanım Alanları}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-healthcare}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 16 Temmuz 2026}
}

Değişiklik günlüğü

10 güncelleme

1. 202616 Tem

   Kişiselleştirilmiş ilaç tedavisi bölümüne Google Research'ün SensorFM örneği eklendi.

2. 10 Haz

   Tıbbi görüntüleme bölümüne, FRCR 2B kıyaslama sonuçlarıyla birlikte Harrison.ai Harrison.Rad 1.5 örneği eklendi.

3. 15 May

   Tıbbi görüntüleme bölümüne Google DeepMind MedGemma 1.5 örneği eklendi.

4. 22 Oca

   Google Cloud ve Ginkgo Bioworks işbirliği, Kişiselleştirilmiş Tedavi Planları bölümünden kaldırıldı.

5. 20251 Tem

   Klinik kılavuzlar navigasyon bölümüne gerçek hayattan bir örnek eklendi.

6. 13 Haz

   “Yeni tıbbi görüntüler oluştur” bölümüne MAISI ve X-Diffusion olmak üzere iki çalışma eklendi.

7. 202425 Eyl

   Yeni kullanım durumları ile "Üretken yapay zeka sağlık hizmetlerinde hangi kullanım alanlarına sahiptir?" bölümü genişletildi.

8. 202310 Ağu

   Atlanta buluşmasıyla ilgili bir bölüm kaldırıldı.

9. 23 Şub

   Yanlış bilgilendirme ve etkinlik daveti hakkında bir bölüm eklendi.

10. 202219 Ara

    Giriş bölümünden pazar büyüklüğü ve büyüme oranı verileri kaldırıldı.

Referans Linkleri

1.

https://arxiv.org/pdf/2409.11169

2.

https://arxiv.org/pdf/2404.19604

3.

MedGemma — Google DeepMind

4.

SensorFM: Towards a general intelligence and interface for wearable health data

5.

JPM24: Mayo Clinic details AI plans, new partnership

Fierce Healthcare

6.

The Path to Medical Superintelligence | Microsoft AI

Microsoft AI

7.

https://arxiv.org/pdf/2506.22405

8.

Epic to Integrate GPT-4 into Its EHR Through Expanded Microsoft Partnership - MedCity News

9.

Harrison.ai Radiology Foundation Model — AI Imaging Innovation

Harrison.ai

10.

FDA Project Elsa: How AI Targets High-Risk Inspections | IntuitionLabs

IntuitionLabs

11.

FDA’s artificial intelligence is supposed to revolutionize drug approvals. It’s making up nonexistent studies. | CNN Politics

CNN

12.

Oscar Health’s early observations on OpenAI o1-preview — OscarAI

13.

Diagnostic Robotics - AI Enablement for Healthcare

Diagnostic Robotics

14.

Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist

15.

Exclusive: Google Cloud And Ginkgo Bioworks Partner To Launch New Protein LLM and API

Forbes

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder