25 Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Yakın zamanda yapılan bir araştırma, insan klinisyenler ve yapay zeka sistemlerinden oluşan hibrit ekiplerin daha doğru tıbbi teşhisler koyduğunu, bunun büyük ölçüde birbirlerini düzeltmeye yardımcı olan farklı ve tamamlayıcı hatalar yapma eğiliminde olmalarından kaynaklandığını göstermektedir. Bu bulgular, yapay zekanın hasta güvenliğini artırma ve daha eşitlikçi sağlık hizmetini teşvik etme konusundaki güçlü potansiyeline işaret etmektedir.¹

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka sistemleri nasıl performans gösteriyor?

Nature Medicine: Genel amaçlı ve özel klinik yapay zeka karşılaştırması

Bu çalışma, iki özel klinik yapay zeka aracı olan OpenEvidence ve UpToDate Expert YZ'yı, üç genel amaçlı öncü modelle karşılaştırmaktadır: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro ve Claude Opus 4.6. Çalışma ayrıca, yaygın olarak erişilebilir bir referans noktası olarak Google Arama Yapay Zeka Genel Bakışı'nı da gerçek dünya değerlendirmesine dahil etmiştir.

Değerlendirme üç bileşenden oluşmaktadır:

• MedQA: 500 tıbbi lisans sınavı sorusu.
• HealthBench: Uzmanlar tarafından geliştirilmiş değerlendirme kriterlerine göre puanlanan 500 klinik prompt'lar.
• Gerçek Klinik Sorgular (RCQ): Canlı bir klinik ortamda doktorlar tarafından gönderilen 100 anonimleştirilmiş soru. Yanıtlar, doğruluk, eksiksizlik, güvenlik ve açıklık açısından 12 körlenmiş klinisyen tarafından değerlendirilmiştir.

Çalışma, klinik kullanım için özel olarak pazarlanan ürünlerin, genel amaçlı LLM'lerden daha iyi tıbbi bilgi, klinik uyum ve gerçek dünya kullanışlılığı sağlayıp sağlamadığını test etmektedir.

RCQ bileşeni özellikle önemlidir çünkü yalnızca sınav tarzı veri setlerine güvenmek yerine, doktorların gerçekten sorduğu sorulardaki performansı ölçmektedir.

Kıyaslama sonuçları

Genel amaçlı modeller, her üç değerlendirmede de özel klinik araçlardan daha iyi performans göstermiştir:

• MedQA'da, Gemini %97,4 puan alırken, OpenEvidence %89,6 ve UpToDate %88,4 puan almıştır.
• HealthBench'te, GPT-5.2 88,0 puan alırken, OpenEvidence ve UpToDate sırasıyla 62,6 ve 61,3 puan almıştır.
• RCQ'da, Gemini 4 üzerinden ortalama 3,62 klinisyen puanı elde ederken, onu 3,54 ile GPT-5.2 ve 3,52 ile Claude takip etmiştir. OpenEvidence 3,24, UpToDate ise 3,17 puan almıştır.
• Google Yapay Zeka Genel Bakışı, iki klinik araçla yaklaşık olarak aynı seviyede performans göstermiştir.
• UpToDate, gerçek klinik sorguların %19'unu yanıtlamayı reddederken, öncü modeller için bu oran %1–3 arasındadır.
• Çalışma, zararlı içerik veya halüsinasyon oranları açısından sistemler arasında istatistiksel olarak anlamlı farklar bulmamıştır.

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Sağlık hizmetlerine özel bir arayüz, bilgi erişim sistemi veya marka, otomatik olarak daha iyi klinik performansla sonuçlanmaz. En azından test edilen görevler için, model ölçeği, genel akıl yürütme yeteneği ve uyum, alana özgü konumlandırmadan daha fazla değer sağlıyor gibi görünmektedir.

Sağlık kuruluşları için bu bulgu, özel araçların daha doğru veya daha güvenli olduğunu varsaymak yerine, satın almadan önce klinik yapay zeka ürünlerinin bağımsız olarak kıyaslanmasını desteklemektedir. Ancak çalışma, atıf kalitesi, gecikme süresi, maliyet, iş akışı entegrasyonu veya yüksek derecede özelleşmiş tıbbi görevlerdeki performans gibi faktörleri değerlendirmemiştir.²

MedAgentBench: Tıbbi LLM Ajanlarını Kıyaslamak için Sanal EHR Ortamı

MedAgentBench, LLM ajanlarının yalnızca tıbbi soruları yanıtlamak yerine elektronik sağlık kaydı içinde görevleri yerine getirip getiremeyeceğini test etmek için bir değerlendirme ortamıdır.

10 kategoride klinisyen tarafından yazılmış 300 görev, 100 gerçekçi hasta profili ve 700.000'den fazla klinik veri öğesi içerir. Modeller, büyük sağlık bilgi sistemleri tarafından desteklenen birlikte çalışabilirlik standardı olan FHIR aracılığıyla simüle edilmiş bir EHR ile etkileşime girer.

Görevler arasında hasta bilgilerinin alınması, laboratuvar sonuçlarının incelenmesi, yaşamsal bulguların belgelenmesi, testlerin istenmesi, sevklerin yapılması ve ilaç siparişlerinin oluşturulması yer alır.

MedAgentBench, bir yapay zeka ajanının şunları yapıp yapamayacağını ölçer:

• Bir klinisyenin talimatını anlama.
• Bir hasta kaydında doğru bilgiyi bulma.
• Koşullu klinik mantığı uygulama.
• Doğru EHR işlevlerini seçme ve çağırma.
• Geçersiz veya eksik çıktılar üretmeden istenen eylemi tamamlama.

Ana ölçütü, uçtan uca görev başarısıdır. Bir model, yalnızca makul bir açıklama sağlamakla kalmayıp görevi doğru şekilde tamamlamalıdır.

Kıyaslama sonuçları

Claude 3.5 Sonnet v2, %69,67 ile en yüksek genel başarı oranını elde ederken, onu %64,0 ile GPT-4o, %62,67 ile DeepSeek-V3 ve %62,0 ile Gemini 1.5 Pro takip etmiştir.

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Mevcut modeller, özellikle bilgi erişimi olmak üzere birçok yapılandırılmış EHR görevini yerine getirebilir. Ancak, en iyi model bile genel olarak görevlerin yaklaşık %30'unda ve eylem tabanlı görevlerin neredeyse yarısında başarısız olmuştur.

Bu güvenilirlik seviyesi, denetimli pilot uygulamalar, idari yardım veya salt okunur iş akışları için faydalı olabilir. Tek bir hatalı API çağrısının hasta kaydını değiştirebileceği denetimsiz ilaç, laboratuvar veya sevk işlemleri için yeterli değildir.

Dolayısıyla MedAgentBench, tıbbi bilgi ile operasyonel güvenilirlik arasındaki farkı vurgulamaktadır: bir model tıbbi soruları iyi yanıtlayabilirken, çok adımlı klinik iş akışlarını yürütmekte hâlâ zorlanabilir.³

MAST: Tıbbi Yapay Zeka Süper Zeka Testi

MAST, ARISE YZ Araştırma Ağı tarafından sürdürülen, sürekli güncellenen bir tıbbi yapay zeka kıyaslama setidir. Tek bir dar yeteneği ölçmek yerine, aşağıdakileri kapsayan değerlendirmeleri birleştirir:

• Teşhis amaçlı akıl yürütme
• Yönetim amaçlı akıl yürütme
• Hasta güvenliği
• Radyoloji
• Diğer tıbbi görüntüler
• Ajan tabanlı görev tamamlama

Bileşen kıyaslamaları arasında First Do NOHARM, CPC-Bench, Script Concordance Testi, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 ve PhysicianBench yer alır.

MAST, hem genel bir bileşik puan hem de klinisyen odaklı bir bileşik puan yayınlar. Puanlar eşit ağırlıklı harmonik ortalama kullanır, yani bir alandaki zayıf performans, basit bir ortalamaya göre genel puanı daha fazla düşürür. Ajan performansı şu anda bileşik puanlara dahil edilmek yerine ayrı olarak raporlanmaktadır.

MAST, bir yapay zeka sisteminin tek bir sınav veya veri seti için optimize olup olamayacağından ziyade, geniş ve dengeli klinik yeteneklere sahip olup olmadığını ölçmeyi amaçlamaktadır.

Kıyaslama sonuçları

17 Temmuz 2026 itibarıyla, GPT-5.5 %61,6 ile genel bileşik sıralamada lider konumdayken, onu %59,4 ile Gemini 3.5 Flash, %59,0 ile Claude Opus 4.7 ve %58,7 ile Gemini 3.1 Pro takip etmektedir.

Önde gelen modeller arasındaki nispeten dar farklar, bireysel kıyaslama seviyesindeki daha büyük farklılıklarla tezat oluşturmaktadır. Örneğin, özel bilgi erişim tabanlı klinik sistemler First Do NOHARM güvenlik kıyaslamasında liderken, genel amaçlı modeller akıl yürütme ve görüntüleme görevlerinde daha geniş kapsama alanı sağlama eğilimindedir.

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Şu anda hiçbir model, tüm klinik boyutlarda tekdüze güçlü performans göstermemektedir. Düşük %60 aralığındaki bileşik puanlar, teşhis amaçlı akıl yürütme, tedavi kararları, güvenlik ve görüntü yorumlamanın birlikte değerlendirildiğinde, önde gelen sistemlerin bile önemli zayıflıkları olduğunu göstermektedir.

Kıyaslama ayrıca, sağlık hizmetlerinde yapay zeka seçiminin neden kullanım durumuna özgü olması gerektiğini de göstermektedir. Genel sıralamada lider olan bir model, güvenlik incelemesi, radyoloji veya EHR otomasyonu için en iyi sistem olmayabilir. Bu nedenle sağlık kuruluşları, yalnızca tek bir bileşik puana güvenmek yerine boyut düzeyindeki sonuçları incelemelidir.⁴

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanım örnekleri

Hasta Bakımı

1. Sanal koğuşlar

Sanal koğuş, hastaların sağlık personeli tarafından uzaktan izlenirken evde hastane düzeyinde tedavi aldığı bir bakım modelidir.

Gerçek hayattan örnek: NHS sanal koğuşları

İngiltere'de binlerce ağır hasta çocuk, uzun hastane yatışlarından kaçınarak NHS "sanal koğuşları" aracılığıyla artık evde tedavi edilmektedir. Kalp atış hızı ve oksijen monitörleri gibi giyilebilir cihazlar kullanarak doktorlar, hastaların yaşamsal bulgularını takip edebilir ve herhangi bir değişiklik olduğunda hızlıca yanıt verebilir.

Astım, kalp sorunları, enfeksiyonlar ve uzun süreli hastalıklar gibi rahatsızlıkları olan çocuklar, test veya ilaç gerektiğinde hemşirelerin evleri ziyaret etmesiyle uzaktan hastane düzeyinde bakım alır. Veriler, yapay zekayı kullanarak erken uyarı işaretlerini işaretleyen Feebris gibi platformlar aracılığıyla klinik ekipler tarafından günün her saati izlenir (bkz. Şekil 1).

Şekil 1: Feebris'in nabız izleme örneği.

Aileler için duygusal etki önemlidir. Evde bakılmak stresi azaltır ve çocukların daha güvende ve daha rahat hissetmesine yardımcı olur. NHS liderleri, sanal koğuşların hastane yataklarını boşaltırken bakımı daha çocuk dostu hale getirdiğini ve önümüzdeki yıllarda uzaktan bakımın birçok rahatsızlık için standart hale gelmesini beklediklerini söylüyor.⁵

2. Destekli teşhis ve reçete

Yapay zeka destekli sohbet robotları, hastalara hafif rahatsızlıklar için kendi kendine teşhiste yardımcı olabilir veya doktorlara semptomlara, tıbbi geçmişe ve teşhis verilerine dayalı teşhiste yardımcı olabilir.

ChatGPT'nin rahatsızlıkları ne kadar iyi teşhis edebildiğini ve ne sıklıkla doktora görünmeyi önerdiğini değerlendirmek için tasarlanan bir çalışma, teşhis güvenilirliği konusunda karışık sonuçlar bulmuştur.

Beş gün boyunca araştırmacılar, ChatGPT'ye beş yaygın ortopedik rahatsızlık hakkında aynı soruları sordular. Yanıtlar doğru, kısmen doğru, yanlış veya olası teşhisler listesi olarak işaretlendi. Yanıtların doğruluğu ve tutarlılığı ölçüldü ve ChatGPT'nin ortopedik rahatsızlıkları doğru teşhis etme yeteneği tutarsızdı.

Ayrıca, tıbbi bakım arama önerileri her zaman güçlü değildi. ChatGPT ilk adım olarak faydalı olabilir, ancak uygun tıbbi tavsiye olmadan kendi kendine teşhis için ona güvenme riski vardır.⁶

Gerçek hayattan örnek: DeepScribe ile Ochsner Health

Doktorlar daha önce hasta ziyaretlerini belgelemek için (genellikle mesai saatlerinden sonra) önemli zaman harcıyor, bu da hem doğruluğu hem de iş-yaşam dengesini etkiliyordu. Ochsner Health, çoklu uzmanlık ağı genelinde klinik dokümantasyonun idari yükünü azaltmak için DeepScribe ile ortaklık kurdu.

DeepScribe'ın ortam yapay zekası, konuşmaları gerçek zamanlı olarak yakalar ve yüksek derecede özelleştirilebilir, uzmanlığa özgü notlar oluşturarak klinisyenlerin hasta etkileşimlerine daha fazla odaklanmasını sağlar.

Sonuç olarak, sistem %78 klinisyen benimseme oranı ve %96 hasta memnuniyeti elde ederken, dokümantasyon süresini önemli ölçüde azaltmış ve not kalitesini artırmıştır.⁷

Gerçek hayattan örnek: DxGPT

DxGPT, açık uçlu metin yerine yapılandırılmış bir ayırıcı tanı sağlayarak klinik teşhisi desteklemek için tasarlanmış artırılmış bir zeka aracıdır.

İlgililik ve güvenliği sağlamak amacıyla kontrollü bir çerçeve içinde gelişmiş dil modellerini kullanarak, her biri için lehte ve aleyhte semptomlarla birlikte beş teşhis hipotezi oluşturur.

Sant Joan de Déu Hastanesi ile yapılan çalışmalar da dahil olmak üzere ilk doğrulama çalışmaları, klinik uzmanlarla karşılaştırılabilir doğruluk seviyeleri olduğunu göstermektedir. Ancak sistem, otonom teşhisler sağlamak için tasarlanmamıştır ve kalifiye profesyoneller tarafından yorumlanmalıdır.

DxGPT, otomatik anonimleştirme, bellek içi işleme, kişisel bilgilerin sıfır saklanması ve GDPR, HIPAA ve gelişmekte olan AB Yapay Zeka Yasası'na uyum dahil olmak üzere katı veri koruma uygulamalarını vurgulamaktadır.⁸

Gerçek hayattan örnek: Sağlık Hizmetleri için OpenAI

Sağlık Hizmetleri için OpenAI, hastaneler, sağlık sistemleri ve diğer bakım ortamlarındaki klinik, operasyonel ve idari iş akışlarını destekleyen HIPAA uyumlu yapay zeka araçları paketidir.

OpenAI'ın sağlık hizmetlerindeki temel yeteneklerinden biri, teşhis için kanıta dayalı klinik destektir. Araç, hakemli çalışmalar, halk sağlığı rehberliği ve klinik kılavuzlar dahil olmak üzere ilgili tıbbi literatüre dayalı yanıtlar sağlar.

Ayrıca başlıkları, dergileri ve yayın tarihlerini listeleyen şeffaf atıflar içerirler, böylece hızlı kaynak doğrulaması sağlar, klinik akıl yürütmeyi destekler ve zamanında hasta bakımını kolaylaştırır.⁹

3. Ruh sağlığı için yapay zeka araçları

Yapay zeka, ruh sağlığı hizmetlerinde erken teşhis, tedavi ve sürekli desteğe yardımcı olmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu ruh sağlığı yapay zeka araçları, anksiyete ve depresyon gibi rahatsızlıkların erken belirtilerini tespit etmek, riski tahmin etmek ve tedaviyi kişiselleştirmek için metni, sesi, yüz ifadelerini, giyilebilir cihazları ve sağlık kayıtlarını analiz eder.

Ayrıca, sohbet robotları ve dijital platformlar duygusal destek, terapi rehberliği, terapist eşleştirme ve sürekli izleme sağlarken, otomasyon yoluyla klinisyen iş yükünü de azaltır. Bu araçlar erişimi genişletirken ve verimliliği artırırken, gizlilik, önyargı, düzenleme ve yapay zekanın insan bakımının yerini almak yerine onu desteklemesini sağlama konularında zorluklar devam etmektedir.

Gerçek hayattan örnek: Verint (Cogito)

Cogito¹⁰ , gerçek zamanlı duygusal zeka ve konuşma analizi araçları sağlayarak ruh sağlığı hizmetlerini geliştirmek için gelişmiş yapay zekadan yararlanır:

• Gerçek zamanlı duygusal zeka koçluğu: Cogito'nun platformu, hasta etkileşimleri sırasında ses ipuçlarını analiz ederek bakım yöneticilerine gerçek zamanlı rehberlik sağlar. Bu, başarılı ruh sağlığı müdahaleleri için hayati önem taşıyan empati göstermelerine, güven oluşturmalarına ve hasta katılımını artırmalarına yardımcı olur. ​
• Davranışsal sağlık izleme: Platform, mobil uygulamalar aracılığıyla pasif ve güvenli bir şekilde davranışsal verileri toplar ve bunları klinik ruh sağlığı değerlendirme kriterlerine göre analiz eder. Bu sürekli izleme, davranışsal sağlık sorunlarının erken tespitine yardımcı olarak zamanında müdahaleleri mümkün kılar.

Gerçek hayattan örnek: Headspace

Daha önce Ginger ve Headspace Health olan Headspace, artan stres, uyku bozuklukları ve sosyal geri çekilme gibi davranışları izleyerek ruh sağlığı rahatsızlıkları riski altındaki bireyleri belirlemek için öngörücü analitik kullanır.

Örüntüler potansiyel bir soruna işaret ettiğinde, platform proaktif olarak ulaşarak kullanıcıları ruh sağlığı koçlarıyla bağlantı kurmak gibi ek destekler sunar.¹¹

Gerçek hayattan örnek: ThroughLine

ThroughLine, web sitelerinin, uygulamaların ve çevrimiçi toplulukların güvenilir, insan destekli kriz ve ruh sağlığı desteğine erişim sağlamasını mümkün kılan bir dijital altyapı platformudur.

Kullanıcıları, 150 ülkedeki 1.300'den fazla hizmetten oluşan doğrulanmış küresel bir ağdan en ilgili yardım hatlarıyla akıllıca eşleştirmek için duygusal bilişim ve ruh sağlığı yapay zeka ilkelerini entegre eder.

İntihar, istismar, kendine zarar verme ve LGBTQ+ desteği gibi kritik alanları kapsayan ThroughLine, web uygulaması, gömülebilir widget veya geliştirici API'si aracılığıyla entegrasyon sunar.

Platform, katı doğrulama standartları, kapsayıcı bakım politikaları ve gizlilik öncelikli analitikler aracılığıyla korumayı vurgularken, ortakların GDPR ve AB Dijital Hizmetler Yasası gibi düzenleyici gereklilikleri karşılamasına yardımcı olur.¹²

4. Sağlık hizmetlerinde müşteri hizmetleri sohbet robotları

Müşteri hizmetleri sohbet robotları, hastaların randevular, faturalandırma veya ilaç yenileme hakkındaki sorularını yanıtlayabilir.

Bu, teşhislerin hızını ve doğruluğunu artırabilir, sağlık hizmeti sağlayıcılarının iş yükünü azaltabilir ve daha iyi kaynak tahsisi sağlayabilir. Doktorlar daha karmaşık vakalara odaklanabilirken, yapay zeka araçları rutin olanlar için ilk değerlendirmeler veya ikinci görüşler sağlar.

Gerçek hayattan örnek: SSG Hastanesi'nde yapay zeka destekli onkoloji sohbet robotu

2025'te SSG Hastanesi, özellikle kanser hastaları ve bakım verenler için bir yapay zeka sohbet robotu başlattı. Tedavi seçenekleri (cerrahi, kemoterapi ve radyoterapi gibi), tedavi sonrası bakım talimatları, semptom ve yan etki yönetimi ve birden fazla dilde poliklinik bölüm detayları hakkında anında rehberlik sağlar. Sohbet robotu, kaygıyı azaltmayı ve daha erişilebilir, gezinmesi kolay müşteri bakım desteği sağlamayı amaçlamaktadır.¹³

5. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ajanları

Yapay zeka ajanları, görevleri otomatikleştirerek, karar vermeyi geliştirerek ve hasta bakımını iyileştirerek sağlık hizmetlerinde yardımcı olur. Teşhis için tıbbi verileri analiz eder, kişiselleştirilmiş tedaviler önerir, sonuçları tahmin eder ve idari görevleri yönetirler.

Ajan tabanlı yapay zeka araçları ayrıca gerçek zamanlı izleme ve sanal konsültasyonlar sağlayarak verimliliği artırır ve hataları azaltır.

Gerçek hayattan örnek: Northeast OB/GYN için Prosper yapay zeka ses ajanı

Northeast OB/GYN, personel eksiklikleri, yüksek işten ayrılma ve artan çağrı hacimleri nedeniyle hızlı büyümeye ayak uydurmakta zorlandı; bu da uzun bekleme sürelerine, doğrulanmamış hasta sigorta kapsamına ve personel tükenmişliğine neden oldu.

Bunu ele almak için muayenehane, karmaşık vakaları personele yönlendirirken planlama, iptaller, sigorta kapsamı doğrulaması ve bekleme listesi yönetimini otomatikleştiren yapay zeka destekli bir ön büro çözümü olarak Prosper'ı uygulamaya koydu.

Aşamalı bir kullanıma sunmanın ardından, sistem hızla günlük operasyonlara entegre oldu, gelen tüm çağrıları ele aldı ve yaklaşık %50'sini insan müdahalesi olmadan çözdü. Bu, operasyonel maliyetlerde %40 azalma, planlanan randevularda %12 artış ve tutarlı 24/7 kapsama ile sonuçlandı.¹⁴

Gerçek hayattan örnek: Sağlık Hizmetleri için Claude

Sağlık Hizmetleri için Claude¹⁵ , Anthropic'in, sağlık hizmeti sağlayıcılarının, girişimlerin ve hastaların tıbbi ve idari görevler için Claude'u güvenle kullanmalarını sağlayan HIPAA'ya hazır ürünüdür.

Mevcut Claude özelliklerini, kuruluşların doğrudan klinik, sigorta kapsamı ve faturalandırma verileriyle çalışmasını sağlamak için sağlık hizmetlerine özgü bağlayıcılar, ajan becerileri ve uyumluluk kontrolleri ile genişletir.

Temel özellikler şunları içerir:

• Sağlık hizmetleri veri bağlayıcıları: CMS Kapsam Veritabanı, ICD-10, Ulusal Sağlayıcı Tanımlayıcı Kaydı ve PubMed dahil olmak üzere sektör standardı kaynaklara doğrudan erişim sağlar.
• FHIR geliştirme desteği: FHIR standardını kullanan sağlık sistemleri arasındaki entegrasyonu basitleştirmek, geliştirme süresini ve entegrasyon hatalarını azaltmak için.
• Ön yetkilendirme iş akışları: Kapsam politikalarının, klinik kılavuzların, hasta kayıtlarının ve itiraz dokümantasyonunun çapraz kontrolüne yardımcı olan yapılandırılabilir bir ön yetkilendirme inceleme şablonu.
• Bakım koordinasyonu ve triyaj: Acil sorunların zamanında ilgi görmesini sağlamak için hasta mesajlarının, sevklerin ve devir teslimlerin sıralanması ve önceliklendirilmesine yardım.
• Sağlık hizmetleri girişimleri için platform: Girişimlerin klinik dokümantasyon desteği, çizelge inceleme araçları ve idari otomasyon gibi yapay zeka odaklı çözümler geliştirmesini sağlayan API'ler ve geliştirici araçları.
• Kişisel sağlık verisi entegrasyonları (ABD): HealthEx, Function, Apple Health ve Android Health Connect aracılığıyla laboratuvar sonuçlarına ve sağlık kayıtlarına isteğe bağlı ve kullanıcı kontrollü erişim, Claude'un geçmişi özetlemesine, sonuçları açıklamasına ve klinik ziyaretlere hazırlanmaya yardımcı olmasını sağlar.
• Gizlilik ve güvenlik kontrolleri: Açık kullanıcı onayı, ayrıntılı izin kontrolü, kişisel sağlık verileri üzerinde eğitim yapılmaması, bağlamsal sorumluluk reddi beyanları ve uygun olduğunda sağlık uzmanlarına danışma rehberliği.

Gerçek hayattan örnek: Sully.ai

Dr. Neesheet Parikh liderliğindeki Parikh Health, Sully.ai'yi Elektronik Tıbbi Kayıtları (EMR'ler) ile entegre ederek operasyonlarını ve hasta bakımını büyük ölçüde geliştirmiştir.

Yapay zeka odaklı check-in sistemi hasta etkileşimlerini kişiselleştirirken, ön büro görevlerinin otomasyonu personelin hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlar.

Sully.ai ile yapılan bu işbirliği, hasta başına operasyonları 10 kat azaltmış ve hasta çizelgesi yönetimi gibi idari görevlere harcanan süreyi 15 dakikadan 1-5 dakikaya düşürmüştür. Bu, verimlilik ve hızda 3 kat artışa yol açmıştır.

Ek olarak, platform doktor tükenmişliğini %90 azaltarak daha odaklı ve anlamlı hasta etkileşimleri sağlamıştır.¹⁶

Gerçek hayattan örnek: Agentic-YZ Healthcare platformu

Agentic-YZ Healthcare, birden fazla yapay zeka ajanını yerleşik gizlilik, açıklanabilirlik ve düzenleyici güvenlik önlemleriyle birleştiren bir araştırma prototipidir.

Sistem, daha güvenli sağlık iş akışlarını desteklemek için şifreleme, rol tabanlı erişim ve denetim günlükleri kullanırken, kapsayıcılığı artırmak için İngilizce, Fransızca ve Arapça dillerinde çok dilli destek sunar.¹⁷

6. Reçete denetimi

Yapay zeka teknolojisi, olası ilaç etkileşimleri, yanlış dozajlar ve hasta alerjileri için reçeteleri analiz ederek sağlık hizmeti sağlayıcılarının reçete hatalarını azaltmasına yardımcı olur.

Bu, sağlık hizmetlerinde önemli bir komplikasyon ve maliyet kaynağı olan advers ilaç olayları riskini azaltır.

7. Gebelik yönetimi

Yapay zeka sistemleri, giyilebilir cihazlar ve uzaktan izleme sistemleri aracılığıyla hem annenin hem de fetüsün sağlığını izlemek için kullanılabilir.

Bu araçlar, olası komplikasyonları erken tahmin etmek ve teşhis etmek için yaşamsal bulgulardan ve diğer ölçümlerden gelen verilerden yararlanır. Bu, gebelik sonuçlarını iyileştirir ve anne ve bebek ölüm oranlarını azaltır.

8. Gerçek zamanlı önceliklendirme triyajı

Yapay zeka tabanlı kuralcı analitik, sağlık profesyonellerinin vakaları gerçek zamanlı olarak önceliklendirmesine yardımcı olmak için semptomlar, tıbbi geçmiş ve yaşamsal bulgular gibi hasta verilerini analiz edebilir.

Gerçek hayattan örnek: Lightbeam Health

Lightbeam Health, hastalardaki sağlık risklerini öngörmek için öngörücü analitikten yararlanır.

Gizli riskleri belirlemek için klinik, sosyal ve çevresel belirleyiciler dahil olmak üzere 4.500'den fazla faktörü analiz eder. Sistem ayrıca, yeniden yatışları ve acil ziyaretleri azaltmak gibi hasta sonuçlarını iyileştiren hedefli müdahaleler için kuralcı öneriler sunar.¹⁸

Gerçek hayattan örnek: Wellframe

Wellframe, sağlık profesyonellerinin bir mobil uygulama aracılığıyla doğrudan hastalara kişiselleştirilmiş, etkileşimli bakım programları sunmasını sağlar. Platformun klinik modülleri, hastaların kanıtlanmış tıbbi uygulamalardan rehberlik almasını sağlamak için kanıta dayalı bakım temelinde oluşturulmuştur.

Uygulama ayrıca, sürekli izleme ve gerektiğinde anında müdahale için bakım ekipleri ve hastalar arasında gerçek zamanlı iletişimi destekler.

Sağlık profesyonelleri, kronik hastalık yönetimi veya taburculuk sonrası takip gibi bireysel sağlık durumlarını ele alırken her hasta için deneyimi özelleştirebilir.

Wellframe'in yapay zeka teknolojisi, hastalara özel bakım planları sunar ve ayrıca klinisyenleri bir gösterge panosu aracılığıyla veri içgörüleriyle donatır. Bu gerçek zamanlı bilgiler, yüksek riskli hastaların önceliklendirilmesine yardımcı olur ve daha verimli sağlık hizmeti sunumunu kolaylaştırır.

Wellframe, bu yetenekler sayesinde daha iyi hasta sonuçları sağlar, koruyucu bakımı destekler ve hastalar ile bakım ekipleri arasında daha kişiselleştirilmiş ilişkiler sunar.¹⁹

9. Gerçek zamanlı triyaj

Önceliklendirme için yapay zekanın entegre edilmesi, en kritik vakaların önce tedavi edilmesini sağlar, böylece acil servis verimliliğini artırır ve hasta sonuçlarını iyileştirir.

Gerçek hayattan örnek: Enlitic

Enlitic'in hasta triyaj çözümleri, gelen tıbbi vakaları tarayarak ve bunları birden fazla klinik bulgu için değerlendirerek sağlık sistemlerinin verimliliğini artırmak için yapay zeka teknolojilerinden yararlanır.

Bu bulgular daha sonra önceliklendirilir ve en acil vakaların ağdaki uygun sağlık profesyonellerine yönlendirilmesi sağlanır. Bu süreç, sağlık profesyonellerinin yüksek öncelikli vakaları daha hızlı ele almasını sağlayarak genel hasta bakımını iyileştirir ve teşhis ve tedavideki gecikmeleri azaltır.

Enlitic'in çözümleri, triyajı yapay zeka ile otomatikleştirerek klinisyenler üzerindeki manuel yükü azaltmaya ve özellikle radyolojide iş akışlarını düzene koymaya yardımcı olur. Platform ayrıca, görüntülerin doğru şekilde etiketlenmesini ve yönlendirilmesini sağlayan tıbbi görüntüleme verilerini standartlaştırarak sağlık veri kalitesini artırır.²⁰

10. Kişiselleştirilmiş ilaçlar ve bakım

Yapay zeka, genetik bilgiler, yaşam tarzı ve tıbbi geçmiş dahil olmak üzere bireysel hasta verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş tedavi planlarının geliştirilmesini sağlar. Kişiselleştirilmiş tıp, tedavi etkinliğini artırmaya, yan etkileri azaltmaya ve gereksiz tedavilerden kaçınarak ve her hasta için en iyi sonuçlara odaklanarak sağlık maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka araçları, kullanıcıların hasta verilerine dayalı en iyi tedavi planlarını bulmalarına yardımcı olabilir, böylece maliyeti azaltır ve bakımın etkinliğini artırır.

Gerçek hayattan örnek: Aitia

Şirket, hastaları kendileri için en etkili tedavilerle eşleştirmek için makine öğrenimini kullanır.²¹

Gerçek hayattan örnek: Oncora Medicals

Oncora, özellikle kanser hastaları için kişiselleştirilmiş tedaviyi mümkün kılmak amacıyla sağlık sistemlerinin verilerini analiz edebilir ve bunlardan öğrenebilir.²²

11. Hasta verisi analitiği

Sağlık hizmetleri analitik çözümleri, sağlık profesyonellerine hasta bakımını iyileştirme, risk altındaki popülasyonları belirleme ve kaynak tahsisini optimize etme konusunda öneriler sunmak için klinik verilerden içgörüler elde edebilir. Bu yaklaşım, daha bilinçli karar verme yoluyla hasta sonuçlarını iyileştirirken bakım maliyetlerini azaltmaya yardımcı olur.

Gerçek hayattan örnek: Delphi-2M

Delphi-2M, bir bireyin yaşamı boyunca hastalıkların ilerlemesini tahmin etmek için tasarlanmış üretken bir dönüştürücü modeldir. Geleneksel tek hastalık modellerinin aksine, aynı anda 1.000'den fazla rahatsızlığı analiz ederek çoklu hastalık durumunu yakalar. Değiştirilmiş bir GPT-2 mimarisi üzerine inşa edilen model, yaşı kodlar, hem bir sonraki hastalığı hem de zamanlamasını tahmin eder ve eş zamanlı teşhisleri hesaba katar.

Tahminin ötesinde, Delphi-2M uzun vadeli hastalık yörüngeleri oluşturabilir ve gizliliği korurken klinik örüntüleri koruyan sentetik veri setleri oluşturabilir.

Bu sınırlamalara rağmen, Delphi-2M hassas tıp, erken tarama ve sistem düzeyinde planlama için potansiyel göstermektedir. Bireysel riskleri öngörmek ve hastalık yüklerini projekte etmek, hem hasta bakımını hem de sağlık politikasını bilgilendirebilir. Gelecekteki uzantılar, klinik ve halk sağlığı uygulamalarını daha da güçlendirmek için genomik, görüntüleme ve giyilebilir cihaz verilerini entegre edebilir.²³

Gerçek hayattan örnek: Zakipoint Health

Zakipoint Health, her üyenin sağlık riskleri ve maliyetlerinin şeffaf bir görünümünü sağlamak için tasarlanmış kapsamlı bir gösterge panosu sunar. Bu yaklaşım, sağlık sonuçlarını iyileştirmek için özel müdahaleleri mümkün kılar.

Platform, maliyet etkenlerini ve risk faktörlerini belirlemek için öngörücü analitikten yararlanarak sağlık sistemlerinin sağlık risklerini azaltmasına ve maliyet tasarrufu elde etmesine yardımcı olur.²⁴

12. Cerrahi robotlar

Robot destekli ameliyatlar, yapay zeka ve işbirlikçi robotları birleştirir. Bu araçlar, laparoskopik cerrahi gibi hassasiyet ve tekrar gerektiren prosedürlere yardımcı olur.

Bu robotlar yorulmadan önceden tanımlanmış hareketleri takip edebilir ve yüksek hassasiyet elde edebilir. Bu, insan hatası riskini azaltmaya, iyileşme sürelerini hızlandırmaya ve cerrahların daha karmaşık prosedürleri yüksek doğrulukla gerçekleştirmesine olanak tanır.

Şekil 1: Robotik cerrahi örneği.²⁵

13. Yardımcı robotik

Sağlık hizmetlerinde yardımcı robotik, sensörler, aktüatörler ve akıllı kontrol sistemleri kullanarak görevleri yerine getirerek hasta bakımını geliştirir ve tıp profesyonellerini destekler.

Yardımcı robotik uygulamaları arasında, inme veya omurilik yaralanması hastalarının rehabilitasyonuna yardımcı olan dış iskeletler ve doğru dozlamayı sağlayan robotik ilaç dağıtıcıları bulunur. Telepresence robotları uzaktan konsültasyonları mümkün kılar ve Robear gibi robotik hemşire asistanları hastaları güvenle kaldırmaya veya taşımaya yardımcı olur.

Bu teknolojiler, çeşitli klinik ortamlarda verimliliği, doğruluğu ve hasta sonuçlarını iyileştirir.

Gerçek hayattan örnek: LUCAS 3

LUCAS 3, Stryker tarafından geliştirilen mekanik bir göğüs kompresyon sistemidir. Kardiyopulmoner resüsitasyon (CPR) sırasında tutarlı, yüksek kaliteli kompresyonlar sağlayarak kalp durması hastalarında kan akışının korunmasına yardımcı olur (Aşağıdaki resme bakınız).

Cihaz taşınabilir, pille çalışır ve ambulanslarda, hastanelerde veya acil durum alanlarında kullanılmak üzere tasarlanmıştır.

Taşıma veya defibrilasyon sırasında bile kesintisiz kompresyonlar sağlayarak müdahale ekiplerinin fiziksel yükünü azaltır ve CPR sonuçlarını iyileştirir.

Şekil 2: LUCAS 3 göğüs kompresyon sistemi.²⁶

Tıbbi görüntüleme ve teşhis

14. Erken teşhis

Yapay zeka, kanser, diyabet veya kardiyovasküler rahatsızlıklar gibi kronik hastalıkların erken belirtilerini tespit etmek için tıbbi kayıtları, laboratuvar verilerini ve görüntüleme sonuçlarını analiz edebilir. Erken teşhis, hasta sonuçlarını iyileştirebilen ve uzun vadeli tedavi maliyetlerini azaltabilen zamanında müdahalelere yol açar.

Gerçek hayattan örnek: iCAD

Mamogramları analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan iCAD, meme kanserinin erken belirtilerini tespit eder ve radyologların daha doğru teşhisler koymasına yardımcı olur. Bu ilerleme, daha iyi hasta sonuçlarına ve yanlış pozitif teşhislerde azalmaya katkıda bulunmuştur.

iCAD'in Meme Sağlığı Çözümleri, dijital meme tomosentezi (DBT), meme yoğunluğu değerlendirmesi, 2B mamografi ve kişiselleştirilmiş risk değerlendirmesi için gelişmiş yazılım sağlar.²⁷

Gerçek hayattan örnek: Yapay zeka destekli tarama araştırması

İsveç'te yapılan büyük bir randomize tarama çalışması, mamografi taramasına yapay zeka eklenmesinin, radyologlar tarafından yapılan standart çift okumaya kıyasla aralıklı meme kanseri oranını etkileyip etkilemediğini değerlendirdi.

105.000'den fazla kadın, yapay zeka destekli tarama veya yapay zeka olmadan geleneksel taramaya atandı. Çalışma, yapay zeka destekli taramanın standart uygulamadan daha kötü olmayan bir aralıklı kanser oranı elde ettiğini ve çalışmanın eşdeğer olmama kriterlerini karşıladığını buldu. Genel aralıklı kanser oranları benzer olmakla birlikte, yapay zeka grubunda daha az invaziv ve daha yüksek riskli aralıklı kanser vardı.

Tarama duyarlılığı, herhangi bir özgüllük kaybı olmaksızın yapay zeka ile önemli ölçüde daha yüksekti ve bu iyileşmeler yaş grupları ve meme yoğunluğu kategorileri arasında tutarlıydı.

Genel olarak sonuçlar, yapay zeka destekli mamografinin kanser tespitini ve tarama verimliliğini artırabileceğini göstermekte ve rutin klinik uygulamada potansiyel benimsenmesini desteklemektedir.²⁸

Gerçek hayattan örnek: Google Health

Google Health'in meme kanseri tarama araştırması, yapay zeka modelinin radyologlarınkine benzer doğrulukla meme kanseri belirtilerini tespit edebildiğini göstermektedir.

Sistem, kanserle ilişkili örüntüleri öğrenmek için çok sayıda kimliksizleştirilmiş mamogram üzerinde eğitilmiştir ve gerçek klinik ortamlarda değerlendirilmektedir. İşbirlikçi çabalar, Northwestern Medicine, Imperial College London, çeşitli NHS vakıfları ve Japon Kanser Araştırma Vakfı gibi kurumlarla ortaklıkların yanı sıra hastaları, klinisyenleri ve sağlık profesyonellerini içermektedir.

Bu çalışmalar, modelin daha yüksek riskli vakaların önceliklendirilmesine, tarama iş akışlarında ikinci okuyucu olarak hareket etmesine ve çeşitli popülasyonlar arasında daha tutarlı ve kapsayıcı tespiti desteklemesine nasıl yardımcı olabileceğini incelemektedir.²⁹

Gerçek hayattan örnek: Ezra

Ezra, kanserin erken tespitinde klinisyenleri desteklemek için tam vücut MRI taramalarını analiz ederken yapay zekadan yararlanır.³⁰

15. Tıbbi görüntüleme içgörüleri

Yapay zeka odaklı araçlar, insan radyologların gözden kaçırabileceği örüntüleri belirleyerek tıbbi görüntülerin (ör. röntgenler, MRI'lar, BT taramaları) analizini geliştirebilir. Bu içgörüler, hastalıkların daha erken ve daha doğru teşhis edilmesine yardımcı olur.

Yapay zeka ayrıca, solunum cihazı desteğine ihtiyaç duyan kritik vakaların daha hızlı tanımlanmasını sağlayarak görüntüleme verilerinden COVID-19 teşhisi için de kullanılmaktadır.

Yapay zeka destekli tıbbi görüntüleme, COVID-19 vakalarının teşhis edilmesinde ve solunum cihazı desteğine ihtiyaç duyan hastaların belirlenmesinde de yaygın olarak kullanılmaktadır.

Gerçek hayattan örnek: Median Technologies

Median Technologies, düşük doz BT taramalarını analiz ederek erken akciğer kanseri tespitini geliştiren yapay zeka destekli bir yazılım olan eyonis LCS'yi tanıttı. Radyologlara şüpheli akciğer nodüllerini belirleme ve karakterize etmede yardımcı olmak için tasarlanan araç, teşhis doğruluğunu artırmayı ve yanlış pozitifleri azaltmayı amaçlamaktadır.

İki büyük klinik çalışmada (REALITY ve RELIVE) test edilen eyonis™ LCS, erken evre akciğer kanseri tespitinde istatistiksel olarak anlamlı iyileşmeler göstermiştir. Yazılım şimdi, planlanan ticari lansmanı öncesinde 2025 ortasına kadar beklenen FDA 510(k) ve CE işareti onaylarını beklemektedir.

Tespitin ötesinde, eyonis™ LCS radyolog değişkenliğini ele alır ve klinik iş akışlarına entegre olarak ABD ve Avrupa'daki akciğer kanseri tarama programları için ölçeklenebilir bir çözüm sunar.³¹

Gerçek hayattan örnek: Radiobotics RBfracture

Radiobotics'in yapay zeka destekli aracı RBfracture, acil bakımda röntgenlerde kırık tespitini destekleyen dört yapay zeka teknolojisinden biri olarak NICE (Ulusal Sağlık ve Bakım Mükemmeliyeti Enstitüsü) tarafından NHS kullanımı için onaylanmıştır.

RBfracture, özgüllükten ödün vermeden teşhis duyarlılığında %74'ten %83'e iyileşme göstermiş, böylece özellikle daha küçük veya kırsal merkezlerde gözden kaçan kırıklar, personel eksiklikleri ve klinisyen yorgunluğu gibi zorlukları ele almıştır.³²

Gerçek hayattan örnek: Huiying Medical

Çin'de bulunan bir tıbbi cihaz şirketi olan Huiying Medical, göğüs BT taramalarını kullanarak COVID-19'u tespit edebilen bir yapay zeka görüntüleme çözümü oluşturdu. Şirkete göre bu çözüm, standart COVID-19 test yöntemi olan RT-PCR'a erişimi olmayan bölgelere fayda sağlayabilir.

Huiying, 4.000'den fazla koronavirüs vakasından elde edilen BT verilerini kullanarak yapay zeka algoritmalarını geliştirdi. Sistem, COVID-19 enfeksiyonu olasılığını değerlendirmek için diğer göstergelerle birlikte akciğerlerdeki buzlu cam opasitesini (GGO), yani kısmi hava boşluğu dolumunun bir işaretini inceler.

Gerçek hayattan örnek: SkinVision

SkinVision'ın uygulaması, hastaların akıllı telefonlarını kullanarak cilt kanserinin erken belirtilerini tespit etmelerini sağlar. Kullanıcıların şüpheli benlere veya lezyonlara odaklanarak ciltlerinin yüksek kaliteli fotoğraflarını çekmelerine olanak tanıyarak, uygulamalar bunları yapay zeka algoritmalarıyla analiz edebilir.

Bu analiz, melanom, skuamöz hücreli karsinom veya bazal hücreli karsinom gibi potansiyel endişelerin belirlenmesine yardımcı olabilecek anlık bir risk değerlendirmesi sağlar.

SkinVision'ın algoritmaları, yüksek riskli ve düşük riskli cilt rahatsızlıklarını ayırt etmeye yardımcı olmak için geniş bir dermatolojik görüntü veritabanı üzerinde eğitilmiştir. Yüksek riskli değerlendirmeler için uygulama, profesyonel tıbbi konsültasyon önerir.³³

Araştırma ve geliştirme

16. İlaç keşfi

Yapay zeka, tıbbi araştırmalardan, geçmiş tedavi verilerinden ve biyolojik yolaklardan elde edilen büyük veri setlerini analiz ederek ilaç keşfini hızlandırır. Bu, umut vaat eden ilaç adaylarının daha hızlı tanımlanmasına yol açar ve yeni ilaçları pazara sunmak için gereken maliyeti ve süreyi azaltır.

Yapay zeka teknolojisi ayrıca ilaçların etkinliğini tahmin edebilir, bu da klinik deneylerde daha iyi sonuçlara yol açar.

Gerçek hayattan örnek: Boltz-ABFE

Boltz-ABFE³⁴ , derin öğrenme tahminlerini serbest enerji simülasyonlarıyla birleştiren bir yapay zeka yöntemidir. Protein yapılarını tahmin eden AlphaFold gibi, Boltz modelleri de protein-ligand komplekslerini tahmin eder.

Bu yapay zeka tabanlı tahminleri fiziğe dayalı hesaplamalarla entegre ederek Boltz-ABFE, FEP'in kapsamını ilaç keşfinin daha erken aşamalarına genişleterek araştırmacıların doğruluğu korurken aday molekülleri daha verimli değerlendirmesini sağlar.

Boltz-ABFE nasıl çalışır

• Doğrudan protein dizilerinden ve ligand bilgilerinden protein-ligand komplekslerini tahmin etmek için eğitilmiş Boltz-1 ve Boltz-2 yapay zeka modellerini kullanır.
• Bağ sırası hataları, stereokimya hataları ve sterik çakışmalar gibi sorunları düzeltmek için yapı iyileştirmesi uygular.
• Geometriyi ve doğruluğu iyileştirmek için ligandların yerleştirme yazılımı ile ayarlandığı bir yeniden yerleştirme süreci kullanır.
• Düşük güvenilirlikli bölgeleri kaldırarak ve gerektiğinde bağlanma ortaklarını dahil ederek güvenilirliği artırır.

Kıyaslama sonuçları

• FEP+ kıyaslama setinden dört protein (TYK2, CDK2, JNK1, P38) üzerinde test edilmiştir.
• Genellikle deneysel sonuçların 1 kcal/mol dahilinde bağlanma enerjisi tahminleri üretmiştir.
• Bazı durumlarda, kristal yapılardan başlayan simülasyonları eşleştirmiş veya onlardan daha iyi performans göstermiştir.
• Yapısal ayrıntılara duyarlılık göstererek yeniden yerleştirme gibi düzeltme adımlarını önemli hale getirmiştir.

Gerçek hayattan örnek: NuMedii

Biyofarma şirketi NuMedii, ilaçlar ve hastalıklar arasındaki bağlantıları sistematik düzeyde hızla keşfetmek için Büyük Veri ve yapay zekadan yararlanan AIDD (İlaç Keşfi için Yapay Zeka) teknolojisini geliştirmiştir.³⁵

Gerçek hayattan örnek: Insilico Medicine

Merkezi Boston ve Hong Kong'da bulunan bir biyoteknoloji firması olan Insilico Medicine, yapay zeka odaklı ilaç geliştirmede bir dönüm noktası duyurdu.

Tamamen yapay zeka kullanılarak tasarlanan öncü bileşikleri rentosertib, ilerleyici ve şu anda tedavi edilemez bir akciğer hastalığı olan idiyopatik pulmoner fibrozis (IPF) için orta aşama bir klinik çalışmada umut verici sonuçlar göstermiştir.

Çalışmada, en yüksek rentosertib dozunu alan hastalar akciğer fonksiyonunda kayda değer iyileşmeler gösterdi. Biyobelirteç analizleri, ilacın Insilico'nun yapay zeka algoritmaları tarafından tahmin edildiği gibi IPF ile ilişkili belirli bir proteini etkili bir şekilde hedeflediğini doğruladı.³⁶

17. Gen analizi ve düzenleme

Yapay zeka, genetik varyasyonları anlamak ve gen düzenlemenin etkilerini tahmin etmek için genetik verilerin analiz edilmesine yardımcı olur.

Bu teknoloji ayrıca araştırmacıların, belirli gen düzenlemelerinin hastalık riskini veya tedavi sonuçlarını nasıl etkileyebileceğini tahmin etmelerine yardımcı olarak daha hassas ve etkili genetik tedavileri mümkün kılar.

Gerçek hayattan örnek: crossNN

Berlin Charité, Universitätsmedizin araştırmacıları, tümörlerin epigenetik parmak izini kullanarak 170'ten fazla kanser türünü doğru bir şekilde tespit edip sınıflandırabilen crossNN adlı bir yapay zeka modeli geliştirdiler.

Bu invaziv olmayan yaklaşım, beyin omurilik sıvısı gibi genetik materyali analiz eder ve özellikle biyopsilerin çok riskli olduğu beyin tümörleri gibi durumlar için faydalıdır.

Yapay zeka, 8.000'den fazla örnek üzerinde eğitilmiş bir sinir ağı kullanarak bilinmeyen tümör verilerini binlerce referans profiliyle karşılaştırır ve beyin tümörleri için %99'a varan ve tüm kanserler genelinde %97,8 doğruluk elde eder.

Doku incelemesine dayanan geleneksel teşhislerin aksine crossNN, her tümör türüne özgü olan DNA metilasyon örüntülerini kullanır. Teknoloji, klinik kullanım için gerekli olan hem yüksek güvenilirlikte hem de açıklanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır.³⁷

Gerçek hayattan örnek: SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS, genetikçilere genomik analizi geliştirmek için yapay zeka kullanan SOPHiA DDM™ platformunu sunar. Platform, yeni nesil dizileme (NGS) verilerindeki karmaşık varyantların tespitini, açıklamasını ve önceliklendirilmesini otomatikleştirerek daha hızlı ve daha doğru içgörülere yol açar.

Mevcut laboratuvar ortamlarına entegre olur, küresel bir uzman ağı aracılığıyla işbirliğini kolaylaştırır ve ayrıntılı varyant analizi için Alamut™ Visual Plus gibi araçları içerir.

MaxCare Programı ayrıca, başarılı uygulamayı sağlamak için yerinde danışmanlıklar, eğitim ve performans değerlendirmeleriyle destek sunar.³⁸

18. Cihaz ve ilaç karşılaştırmalı etkinliği

Yapay zeka, klinik sonuçları ve hasta verilerini analiz ederek farklı tıbbi cihazların veya ilaçların etkinliğini değerlendirebilir ve karşılaştırabilir.

Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının en etkili tedaviler hakkında daha bilinçli seçimler yapmasına yardımcı olurken tıbbi müdahalelerdeki deneme yanılmayı azaltır.

Gerçek hayattan örnek: 4Quant

4Quant, deneylerin tasarımını ve optimizasyonunu destekleyerek görüntülerden ve videolardan anlamlı içgörüler çıkarmak için büyük veri analitiği ve derin öğrenme teknolojisinden yararlanır. Platformları, araştırmacıların ve sağlık profesyonellerinin karmaşık bilgileri etkili bir şekilde analiz etmeleri için büyük miktarda görsel veriyi işlemek üzere makine öğrenimi algoritmalarını uygular.

4Quant, görüntüleme verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörülerin çıkarılmasını otomatikleştirerek, kullanıcıların kendi özel deneysel ihtiyaçlarıyla en ilgili temel bileşenleri ve örüntüleri belirlemelerine olanak tanır. Bu, özellikle görsel verilerin analizinin karar verme için kritik olduğu bilimsel araştırma, tıp ve endüstriyel uygulamalar gibi alanlarda değerli olabilir.

4Quant'ın çözümleri ayrıca, daha hedefli analizler için belirli kullanıcı gereksinimlerine dayalı özelleştirme sunar. Bu yaklaşım, büyük veri setlerini analiz etmek için gereken zamanı ve çabayı azaltır ve içgörülerin hassasiyetini ve kalitesini artırır.³⁹

Sağlık hizmetleri yönetimi

19. Marka yönetimi ve pazarlama

Yapay zeka platformları, tıp profesyonellerinin pazarlama stratejilerini optimize etmelerine yardımcı olmak için sağlık hizmetleri pazar algısını ve hasta demografisini analiz edebilir. Hastaneler ve sağlık kuruluşları, mesajları uyarlayarak ve doğru segmentleri hedefleyerek marka itibarlarını artırabilir.

20. Fiyatlandırma ve risk

Yapay zeka modelleri, rekabeti, pazar talebini ve hasta sonuçlarını analiz ederek tedaviler ve hizmetler için en uygun fiyatlandırmayı tahmin edebilir.

Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının hastaların mali yükünü azaltırken ve operasyonel marjları optimize ederken rekabetçi ancak kârlı fiyatlar belirlemesine yardımcı olur.

21. Pazar araştırması

Yapay zeka, diğer hastaneler veya sağlık hizmeti sağlayıcıları hakkında rekabet istihbaratı toplamak için kullanılabilir. Bu veriler, hastanelerin hizmetlerini kıyaslamasını, iyileştirme alanlarını belirlemesini ve sağlık hizmetleri pazarındaki değişikliklere uyum sağlamasını mümkün kılar.

Gerçek hayattan örnek: MD Analytics

MD Analytics, bir sağlık ve ilaç pazarlama araştırma çözümüdür. Araç, bir ürünün yaşam döngüsünün her aşamasına göre uyarlanmış geniş bir yelpazede nicel ve nitel araştırma çözümleri sunar.

Hizmetleri klinik deneyleri, pazar değerlendirmelerini, hasta yolculuğu analizini ve satın alma süreci değerlendirmelerini kapsar. Lansman öncesi çözümler arasında talep tahmini, konsept testi, fiyatlandırma araştırması ve hasta destek programı değerlendirmeleri bulunur. Lansman sonrası ve büyüme aşamaları, müşteri katılımı, satış ekibi değerlendirmeleri, çok kanallı optimizasyon ve KPI'ların izlenmesine odaklanır.⁴⁰

22. Operasyonlar

Akıllı otomasyon ve RPA gibi süreç otomasyon teknolojileri, planlama, faturalandırma ve raporlama gibi sağlık operasyonlarını yönetebilir. Rutin görevleri otomatikleştirerek, sağlık hizmeti sağlayıcıları idari maliyetleri azaltırken personelin hasta bakımına odaklanmasını serbest bırakabilir.

Gerçek hayattan örnek: Comet

Comet, bir hastanın sağlık yolculuğundaki olası sonuçları tahmin ederek klinisyenlerin, hastaların ve sağlık sistemlerinin daha iyi, veri odaklı kararlar almasına yardımcı olmak için tasarlanmış Epic'in tıbbi zeka sistemidir.

Epic Cosmos'taki 100 milyardan fazla kimliksizleştirilmiş tıbbi olay üzerinde eğitilen sistem, hastalık ilerlemesi, yeniden yatış riski ve hastanede kalış süresi dahil olmak üzere gelecekteki senaryoları simüle etmek için teşhislerin, laboratuvar sonuçlarının, ilaçların ve karşılaşmaların zamana göre sıralanmış dizilerini modeller.

Büyük dil modellerine benzer prensipler üzerine inşa edilen Comet, makul sağlık yörüngeleri oluşturur ve bunları klinik iş akışlarına entegre edilmiş eyleme dönüştürülebilir içgörüler halinde özetler. Geleneksel araçların aksine, bir dizi olası sonuç sunarak bakım planlamasını reaktif bir yaklaşımdan öngörülü bir yaklaşıma taşır ve ekiplerin kaynakları tahsis etmesine, taburculukları planlamasına ve riskleri daha büyük bir güvenle yönetmesine yardımcı olur.

Sıkı gizlilik ve güvenlik standartları altında çalışan Comet, değerlendirilen çok çeşitli vakalarda başarılı performans göstermiştir. 2026'dan itibaren, katılımcı kuruluşlardaki araştırmacılar, kullanım durumlarını iyileştirmek için sanal bir laboratuvarda Comet'i keşfedebilecek ve bu da daha kişiselleştirilmiş, proaktif ve güvenli sağlık hizmeti karar verme yolunda bir adımı işaret etmektedir.⁴¹

23. Dolandırıcılık tespiti

Yapay zeka araçları, yanlış talepler veya aşırı faturalandırma gibi dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için sağlık sigortası taleplerindeki örüntüleri analiz edebilir. Bu, sağlık kuruluşlarının dolandırıcılıktan kaynaklanan kayıpları en aza indirmesine ve kaynakların hasta bakımı için daha verimli kullanılmasını sağlamasına yardımcı olur.

Gerçek hayattan örnek: Markovate

Ulusal bir sağlık sigortası sağlayıcısı, artan dolandırıcılık talepleri ve veri ihlalleriyle karşı karşıya kaldı ve bu da mali kayıplara ve hasta gizliliğinin tehlikeye girmesine yol açtı.

Markovate⁴² , talep verilerini analiz eden, şüpheli davranışları işaretleyen ve sağlayıcının altyapısıyla sorunsuz bir şekilde entegre olan, HIPAA uyumluluğunu sağlayan ve hassas hasta verilerini koruyan yapay zeka tabanlı bir dolandırıcılık tespit sistemi uyguladı.

Sonuçlar şunlardır:

• Altı ay içinde dolandırıcılık taleplerinde %30 azalma.
• Veri güvenliğinde %25 iyileşme.
• %40 daha hızlı talep işleme, verimliliği artırdı.

Sağlık hizmetlerinde hiperotomasyon

Hiperotomasyon, mümkün olduğunca çok iş sürecini otomatikleştirirken tam olarak otomatikleştirilemeyenleri dijital olarak desteklemeyi içeren dijital dönüşüme yönelik gelişmekte olan bir yaklaşımdır.

Hiperotomasyon, sağlık hizmetlerinde uçtan uca süreç otomasyonu için yapay zeka, RPA ve bilgisayar görüşü teknolojilerini birleştirir.

Sağlık hizmetlerinde hiperotomasyon kullanım örnekleri şunlardır:

24. Sağlık sigortası işlemleri

NLP yöntemlerinden ve yapay zeka/derin öğrenme modellerinden yararlanarak, bir hiperotomasyon yaklaşımı sağlık sigortası işletmelerine şu konularda yardımcı olabilir:

• Ön yetkilendirme ve talep işleme sırasında manuel işi en aza indirme,
• İnsan hatalarını azaltma,
• Sağlık hizmetleri dolandırıcılığını daha doğru tespit etme ve önleme,
• Daha kısa talep döngüleriyle müşteri memnuniyetini sağlama.

25. Düzenleyici uyumluluk

Sağlık hizmeti sağlayıcıları, sağlık sigortası şirketleri, eczaneler ve diğer sağlık kuruluşları, ABD'de HIPAA ve AB'de GDPR gibi düzenlemelere uymak zorundadır.

Hiperotomasyon, sağlık kuruluşları için düzenleyici uyumluluğu sağlamaya yardımcı olabilir:

• Akıllı botlar, sağlık sistemlerindeki her eylemi günlüğe kaydedebilir ve talep edildiğinde faaliyet günlüğünü belgeleyebilir.
• Yapay zeka/ML modelleri, olası sağlık hizmetleri dolandırıcılığını tahmin etmek için kullanılabilir,
• İç denetim süreçlerini otomatikleştirmek, riskleri ve iç kontrolleri daha verimli ve sık değerlendirmeye yardımcı olabilir.

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  = {{25 Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Kullanım Örnekleri}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 6 Ağustos 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Human–AI collectives make the most accurate medical diagnoses | Max-Planck-Gesellschaft

2.

General-purpose large language models outperform specialized clinical AI tools on medical benchmarks | Nature Medicine

Nature Publishing Group US

3.

MedAgentBench: A Virtual EHR Environment to Benchmark Medical LLM Agents | NEJM AI

4.

MAST - Medical AI Superintelligence Test | ARISE

Academic Medical Centers Network

5.

Thousands of children treated in NHS ‘virtual wards’

The Times

6.

Journal of Medical Internet Research - The Potential of ChatGPT as a Self-Diagnostic Tool in Common Orthopedic Diseases: Exploratory Study

7.

Ochsner Health partners with DeepScribe to improve the care experience across their 46-hospital system

8.

DxGPT: Free AI Diagnostic Support for Complex & Rare Diseases

Foundation29

9.

Introducing OpenAI for Healthcare | OpenAI

10.

Cogito is now part of Verint. Use AI for EX and CX insights.

Verint

11.

Headspace for Organizations | Formerly Headspace Health and Ginger

12.

Helplines for global online communities | ThroughLine

13.

AI-powered oncology chatbot launched at SSG Hospital | Vadodara News - The Times of India

14.

Getprosper Ai

15.

Advancing Claude in healthcare and the life sciences \ Anthropic

16.

AI Medical Employees For Doctors | Success Stories - Sully

Sully.ai

17.

https://arxiv.org/pdf/2510.02325

18.

Lightbeam Health Solutions

Lightbeam Health Solutions

19.

Wellframe - Digital Health Management

Wellframe, Inc.

20.

Enlitic | Data Analytics for Healthcare | Healthcare Data Solutions

Enlitic, Inc

21.

Discovering Next Generation Drugs with Gemini Digital Twins

Aitia Bio

22.

Oncora Medical - Cancer Registry Assistant

23.

Learning the natural history of human disease with generative transformers | Nature

Nature Publishing Group UK

24.

https://www.zakipointhealth.com/solutions

25.

Autonomous Robot Improves Surgical Precision Using AI | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

26.

LUCAS 3, v3.1 chest compression system | Stryker

27.

AI Mammography for Patients | iCAD

iCAD

28.

Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study: a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, population-based, screening-accuracy trial -

29.

Google for Health - Advancing Breast Cancer Detection with AI

Google for Health

30.

MRI Screening Service

Ezra

31.

ECR 2025: AI-powered Lung Cancer Screening - MedicalExpo e-Magazine

MedicalExpo e-Magazine

32.

RBfracture approved for NHS use by NICE

Radiobotics

33.

SkinVision | Skin Cancer Detection App

34.

https://arxiv.org/pdf/2508.19385

35.

AI applications for drug discovery and development: Different challenges for different entities

36.

AI drug startup Insilico Medicine touts promising advance in treating lung disease

The Boston Globe

37.

Tumor diagnostics: AI model detects more than 170 types of cancer

Medical Xpress

38.

Geneticists - SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS

39.

4Quant: Turning Images into Information

40.

Health and Pharmaceutical Market Research MD Analytics

MD Analytics Inc.

41.

Curiosity: A New Medical Intelligence for Clinical and Operational Insights  | Epic

42.

Healthcare Fraud Detection and Security - Markovate

Markovate

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Endüstri Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'leri, yapay zeka altyapısı, yapay zeka yönetişimi ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını kapsayan bir endüstri 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 çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans 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