25 Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Yakın zamanda yapılan bir çalışma, insan klinisyenler ile 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 hakkaniyetli sağlık hizmetini teşvik etme potansiyelinin güçlü olduğuna işaret etmektedir.¹

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka sistemleri nasıl performans gösterir?

Nature Medicine: Genel amaçlı ve uzmanlaşmış klinik yapay zeka

Bu çalışma, iki uzmanlaşmış klinik yapay zeka aracını (OpenEvidence ve UpToDate Expert AI) üç genel amaçlı öncü model karşısında karşılaştırmaktadır: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro ve Claude Opus 4.6. Çalışmada ayrıca gerçek dünya değerlendirmesinde yaygın olarak erişilebilir bir referans noktası olarak Google Search AI Overview da yer almıştır.

Değerlendirmenin üç bileşeni vardır:

• MedQA: 500 tıbbi lisans sınavı sorusu.
• HealthBench: 500 klinik prompt, uzmanlar tarafından geliştirilen dereceli puanlama anahtarlarına göre puanlanmıştır.
• Real Clinical Queries (RCQ): 100 hekim tarafından canlı klinik ortamında gönderilen anonimleştirilmiş soru. Yanıtlar, 12 kör klinisyen tarafından doğruluk, eksiksizlik, güvenlik ve netlik açısından değerlendirilmiştir.

Çalışma, özellikle klinik kullanım için 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 sınav tarzı dataset'lere güvenmek yerine performansı hekimlerin gerçekte sorduğu sorular üzerinden ölçer.

Benchmark sonuçları

Genel amaçlı modeller, üç değerlendirmenin tamamında uzmanlaşmış klinik araçlardan daha iyi performans gösterdi:

• MedQA'da Gemini %97,4 puan alırken, OpenEvidence %89,6 ve UpToDate %88,4 puan aldı.
• HealthBench'te GPT-5.2 88.0 puan alırken, OpenEvidence ve UpToDate sırasıyla 62.6 ve 61.3 puan aldı.
• RCQ'da Gemini, 4 üzerinden ortalama 3.62 klinisyen puanı elde etti; onu 3.54 ile GPT-5.2 ve 3.52 ile Claude izledi. OpenEvidence 3.24, UpToDate ise 3.17 puan aldı.
• Google AI Overview, iki klinik araçla yaklaşık aynı düzeyde performans gösterdi.
• UpToDate gerçek klinik sorguların %19'ini yanıtlamayı reddederken, öncü modellerde bu oran 1–%3 arasındaydı.
• Çalışma, sistemler arasında zararlı içerik veya halüsinasyon oranlarında istatistiksel olarak anlamlı farklar bulmadı.

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Sağlık hizmetlerine özgü bir arayüz, bilgi getirme 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, uzmanlaşmış araçların daha doğru veya daha güvenli olduğunu varsaymak yerine klinik yapay zeka ürünlerini satın almadan önce bağımsız olarak değerlendirmeyi desteklemektedir. Ancak çalışma; atıf kalitesi, gecikme, maliyet, iş akışı entegrasyonu veya ileri düzeyde uzmanlaşmış tıbbi görevlerdeki performans gibi faktörleri değerlendirmemiştir.²

MedAgentBench: Tıbbi LLM Ajanlarını Değerlendirmek için Sanal Bir EHR Ortamı

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

Ortam, 10 kategoriye yayılmış 300 klinisyen tarafından yazılmış görevi, 100 gerçekçi hasta profilini ve 700.000'den fazla klinik veri öğesini içerir. Modeller, büyük sağlık bilgi sistemleri tarafından desteklenen birlikte çalışabilirlik standardı FHIR aracılığıyla simüle edilmiş bir EHR ile etkileşime girer.

Görevler arasında hasta bilgilerini getirme, laboratuvar sonuçlarını inceleme, vital bulguları belgeleme, test isteme, sevk oluşturma ve ilaç siparişleri oluşturma 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 fonksiyonlarını seçme ve çağırma.
• Geçersiz veya eksik çıktılar üretmeden istenen eylemi tamamlama.

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

Benchmark sonuçları

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

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Birçok model, özellikle bilgi getirme olmak üzere yapılandırılmış EHR görevlerinin üstesinden gelebilmektedir. Ancak en iyi model bile genel olarak görevlerin yaklaşık %30'ini ve eyleme dayalı görevlerin neredeyse yarısını başaramadı.

Bu güvenilirlik düzeyi, denetimli pilotlar ve idari destek için yararlı olabilir. Tek bir hatalı API çağrısının hasta kaydını değiştirebileceği denetimsiz ilaç, laboratuvar veya sevk eylemleri için yeterli değildir.

MedAgentBench bu nedenle tıbbi bilgi ile operasyonel güvenilirlik arasındaki farkı vurgular: Bir model tıbbi soruları iyi yanıtlayabilir ancak çok adımlı klinik iş akışlarını yürütmekte hâlâ zorlanabilir.³

MAST: Tıbbi Yapay Zeka Süper Zekâ Testi

MAST, ARISE AI Research Network tarafından sürdürülen ve sürekli güncellenen bir tıbbi yapay zeka benchmark paketidir. Tek bir dar yeteneği ölçmek yerine şu değerlendirmeleri birleştirir:

• Tanısal akıl yürütme
• Yönetimsel akıl yürütme
• Hasta güvenliği
• Radyoloji
• Diğer tıbbi görüntüler
• Ajanik görev tamamlama

Bileşen benchmark'ları arasında First Do NOHARM, CPC-Bench, the Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 ve PhysicianBench yer alır.

MAST, hem genel bir bileşik puan hem de klinisyen odaklı bir bileşik puan yayımlar. Puanlar eşit ağırlıklı harmonik ortalama kullanır; bu da bir alandaki zayıf performansın genel puanı basit bir ortalamaya göre daha fazla düşürdüğü anlamına gelir. Ajanik performans, bileşik puanlara dâhil edilmek yerine ayrı olarak raporlanır.

MAST, bir yapay zeka sisteminin tek bir sınav veya dataset için optimize olup olmadığını değil, geniş ve dengeli klinik yeteneklere sahip olup olmadığını ölçmeyi amaçlar.

Benchmark sonuçları

17 Temmuz 2026 itibarıyla, GPT-5.5 %61,6 ile halka açık bileşik sıralamada liderdi; onu %59,4 ile Gemini 3.5 Flash, %59,0 ile Claude Opus 4.7 ve %58,7 ile Gemini 3.1 Pro izledi.

Önde gelen modeller arasındaki nispeten dar farklar, bireysel benchmark düzeyindeki daha büyük farklılıklarla tezat oluşturur. Örneğin, uzmanlaşmış bilgi getirme tabanlı klinik sistemler First Do NOHARM güvenlik benchmark'ında liderken, genel amaçlı modeller akıl yürütme ve görüntüleme görevlerinde daha geniş kapsama sağlama eğilimindedir.

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Hiçbir model tüm klinik boyutlarda tekdüze güçlü performans göstermemektedir. Düşük %60 aralığındaki bileşik puanlar, tanısal akıl yürütme, tedavi kararları, güvenlik ve görüntü yorumlama birlikte değerlendirildiğinde önde gelen sistemlerin bile önemli zayıflıkları olduğunu göstermektedir.

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

Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Hasta Bakımı

1. Sanal servisler

Sanal servis, hastaların evde hastane düzeyinde tedavi alırken sağlık personeli tarafından uzaktan izlendiği bir bakım modelidir.

Gerçek hayattan örnek: NHS sanal servisleri

İngiltere'de ciddi hastalığı olan binlerce çocuk artık NHS "sanal servisleri" aracılığıyla evde tedavi edilmekte ve uzun hastane yatışlarından kaçınmaktadır. Doktorlar, kalp atış hızı ve oksijen monitörleri gibi giyilebilir cihazlar kullanarak hastaların vital bulgularını izleyebilir ve bir değişiklik olduğunda hızla yanıt verebilir.

Astım, kalp sorunları, enfeksiyonlar ve uzun süreli hastalıkları olan çocuklar uzaktan hastane düzeyinde bakım alır; test veya ilaç gerektiğinde hemşireler evleri ziyaret eder. Veriler, Feebris gibi platformlar aracılığıyla klinik ekipler tarafından 7/24 izlenir ve Feebris yapay zeka kullanarak erken uyarı işaretlerini işaretler (bkz. Şekil 1).

Şekil 1: Feebris nabız izleme örneği.

Aileler için duygusal etki büyüktür. Evde bakılmak stresi azaltır ve çocukların kendilerini daha güvende ve rahat hissetmelerine yardımcı olur. NHS liderleri, sanal servislerin hastane yataklarını boşalttığını ve bakımı daha çocuk dostu hâle getirdiğini; önümüzdeki yıllarda uzaktan bakımın birçok durum için standart hâle gelmesini beklediklerini söylüyor.⁵

2. Destekli teşhis ve reçeteleme

Yapay zeka destekli chatbot'lar, hafif rahatsızlıklar için hastalara kendi kendine teşhiste yardımcı olabilir veya semptomlar, tıbbi geçmiş ve teşhis verilerine dayanarak doktorlara teşhis koymada destek olabilir.

Bir çalışma, ChatGPT'nin rahatsızlıkları ne kadar iyi teşhis edebildiğini ve ne sıklıkla doktora görünmeyi önerdiğini değerlendirdi ve teşhis güvenilirliği konusunda karışık sonuçlar buldu.

Beş gün boyunca araştırmacılar ChatGPT'ye beş yaygın ortopedik rahatsızlık hakkında aynı soruları sordu. Yanıtlar doğru, kısmen doğru, yanlış veya olası teşhislerden oluşan bir liste 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 yararlı olabilir, ancak uygun tıbbi tavsiye olmadan kendi kendine teşhis için ona güvenmek risk taşır.⁶

Gerçek hayattan örnek: Ochsner Health ve DeepScribe

Hekimler daha önce hasta görüşmelerini belgeleme konusunda önemli zaman harcıyordu (çoğunlukla mesai sonrasında), 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 dinleyen yapay zekası konuşmaları gerçek zamanlı olarak yakalar ve özelleştirilebilir, uzmanlık alanına özgü notlar üretir; böylece klinisyenlerin hasta etkileşimlerine daha fazla odaklanmasını sağlar.

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

Gerçek hayattan örnek: DxGPT

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

İleri düzey dil modellerini, ilgililik ve güvenliği sağlamayı amaçlayan kontrollü bir çerçeve içinde kullanarak her biri için lehte ve aleyhte semptomların bulunduğu beş tanı hipotezi üretir.

Sant Joan de Déu Hastanesi ile yapılan çalışmalar da dâhil ilk doğrulama çalışmaları, klinik uzmanlarla karşılaştırılabilir doğruluk düzeyleri olduğunu göstermektedir. Ancak sistem otonom teşhis koymak için tasarlanmamıştır ve nitelikli profesyoneller tarafından yorumlanmalıdır.

DxGPT; otomatik anonimleştirme, bellek içi işleme, kişisel bilgilerin hiç tutulmaması ve GDPR, HIPAA ile yeni AB Yapay Zeka Yasası'na uyum dâhil katı veri koruma uygulamalarını vurgular.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'nin sağlık hizmetlerindeki temel yeteneklerinden biri, teşhis için kanıta dayalı klinik destektir. Araç; hakemli çalışmalar, halk sağlığı rehberleri ve klinik kılavuzlar dâhil ilgili tıbbi literatüre dayalı yanıtlar sağlar.

Ayrıca başlıkları, dergileri ve yayın tarihlerini listeleyen şeffaf atıflar içerir; böylece hızlı kaynak doğrulama 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 durumların erken belirtilerini tespit etmek, riski tahmin etmek ve tedaviyi kişiselleştirmek için metin, ses, yüz ifadeleri, giyilebilir cihazlar ve sağlık kayıtlarını analiz eder.

Ayrıca chatbot'lar ve dijital platformlar duygusal destek, terapi yönlendirmesi, terapist eşleştirme ve sürekli izleme sağlarken otomasyon yoluyla klinisyen iş yükünü de azaltır. Bu araçlar erişimi genişletip verimliliği artırsa da gizlilik, önyargı, düzenleme ve yapay zekanın insan bakımını destekleyip desteklemediğinin güvence altına alınmasıyla ilgili zorluklar devam etmektedir.

Gerçek hayattan örnek: Verint (Cogito)

Cogito¹⁰gelişmiş yapay zekâdan yararlanarak gerçek zamanlı duygusal zekâ ve konuşma analizi araçları sunar:

• Gerçek zamanlı duygusal zekâ koçluğu: Cogito'nun platformu, hasta etkileşimleri sırasında ses ipuçlarını analiz ederek bakım yöneticilerine gerçek zamanlı rehberlik sağlar. Bu, empati göstermelerine, güven inşa etmelerine ve hasta katılımını artırmalarına yardımcı olur; bu da başarılı ruh sağlığı müdahaleleri için kritiktir. ​
• Davranışsal sağlık izleme: Platform, mobil uygulamalar aracılığıyla pasif ve güvenli şekilde davranışsal veri toplar ve bunları klinik ruh sağlığı değerlendirme kriterlerine göre analiz eder. Bu sürekli izleme, davranışsal sağlık sorunlarının erken tespitine yardımcı olarak zamanında müdahalelere olanak tanır.

Gerçek hayattan örnek: Headspace

Önceden Ginger ve Headspace Health olarak bilinen Headspace, artan stres, uyku bozuklukları ve sosyal geri çekilme gibi davranışları izleyerek ruh sağlığı sorunları riski taşıyan bireyleri belirlemek için tahmine dayalı analitik kullanır.

Desenler potansiyel bir soruna işaret ettiğinde platform proaktif olarak iletişime geçerek kullanıcıları ruh sağlığı koçlarıyla buluşturmak gibi ek destek 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 dijital bir altyapı platformudur.

Duygusal hesaplama ve ruh sağlığı yapay zekâ ilkelerini entegre ederek kullanıcıları 150 ülkedeki 1.300'den fazla hizmetten oluşan doğrulanmış küresel ağdaki en ilgili yardım hatlarıyla akıllıca eşleştirir.

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

Platform; katı doğrulama standartları, kapsayıcı bakım politikaları ve önce gizlilik analitiği yoluyla güvenliği vurgularken ortakların GDPR ve AB Dijital Hizmetler Yasası gibi düzenleyici gereklilikleri karşılamasına yardımcı olur.¹²

4. Sağlık hizmetlerinde müşteri hizmetleri chatbot'ları

Müşteri hizmetleri chatbot'ları, randevular, faturalandırma veya ilaç yenileme hakkındaki hasta 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 vakalar için ilk değerlendirmeleri veya ikinci görüşleri sağlar.

Gerçek hayattan örnek: SSG Hastanesi'nde yapay zeka destekli onkoloji chatbot'u

2025'te SSG Hastanesi, kanser hastaları ve bakım verenler için özel olarak bir yapay zeka chatbot'u başlattı. Chatbot; tedavi seçenekleri (cerrahi, kemoterapi ve radyoterapi gibi), tedavi sonrası bakım talimatları, semptom ve yan etki yönetimi ile poliklinik detayları hakkında birden çok dilde anında rehberlik sağlar. Chatbot, kaygıyı azaltmayı ve daha erişilebilir, gezinmesi kolay müşteri hizmeti desteği sağlamayı amaçlar.¹³

5. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ajanları

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

Ajanik yapay zeka araçları ayrıca gerçek zamanlı izleme ve sanal konsültasyonları mümkün kılarak verimliliği artırır ve hataları azaltır.

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

Northeast OB/GYN; personel eksikliği, yüksek iş gücü devri ve artan çağrı hacmi nedeniyle hızlı büyümeye ayak uydurmakta zorlanıyordu; bu da uzun bekleme sürelerine, doğrulanmamış hasta sigorta bilgilerine ve personel tükenmişliğine yol açıyordu.

Bunu ele almak için muayenehane; planlama, iptaller, sigorta doğrulama ve bekleme listesi yönetimini otomatikleştiren, karmaşık vakaları personele yönlendiren yapay zeka destekli bir ön masa çözümü olarak Prosper'ı uyguladı.

Aşamalı devreye almanın ardından sistem hızla günlük operasyonların parçası hâline geldi; gelen tüm çağrıları yöneterek yaklaşık %50'ini insan müdahalesi olmadan çözdü. Bu; operasyonel maliyetlerde %40 azalma, planlanan randevularda %12 artış ve kesintisiz 24/7 kapsama sağladı.¹⁴

Gerçek hayattan örnek: Sağlık Hizmetleri için Claude

Claude for Healthcare¹⁵, sağlık hizmeti sağlayıcılarının, girişimlerin ve hastaların Claude'u tıbbi ve idari görevler için güvenle kullanmasını sağlayan Anthropic'in 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 kontrolleriyle genişletir.

Temel özellikler şunlardır:

• Sağlık verisi bağlayıcıları: CMS Coverage Database, ICD-10, National Provider Identifier Registry ve PubMed dâhil sektör standardı kaynaklara doğrudan erişim sağlar.
• FHIR geliştirme desteği: Sağlık sistemleri arasında FHIR standardını kullanarak entegrasyonu basitleştirir, geliştirme süresini ve entegrasyon hatalarını azaltır.
• Ön onay iş akışları: Kapsam politikalarını, klinik kılavuzları, hasta kayıtlarını ve itiraz belgelerini çapraz kontrol etmeye yardımcı olan yapılandırılabilir bir ön onay inceleme şablonu.
• Bakım koordinasyonu ve triyaj: Acil sorunların zamanında ilgi görmesini sağlamak için hasta mesajlarının, sevklerin ve devir teslimlerin sıralanmasına ve önceliklendirilmesine yardımcı olur.
• Sağlık hizmetleri girişimleri için platform: Girişimlerin klinik dokümantasyon desteği, grafik inceleme araçları ve idari otomasyon gibi yapay zeka destekli 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; böylece Claude geçmişi özetleyebilir, sonuçları açıklayabilir ve klinik ziyaretlere hazırlanmaya yardımcı olabilir.
• Gizlilik ve güvenlik kontrolleri: Açık kullanıcı onayı, ince taneli izin kontrolü, kişisel sağlık verileri üzerinde eğitim yapılmaması, bağlamsal sorumluluk reddi beyanları ve uygun olduğunda sağlık profesyonellerine danışma yönlendirmesi.

Gerçek hayattan örnek: Sully.ai

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

Yapay zeka destekli check-in sistemi hasta etkileşimlerini kişiselleştirirken ön masa görevlerinin otomasyonu personelin hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlar.

Sully.ai ile yapılan bu iş birliği, hasta başına operasyonları 10x azalttı ve hasta grafiği yönetimi gibi idari görevlere harcanan süreyi 15 dakikadan 1-5 dakikaya indirdi. Bu da verimlilik ve hızda 3x artış sağladı.

Ayrıca platform hekim tükenmişliğini %90 azaltarak daha odaklı ve anlamlı hasta etkileşimlerine olanak tanıdı.¹⁶

Gerçek hayattan örnek: Agentic-AI Healthcare platformu

Agentic-AI Healthcare; birden çok yapay zeka ajanını yerleşik gizlilik, açıklanabilirlik ve düzenleyici güvencelerle birleştiren bir araştırma prototipidir.

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

6. Reçete denetimi

Yapay zeka teknolojisi, reçeteleri potansiyel ilaç etkileşimleri, yanlış dozlar ve hasta alerjileri açısından 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 vital bulgulardan ve diğer metriklerden gelen verileri kullanır. Bu da gebelik sonuçlarını iyileştirir, anne ve bebek ölüm oranlarını azaltır.

8. Gerçek zamanlı önceliklendirme triyajı

Yapay zeka tabanlı preskriptif analitik; semptomlar, tıbbi geçmiş ve vital bulgular gibi hasta verilerini analiz ederek sağlık profesyonellerinin vakaları gerçek zamanlı olarak önceliklendirmesine yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Lightbeam Health

Lightbeam Health, hastalardaki sağlık risklerini öngörmek için tahmine dayalı analitikten yararlanır.

Klinik, sosyal ve çevresel belirleyiciler dâhil 4.500'den fazla faktörü analiz ederek gizli riskleri belirler. Sistem ayrıca hastaneye yeniden yatışları ve acil başvuruları azaltmak gibi hasta sonuçlarını iyileştiren hedefli müdahaleler için preskriptif öneriler sunar.¹⁸

Gerçek hayattan örnek: Wellframe

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

Uygulama ayrıca sürekli izleme ve gerektiğinde anında müdahale için bakım ekipleri ile 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 kişiye özel bakım planları sunar ve aynı zamanda klinisyenlere bir pano aracılığıyla veri içgörüleri sağlar. Bu gerçek zamanlı bilgiler, yüksek riskli hastaların önceliklendirilmesine yardımcı olur ve daha verimli sağlık hizmeti sunumunu kolaylaştırır.

Wellframe bu yetenekler aracılığıyla 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 tarayıp birden çok klinik bulgu açısından değerlendirerek sağlık sistemlerinin verimliliğini artırmak için yapay zeka teknolojilerinden yararlanır.

Bu bulgular daha sonra önceliklendirilerek 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 ile tedavideki gecikmeleri azaltır.

Enlitic'in çözümleri, triyajı yapay zeka ile otomatikleştirerek klinisyenlerin üzerindeki manuel yükü azaltmaya ve özellikle radyolojide iş akışlarını kolaylaştırmaya yardımcı olur. Platform ayrıca tıbbi görüntüleme verilerini standartlaştırarak sağlık veri kalitesini artırır; bu da görüntülerin doğru etiketlenmesini ve yönlendirilmesini sağlar.²⁰

10. Kişiselleştirilmiş ilaçlar ve bakım

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

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka araçları, kullanıcıların hasta verilerine dayanarak en iyi tedavi planlarını bulmasına 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 edip bunlardan öğrenebilir.²²

11. Hasta verisi analitiği

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

Gerçek hayattan örnek: Delphi-2M

Delphi-2M, hastalıkların bireyin yaşamı boyunca ilerlemesini tahmin etmek için tasarlanmış üretken bir transformer modeldir. Geleneksel tek hastalık modellerinden farklı olarak, aynı anda 1.000'den fazla durumu analiz ederek multimorbiditeyi yakalar. Değiştirilmiş bir GPT-2 mimarisi üzerine inşa edilen model; yaşı kodlar, hem bir sonraki hastalığı hem de zamanını tahmin eder ve eş zamanlı teşhisleri hesaba katar.

Tahminin ötesinde Delphi-2M, uzun vadeli hastalık yörüngeleri üretebilir ve klinik örüntüleri korurken gizliliği koruyan sentetik dataset'ler 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 maliyetlerine şeffaf bir bakış sağlamak için tasarlanmış kapsamlı bir pano sunar. Bu yaklaşım, sağlık sonuçlarını iyileştirmek için kişiye özel müdahaleler yapılmasını sağlar.

Platform; maliyet sürücülerini ve risk faktörlerini belirlemek için tahmine dayalı analitikten yararlanarak sağlık sistemlerinin sağlık risklerini azaltmasına ve maliyet tasarrufu elde etmesine yardımcı olur.²⁴

12. Cerrahi robotlar

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

Bu robotlar, yorulmadan önceden tanımlanmış hareketleri izleyebilir ve yüksek hassasiyet elde edebilir. Bu da insan hatası riskini azaltmaya yardımcı olur, iyileşme sürelerini hızlandırır ve cerrahların yüksek doğrulukla daha karmaşık prosedürler gerçekleştirmesini sağlar.

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 olan hastaların rehabilitasyonuna yardımcı olan dış iskeletler ve doğru dozlamayı sağlayan robotik ilaç dağıtıcıları yer alır. Telepresence robotları uzaktan konsültasyonları mümkün kılar ve Robear gibi robotik hemşire asistanları hastaları güvenle kaldırmaya veya hareket ettirmeye 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 yaşayan hastalarda kan akışının sürdürülmesine yardımcı olur (aşağıdaki görsele bakın).

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

Acil müdahale ekiplerinin üzerindeki fiziksel yükü azaltır ve taşıma veya defibrilasyon sırasında bile kesintisiz kompresyon sağlayarak 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; zamanında müdahalelere yol açar, bu da hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve uzun vadeli tedavi maliyetlerini azaltabilir.

Gerçek hayattan örnek: iCAD

Meme kanserinin erken belirtilerini tespit etmek için mamogramları analiz eden makine öğrenimi algoritmaları kullanan iCAD, radyologlara daha doğru teşhislerde 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, 2D mamografi ve kişiselleştirilmiş risk değerlendirmesi için gelişmiş yazılım sağlar.²⁷

Gerçek hayattan örnek: Yapay zeka destekli tarama araştırması

İsveç'te yapılan büyük randomize bir tarama çalışması, mamografi taramasına yapay zeka eklemenin 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 içermeyen geleneksel tarama kollarından birine atandı. Çalışma, yapay zeka destekli taramanın standart uygulamadan daha kötü olmayan bir aralıklı kanser oranı elde ettiğini ve çalışmanın inferior olmama kriterlerini karşıladığını buldu. Genel aralıklı kanser oranları benzer olsa da yapay zeka grubunda daha az invaziv ve daha yüksek riskli aralıklı kanser görüldü.

Tarama duyarlılığı, özgüllükte herhangi bir kayıp olmaksızın yapay zeka ile anlamlı derecede daha yüksekti ve bu iyileşmeler yaş grupları ile meme yoğunluğu kategorileri arasında tutarlıydı.

Genel olarak sonuçlar, yapay zeka destekli mamografinin kanser tespitini ve tarama verimliliğini artırabileceğini ve bunun rutin klinik uygulamada benimsenme potansiyelini desteklediğini göstermektedir.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. İş birlikçi çalışmalar; hastaları, klinisyenleri ve sağlık profesyonellerini kapsadığı gibi Northwestern Medicine, Imperial College London, çeşitli NHS vakıfları ve Japon Kanser Araştırma Vakfı gibi kurumlarla ortaklıkları da içerir.

Bu çalışmalar, modelin yüksek riskli vakaları önceliklendirmeye nasıl yardımcı olabileceğini, tarama iş akışlarında ikinci okuyucu olarak nasıl görev yapabileceğini ve çeşitli popülasyonlarda daha tutarlı ve kapsayıcı tespiti nasıl destekleyebileceğini incelemektedir.²⁹

Gerçek hayattan örnek: Ezra

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

15. Tıbbi görüntüleme içgörüleri

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

Yapay zeka ayrıca COVID-19'u görüntüleme verilerinden teşhis etmek için kullanılmakta ve ventilatör desteğine ihtiyaç duyan kritik vakaların daha hızlı belirlenmesini sağlamaktadır.

Yapay zeka destekli tıbbi görüntüleme, COVID-19 vakalarının teşhisinde ve ventilatör desteği gerektiren hastaların belirlenmesinde de yaygın olarak kullanılmaktadır.

Gerçek hayattan örnek: Median Technologies

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

İki büyük klinik çalışmada (REALITY ve RELIVE) test edilen eyonis™ LCS, erken evre akciğer kanseri tespitinde istatistiksel olarak anlamlı iyileşmeler gösterdi. Yazılım şu anda planlanan ticari lansmanından önce, 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 genelinde 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 (National Institute for Health and Care Excellence) tarafından NHS kullanımı için onaylandı.

RBfracture, özgüllükten ödün vermeden tanısal duyarlılığı %74'ten %83'e çıkardı; böylece özellikle küçük veya kırsal merkezlerde kaçırılan kırıklar, personel eksikliği ve klinisyen yorgunluğu gibi zorlukları ele aldı.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 geliştirdi. Şirkete göre bu çözüm, standart COVID-19 test yöntemi olan RT-PCR'a erişimi olmayan bölgelere fayda sağlayabilir.

Huiying, yapay zeka algoritmalarını 4.000'den fazla koronavirüs vakasına ait BT verileriyle geliştirdi. Sistem, akciğerlerde kısmi hava boşluğu dolumunun bir işareti olan buzlu cam opasitesini (GGO) ve diğer göstergeleri inceleyerek COVID-19 enfeksiyonu olasılığını değerlendirir.

Gerçek hayattan örnek: SkinVision

SkinVision uygulaması, hastaların akıllı telefonlarını kullanarak cilt kanserinin erken belirtilerini tespit etmesini sağlar. Kullanıcıların ciltlerinin yüksek kaliteli fotoğraflarını çekmelerine, şüpheli benlere veya lezyonlara odaklanmalarına olanak tanıyan uygulama, bunları yapay zeka algoritmalarıyla analiz edebilir.

Bu analiz, melanom, skuamöz hücreli karsinom veya bazal hücreli karsinom gibi potansiyel sorunları belirlemeye yardımcı olabilecek anında bir risk değerlendirmesi sağlar.

SkinVision algoritmaları, yüksek riskli ve düşük riskli cilt durumlarını ayırt etmeye yardımcı olmak için geniş bir dermatolojik görüntü veri tabanı 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 dataset'leri analiz ederek ilaç keşfini hızlandırır. Bu, umut vadeden ilaç adaylarının daha hızlı belirlenmesini sağlar ve yeni ilaçları pazara sunmak için gereken maliyet ile süreyi azaltır.

Yapay zeka teknolojisi ilaçların etkinliğini de tahmin edebilir; bu da klinik çalışmalarda daha iyi sonuçlara yol açabilir.

Gerçek hayattan örnek: Boltz-ABFE

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

Boltz-ABFE, bu yapay zeka tabanlı tahminleri fiziğe dayalı hesaplamalarla entegre ederek FEP kapsamını ilaç keşfinin daha erken aşamalarına genişletir; böylece araştırmacıların doğruluğu korurken aday molekülleri daha verimli değerlendirmesini sağlar.

Boltz-ABFE nasıl çalışır?

• Protein-ligand komplekslerini doğrudan protein dizilerinden ve ligand bilgilerinden tahmin etmek üzere eğitilmiş Boltz-1 ve Boltz-2 yapay zeka modellerini kullanır.
• Bağ mertebesi hataları, stereokimya hataları ve sterik çakışmalar gibi sorunları düzeltmek için yapı iyileştirmesi uygular.
• Geometriyi ve doğruluğu iyileştirmek için ligandların kenetleme yazılımıyla ayarlandığı bir yeniden kenetleme süreci kullanır.
• Düşük güvenli bölgeleri kaldırarak ve gerektiğinde bağlanma ortaklarını dâhil ederek güvenilirliği artırır.

Benchmark sonuçları

• FEP+ benchmark setinden dört protein (TYK2, CDK2, JNK1, P38) üzerinde test edilmiştir.
• Genellikle deneysel sonuçların 1 kcal/mol içinde bağlanma enerjisi tahminleri üretmiştir.
• Bazı durumlarda kristal yapılardan başlayan simülasyonlarla eşleşmiş veya onlardan daha iyi performans göstermiştir.
• Yapısal ayrıntılara duyarlılık göstererek yeniden kenetleme gibi düzeltme adımlarını önemli hâle 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 (Yapay Zeka ile İlaç Keşfi) teknolojisini geliştirmiştir.³⁵

Gerçek hayattan örnek: Insilico Medicine

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

Tamamen yapay zeka kullanılarak tasarlanan öncü bileşikleri rentosertib, ilerleyici ve şu anda tedavisi olmayan bir akciğer hastalığı olan idiyopatik pulmoner fibroz (IPF) için yapılan orta aşama bir klinik çalışmada umut verici sonuçlar gösterdi.

Çalışmada, en yüksek rentosertib dozunu alan hastalarda akciğer fonksiyonlarında belirgin iyileşmeler görüldü. Biyobelirteç analizleri, ilacın Insilico'nun yapay zeka algoritmalarının öngördüğü gibi IPF ile ilişkili belirli bir proteini etkili 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 aynı zamanda araştırmacıların belirli gen düzenlemelerinin hastalık riskini veya tedavi sonuçlarını nasıl etkileyebileceğini tahmin etmelerine yardımcı olarak daha hassas ve etkili genetik terapileri mümkün kılar.

Gerçek hayattan örnek: crossNN

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

Bu non-invaziv yaklaşım beyin omurilik sıvısı gibi genetik materyalleri analiz eder; bu da onu özellikle beyin tümörleri gibi biyopsinin çok riskli olduğu durumlar için yararlı kılar.

Yapay zeka, 8.000'den fazla örnekle eğitilmiş bir sinir ağı kullanarak bilinmeyen tümör verilerini binlerce referans profille karşılaştırır; beyin tümörleri için %99'e ve tüm kanserler için %978 doğruluğa ulaşır.

Doku incelemesine dayanan geleneksel teşhislerin aksine crossNN, her tümör tipine özgü DNA metilasyon örüntülerini kullanır. Teknoloji hem son derece güvenilir hem de açıklanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır; bu da klinik kullanım için gereklidir.³⁷

Gerçek hayattan örnek: SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS, genetikçilere genomik analizi iyileştirmek için yapay zeka kullanan SOPHiA DDM™ platformunu sunar. Platform, yeni nesil dizileme (NGS) verilerindeki karmaşık varyantların tespitini, not edilmesini ve önceliklendirilmesini otomatikleştirerek daha hızlı ve daha doğru içgörüler sağlar.

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

MaxCare Programı ayrıca başarılı uygulamayı sağlamak için yerinde danışmanlık, 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 müdahalelerde deneme-yanılmayı azaltır.

Gerçek hayattan örnek: 4Quant

4Quant, görüntülerden ve videolardan anlamlı içgörüler elde etmek için büyük veri analitiğinden ve derin öğrenme teknolojisinden yararlanarak deneylerin tasarımını ve optimizasyonunu destekler. Platformları, araştırmacıların ve sağlık profesyonellerinin karmaşık bilgileri etkili şekilde analiz etmesi 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 belirlemesini sağlar. Bu, özellikle görsel verilerin analizinin karar verme açısından kritik olduğu bilimsel araştırma, tıp ve endüstriyel uygulamalar gibi alanlarda değerli olabilir.

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

Sağlık hizmetleri yönetimi

19. Marka yönetimi ve pazarlama

Yapay zeka platformları, sağlık hizmetleri pazar algısını ve hasta demografisini analiz ederek tıp profesyonellerinin pazarlama stratejilerini optimize etmesine yardımcı olabilir. Hastaneler ve sağlık kuruluşları; mesajları uyarlayarak ve doğru segmentleri hedefleyerek marka itibarını 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 rekabetçi ancak kârlı fiyatlar belirlemesine yardımcı olurken hastaların mali yükünü azaltır ve operasyonel marjları optimize eder.

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 değişimlere uyum sağlamasını sağlar.

Gerçek hayattan örnek: MD Analytics

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

Hizmetleri; klinik çalışmalar, pazar değerlendirmeleri, hasta yolculuğu analizi ve satın alma süreci değerlendirmelerini kapsar. Lansman öncesi çözümler talep tahmini, konsept testi, fiyatlandırma araştırması ve hasta destek programı değerlendirmelerini içerir. Lansman sonrası ve büyüme aşamaları ise müşteri katılımı, satış gücü değerlendirmeleri, çok kanallı optimizasyon ve KPI'ların izlenmesine odaklanır.⁴⁰

22. Operasyonlar

Akıllı otomasyon ve RPA gibi süreç otomasyonu teknolojileri; planlama, faturalandırma ve raporlama gibi sağlık operasyonlarını yönetebilir. Rutin görevleri otomatikleştirerek sağlık hizmeti sağlayıcıları, idari maliyetleri azaltırken personelin hasta bakımına odaklanmasını ücretsiz şekilde sağlayabilir.

Gerçek hayattan örnek: Comet

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

100 milyardan fazla kimliksizleştirilmiş tıbbi olayla eğitilen sistem, Epic Cosmos içinde tanılar, laboratuvar sonuçları, ilaçlar ve karşılaşmaların zaman sıralı dizilerini modelleyerek hastalık ilerlemesi, yeniden yatış riski ve hastanede kalış süresi dâhil gelecekteki senaryoları simüle eder.

Büyük dil modellerine benzer ilkeler üzerine inşa edilen Comet, olası sağlık yörüngeleri üretir ve bunları klinik iş akışlarına entegre edilmiş eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürür. Geleneksel araçların aksine, bakım planlamasını reaktif bir yaklaşımdan öngörülü bir yaklaşıma taşır; bir dizi olası sonucu sunarak ekiplerin kaynakları tahsis etmesine, taburculukları planlamasına ve riskleri daha büyük bir güvenle yönetmesine yardımcı olur.

Katı gizlilik ve güvenlik standartları altında çalışan Comet, değerlendirilen geniş vaka yelpazesinde başarılı performans göstermiştir. 2026'dan itibaren katılımcı kuruluşlardaki araştırmacılar, kullanım senaryolarını iyileştirmek için Comet'i sanal bir laboratuvarda keşfedebilecek; bu da daha kişiselleştirilmiş, proaktif ve güvenli sağlık hizmeti karar alma sürecine doğru bir adım oluşturacak.⁴¹

23. Sahtekârlık tespiti

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

Gerçek hayattan örnek: Markovate

Ulusal bir sağlık sigortası sağlayıcısı, mali kayıplara ve hasta gizliliğinin tehlikeye girmesine yol açan artan sahte talepler ve veri ihlalleriyle karşı karşıya kaldı.

Markovate⁴², talep verilerini analiz eden, şüpheli davranışları işaretleyen ve sağlayıcının altyapısıyla sorunsuz entegre olan yapay zeka tabanlı bir sahtekârlık tespit sistemi uyguladı; böylece HIPAA uyumluluğunu sağladı ve hassas hasta verilerini korudu.

Sonuçlar şunlardır:

• Altı ay içinde sahte taleplerde %30 azalma.
• Veri güvenliğinde %25 iyileşme.
• Talep işleme hızında %40 artış; bu da verimliliği yükseltiyor.

Sağlık hizmetlerinde hiperotomasyon

Hiperotomasyon, mümkün olduğunca çok iş sürecini otomatikleştirirken tam olarak otomatikleştirilemeyenleri dijital olarak desteklemeyi içeren yeni bir dijital dönüşüm yaklaşımıdır.

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

Sağlık hizmetlerinde hiperotomasyon kullanım örnekleri şunlardır:

24. Sağlık sigortası işlemleri

NLP yöntemlerinden ve yapay zeka/derin öğrenme modellerinden yararlanan hiperotomasyon yaklaşımı, sağlık sigortası işletmelerine şunlarda yardımcı olabilir:

• Ön onay ve talep işleme sırasında manuel işleri en aza indirme,
• İnsan hatalarını azaltma,
• Sağlık sahtekârlığını daha doğru tespit etme ve önleme,
• Daha kısa talep döngüleriyle müşteri memnuniyetini sağlama.

25. Mevzuata uyum

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 mevzuata uyumu sağlamaya yardımcı olabilir:

• Akıllı botlar, sağlık sistemlerindeki her eylemi kaydedebilir ve talep edildiğinde faaliyet günlüğünü belgeleyebilir.
• Yapay zeka/ML modelleri, potansiyel sağlık sahtekârlığını tahmin etmek için kullanılabilir.
• İç denetim süreçlerinin otomatikleştirilmesi; risklerin ve iç kontrollerin daha verimli ve daha sık değerlendirilmesine 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}
}

Değişiklik günlüğü

14 güncelleme

1. 202621 Tem

   “Sağlık yapay zeka sistemleri nasıl performans gösteriyor?” bölümü eklendi.

2. 1 Tem

   Akıl sağlığı çözümleri için Gerçek hayat örnekleri eklendi.

3. 3 Nis

   Yardımlı teşhis ve reçete bölümüne Gerçek hayat örneği: DeepScribe ile Ochsner Health eklendi.

4. 4 Şub

   Yapay zeka destekli teşhis araçları bölümüne OpenAI for Healthcare eklendi.

5. 26 Oca

   Hasta Bakımı bölümüne Sanal servisler eklendi.

6. 202527 Kas

   Makalenin başındaki giriş metni güncellendi.

7. 30 Eyl

   Hasta Bakımı bölümüne gerçek hayattan bir örnek eklendi.

8. 16 Eyl

   Gerçek hayat örnekleri bölümüne Boltz-ABFE eklendi.

9. 13 May

   LUCAS 3 göğüs kompresyon sistemi dahil olmak üzere "Yardımcı robotlar" bölümü eklendi.

10. 15 Nis

    Dolandırıcılık tespiti için gerçek hayattan bir örnek eklendi.

11. 22 Oca

    Hiperotomasyon sağlık hizmetleri bölümü eklendi.

12. 20248 Eki

    Sağlık Yönetimi bölümünden 'Müşteri hizmetleri sohbet robotları' kullanım durumu kaldırıldı.

13. 20228 Ağu

    Giriş, 18 kullanım örneğini ve satıcıyı yansıtacak şekilde güncellendi.

14. 4 Tem

    Ango AI, Tıbbi Görüntüleme bölümünden kaldırıldı.

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 & Benchmarks | 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 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