25 Örneklerle Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Kullanım Alanı

Yakın zamanda yapılan bir çalışma, insan klinisyenler ve yapay zeka sistemlerinden oluşan hibrit ekiplerin daha doğru tıbbi teşhisler koyduğunu, bunun büyük ölçüde farklı ve birbirini tamamlayıcı hatalar yaparak birbirlerini düzeltmeye yardımcı olmalarından kaynaklandığını göstermektedir. Bu bulgular, yapay zekanın hasta güvenliğini artırma ve daha eşitlikçi sağlık hizmeti sunma potansiyelinin güçlü olduğunu göstermektedir.¹

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka sistemleri nasıl performans gösteriyor?

Nature Medicine: Genel amaçlı ve özel klinik yapay zeka karşılaştırması

Bu çalışma, OpenEvidence ve UpToDate Expert YZ adlı iki özel klinik yapay zeka aracını üç genel amaçlı sınır modeliyle 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 Özetini de gerçek dünya değerlendirmesine dahil etmiştir.

Değerlendirme üç bileşenden oluşmaktadır:

• MedQA: 500 tıbbi lisans sınavı sorusu.
• HealthBench: 500 klinik prompt'lar, uzmanlar tarafından geliştirilen dereceli puanlama anahtarlarına göre puanlanması.
• Gerçek Klinik Sorgular (RCQ): Canlı bir klinik ortamda doktorlar tarafından gönderilen 100 anonimleştirilmiş soru. Cevaplar, doğruluk, eksiksizlik, güvenlik ve anlaşılırlık açısından 12 körlenmiş klinisyen tarafından değerlendirildi.

Çalışma, özellikle klinik kullanım için pazarlanan ürünlerin, genel amaçlı LLM'lere kıyasla daha iyi tıbbi bilgi, klinik uyum ve gerçek dünyada kullanışlılık sağlayıp sağlamadığını test etmektedir.

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

Kıyaslama sonuçları

Genel amaçlı modeller, her üç değerlendirmede de özel 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 alırken, onu GPT-5.2 (3.54) ve Claude (3.52) izledi. OpenEvidence 3.24, UpToDate ise 3.17 puan aldı.
• Google Yapay Zeka Özeti, yaklaşık olarak iki klinik araçla aynı düzeyde performans gösterdi.
• UpToDate, gerçek klinik sorguların %19'unu yanıtlamayı reddederken, sınır modelleri için bu oran %1–%3 arasındaydı.
• Çalışma, sistemler arasında zararlı içerik veya halüsinasyon oranları açısından istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulmadı.

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Sağlık hizmetlerine özel bir arayüz, bilgi getirme sistemi veya marka, otomatik olarak daha iyi klinik performans anlamına gelmez. 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, klinik yapay zeka ürünlerini satın almadan önce bağımsız olarak kıyaslamayı desteklemektedir. Ancak çalışma; atıf kalitesi, gecikme süresi, maliyet, iş akışı entegrasyonu veya oldukça özel tıbbi görevlerdeki performans gibi faktörleri değerlendirmemiştir.²

MedAgentBench: Tıbbi LLM Ajanlarını Kıyaslamak İçin Sanal Bir EHR Ortamı

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

300 klinisyen tarafından yazılmış görevi 10 kategoride, 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 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.
• Hasta kaydındaki 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 sunmakla kalmayıp görevi doğru bir şekilde tamamlamalıdır.

Kıyaslama sonuçları

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

Sonuçlar ne anlama geliyor?

Mevcut modeller, özellikle bilgi alma 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 oldu.

Bu güvenilirlik düzeyi, denetimli pilot uygulamalar ve idari yardım için yararlı olabilir. Tek bir hatalı API çağrısının hasta kaydını değiştirebileceği denetimsiz ilaç, laboratuvar veya sevk işlemleri için yeterli değildir.

Bu nedenle 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 Zekâ Testi

MAST, ARISE Yapay Zeka 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
• Yönetimsel akıl yürütme
• Hasta güvenliği
• Radyoloji
• Diğer tıbbi görüntüler
• Ajan görev tamamlama

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

MAST hem genel bir bileşik puan hem de klinisyen odaklı bir bileşik puan yayınlar. Puanlar eşit ağırlıklı harmonik ortalama kullanır; bu da bir alandaki düşük performansın genel puanı basit bir ortalamaya göre daha fazla düşüreceği anlamına gelir. Ajan performansı şu anda bileşik puanlara dahil edilmek yerine ayrı olarak raporlanmaktadır.

MAST, bir yapay zeka sisteminin tek bir sınav veya veri kümesi için optimize edip edemeyeceğinden 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 sıralamanın zirvesinde yer alırken, onu Gemini 3.5 Flash (%59,4), Claude Opus 4.7 (%59,0) ve Gemini 3.1 Pro (%58,7) takip etti.

Önde gelen modeller arasındaki nispeten küçük farklar, bireysel kıyaslama düzeyindeki daha büyük farklılıklarla tezat oluşturur. Örneğin, özel bilgi getirme tabanlı klinik sistemler First Do NOHARM güvenlik kıyaslamasında öne çıkarken, genel amaçlı modeller akıl yürütme ve görüntüleme görevlerinde daha geniş kapsam sunma eğilimindedir.

Sonuçlar ne anlama geliyor?

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

Kıyaslama ayrıca sağlık hizmetlerinde yapay zeka seçiminin neden kullanım durumuna özel 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, tek bir bileşik puana güvenmek yerine boyut düzeyindeki sonuçları incelemelidir.⁴

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanım alanları

Hasta Bakımı

1. Sanal servisler

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

Gerçek hayattan örnek: NHS sanal servisleri

İngiltere'de binlerce ağır hasta çocuk, uzun hastane yatışlarından kaçınarak NHS “sanal servisleri” aracılığıyla evde tedavi ediliyor. Doktorlar, kalp atış hızı ve oksijen monitörleri gibi giyilebilir cihazlar kullanarak hastaların yaşamsal bulgularını takip edebiliyor ve herhangi bir değişiklik olursa hızlıca yanıt verebiliyor.

Astım, kalp sorunları, enfeksiyonlar ve uzun süreli hastalıklar gibi rahatsızlıkları olan çocuklar, test veya ilaç gerektiğinde hemşireler eve gelerek uzaktan hastane düzeyinde bakım alırlar. Veriler, yapay zekayı kullanarak erken uyarı işaretlerini belirleyen 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 büyüktür. Evde bakılmak stresi azaltır ve çocukların kendilerini daha güvende ve rahat hissetmelerine yardımcı olur. NHS liderleri, sanal servislerin hastane yataklarını boşaltırken bakımı daha çocuk dostu hale getirdiğini ve önümüzdeki yıllarda birçok durum için uzaktan bakımın standart hale gelmesini beklediklerini söylüyor.⁵

2. Destekli teşhis ve reçete yazma

Yapay zeka destekli sohbet robotları, hafif rahatsızlıklar için hastalara kendi kendine teşhis koymada yardımcı olabilir veya semptomlara, tıbbi geçmişe ve teşhis verilerine dayanarak doktorlara teşhis konusunda 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 buldu.

Beş gün boyunca araştırmacılar, ChatGPT'ye beş yaygın ortopedik rahatsızlık hakkında aynı soruları sordular. Cevaplar doğru, kısmen doğru, yanlış veya olası tanılar listesi olarak işaretlendi. Cevapların doğruluğu ve tutarlılığı ölçüldü ve ChatGPT'nin ortopedik rahatsızlıkları doğru bir şekilde teşhis etme yeteneğinin tutarsız olduğu görüldü.

Ayrıca, tıbbi yardım arama önerileri her zaman güçlü değildi. ChatGPT ilk adım olarak yararlı olabilir, ancak uygun tıbbi tavsiye olmadan kendi kendine teşhis için ona güvenmek risklidir.⁶

Gerçek hayattan örnek: Ochsner Health ve DeepScribe

Doktorlar daha önce hasta ziyaretlerini belgelemek için (genellikle mesai saatleri dışında) önemli ölçüde 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 düzeyde özelleştirilebilir, uzmanlığa özel 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 azalttı ve not kalitesini artırdı.⁷

Gerçek hayattan örnek: DxGPT

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

İleri dil modellerini kullanarak, her biri için lehte ve aleyhte semptomlar içeren beş tanı hipotezi üretir ve bunları uygunluk ve güvenliği sağlamayı amaçlayan kontrollü bir çerçeve içinde sunar.

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

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

Gerçek hayattan örnek: OpenAI for Healthcare

OpenAI for Healthcare, hastaneler, sağlık sistemleri ve diğer bakım ortamlarında klinik, operasyonel ve idari iş akışlarını destekleyen HIPAA uyumlu bir yapay zeka araçları paketidir.

OpenAI'nin 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 dayanan yanıtlar sağlar.

Ayrıca, başlıkları, dergileri ve yayın tarihlerini listeleyen şeffaf atıflar içerirler; böylece hızlı kaynak doğrulaması sağlanır, klinik akıl yürütme desteklenir ve zamanında hasta bakımı kolaylaştırılır.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, metin, ses, yüz ifadeleri, giyilebilir cihazlar ve sağlık kayıtlarını analiz ederek anksiyete ve depresyon gibi durumların erken belirtilerini tespit eder, riski tahmin eder ve tedaviyi kişiselleştirir.

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 genişletip verimliliği artırırken, gizlilik, önyargı, düzenleme ve yapay zekanın insan bakımının yerini almak yerine onu desteklemesini sağlama konusunda zorluklar devam etmektedir.

Gerçek hayattan örnek: Verint (Cogito)

Cogito¹⁰ , ruh sağlığı hizmetlerini geliştirmek için gerçek zamanlı duygusal zeka ve konuşma analizi araçları sağlayarak ileri 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, onların empati göstermelerine, güven inşa etmelerine ve başarılı ruh sağlığı müdahaleleri için çok önemli olan 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 sağlar.

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 analitiği kullanır.

Kalıplar potansiyel bir soruna işaret ettiğinde, platform proaktif olarak iletişime geçerek kullanıcıları ruh sağlığı koçlarıyla buluşturmak 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.

Duygusal bilişim ve ruh sağlığı yapay zeka ilkelerini entegre ederek, kullanıcıları 150 ülkedeki 1.300'den fazla hizmetten oluşan doğrulanmış küresel bir ağdaki en uygun yardım hatlarıyla akıllıca eşleştirir.

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

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

4. Sağlık hizmetlerinde müşteri hizmetleri sohbet robotları

Müşteri hizmetleri sohbet robotları, randevular, faturalandırma veya ilaç yenileme gibi konularda 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 olanlar için ilk değerlendirmeler veya ikinci görüşler sağlar.

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

2025 yılında SSG Hastanesi, özellikle kanser hastaları ve bakım verenleri için bir yapay zeka sohbet robotu başlattı. Bu robot, tedavi seçenekleri (ameliyat, kemoterapi ve radyoterapi gibi), tedavi sonrası bakım talimatları, semptom ve yan etki yönetimi ve poliklinik detayları hakkında birden çok dilde anında rehberlik sağlar. Sohbet robotu, kaygıyı azaltmayı ve daha erişilebilir, kolay gezinilebilir müşteri hizmetleri desteği sunmayı amaçlamaktadır.¹³

5. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ajanları

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

Ajansı yapay zeka araçları ayrıca gerçek zamanlı izleme ve sanal danışmanlık sağlayarak 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 hacimleri nedeniyle hızlı büyümeye ayak uydurmakta zorlandı; bu da uzun bekleme sürelerine, doğrulanmamış hasta sigorta bilgilerine ve personel tükenmişliğine neden oldu.

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

Aşamalı bir kullanıma almanın ardından sistem, günlük operasyonlara hızla entegre oldu, tüm gelen çağrıları yanıtladı ve yaklaşık %50'sini insan müdahalesi olmadan çözdü. Bu, operasyonel maliyetlerde %40 azalma, planlanan randevularda %12 artış ve 24/7 kesintisiz hizmet sağladı.¹⁴

Gerçek hayattan örnek: Claude for Healthcare

Claude for Healthcare¹⁵ , Anthropic'in HIPAA'ya hazır, sağlık hizmeti sağlayıcılarının, girişimlerin ve hastaların tıbbi ve idari görevler için Claude'u güvenle kullanmasını sağlayan ürünüdür.

Mevcut Claude özelliklerini, sağlık hizmetlerine özel bağlayıcılar, ajan becerileri ve uyumluluk kontrolleri ile genişleterek kuruluşların doğrudan klinik, sigorta kapsamı ve faturalama verileriyle çalışmasını sağlar.

Temel özellikler şunlardır:

• 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: Geliştirme süresini ve entegrasyon hatalarını azaltarak FHIR standardını kullanan sağlık sistemleri arasındaki entegrasyonu basitleştirmek için.
• Önceden yetkilendirme iş akışları: Kapsam politikalarını, klinik kılavuzları, hasta kayıtlarını ve itiraz belgelerini çapraz kontrol etmeye yardımcı olan yapılandırılabilir bir önceden yetkilendirme inceleme şablonu.
• Bakım koordinasyonu ve triyaj: Acil sorunların zamanında ilgilenilmesini sağlamak için hasta mesajlarının, sevklerin ve devir teslimlerin sıralanmasına ve önceliklendirilmesine yardım.
• Sağlık hizmetleri girişimleri için platform: Klinik dokümantasyon desteği, çizelge inceleme araçları ve idari otomasyon gibi yapay zeka odaklı çözümler oluşturmalarını 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 olmasına olanak tanır.
• Gizlilik ve güvenlik kontrolleri: Açık kullanıcı katılımı, ayrıntılı izin kontrolü, kişisel sağlık verileri üzerinde eğitim yapılmaması, bağlamsal feragatnameler ve uygun olduğunda sağlık uzmanlarına danışılması yönünde rehberlik.

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 geliştirdi.

Yapay zeka destekli giriş sistemi hasta etkileşimlerini kişiselleştirirken, ön büro görevlerinin otomasyonu personelin hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlar.

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

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

Gerçek hayattan örnek: Agentic-YZ Healthcare platformu

Agentic-YZ Healthcare, yerleşik gizlilik, açıklanabilirlik ve düzenleyici güvencelerle birden çok yapay zeka ajanını 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 olarak çok dilli destek sunar.¹⁷

6. Reçete denetimi

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

Bu, sağlık hizmetlerinde önemli bir komplikasyon ve maliyet kaynağı olan istenmeyen 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, yaşamsal bulgulardan ve diğer ölçümlerden elde edilen verileri kullanarak olası komplikasyonları erkenden tahmin etmek ve teşhis etmek için bu verilerden yararlanır. Bu, gebelik sonuçlarını iyileştirir ve anne ve bebek ölüm oranlarını azaltır.

8. Gerçek zamanlı önceliklendirme triyajı

Yapay zeka tabanlı öngörücü 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 servis ziyaretlerini azaltmak gibi hasta sonuçlarını iyileştiren hedefli müdahaleler için öngörücü öneriler sunar.¹⁸

Gerçek hayattan örnek: Wellframe

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

Yapay zekanın önceliklendirme için 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 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 ve tedavideki gecikmeleri azaltır.

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

10. Kişiselleştirilmiş ilaçlar ve bakım

Yapay zeka, genetik bilgi, yaşam tarzı ve tıbbi geçmiş dahil olmak üzere 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 hizmeti maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka araçları, kullanıcıların hasta verilerine dayalı olarak en iyi tedavi planlarını bulmasına yardımcı olarak maliyeti düşürebilir ve bakımın etkinliğini artırabilir.

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 tedavi sağlamak üzere sağlık sistemlerinin verilerini analiz edebilir ve bunlardan öğrenebilir.²²

11. Hasta verisi analitiği

Sağlık hizmetleri analitiği çözümleri, hasta bakımını iyileştirmek, risk altındaki popülasyonları belirlemek ve kaynak tahsisini optimize etmek için sağlık profesyonellerine öneriler sunmak üzere 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 ilerleyişini tahmin etmek için tasarlanmış üretimsel bir dönüştürücü modelidir. Geleneksel tek hastalık modellerinden farklı olarak, aynı anda 1.000'den fazla durumu analiz ederek çoklu hastalık durumunu yakalar. Değiştirilmiş bir GPT-2 mimarisi üzerine inşa edilmiştir, yaşı kodlar, hem bir sonraki hastalığı hem de zamanlamasını tahmin eder ve eş zamanlı tanıları hesaba katar.

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

Bu sınırlamalara rağmen, Delphi-2M hassas tıp, erken tarama ve sistem düzeyinde planlama için potansiyel göstermektedir. Bireysel riskleri öngörmek ve hastalık yüklerini tahmin etmek, hem hasta bakımına hem de sağlık politikasına bilgi sağlayabilir. 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 ilişkin şeffaf bir görünüm sağlamak için tasarlanmış kapsamlı bir kontrol paneli sunar. Bu yaklaşım, sağlık sonuçlarını iyileştirmek için özel müdahaleler yapılmasını sağlar.

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

12. Cerrahi robotlar

Robot destekli ameliyatlar, yapay zeka ve iş birliği yapan 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 danışmanlık sağlar ve Robear gibi robotik hemşire asistanları hastaları güvenli bir şekilde 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 geçiren hastalarda kan akışının sürdürülmesine yardımcı olur (Aşağıdaki resme bakın).

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

Acil müdahale ekiplerinin fiziksel yükünü azaltır ve taşıma veya defibrilasyon sırasında bile kesintisiz kompresyonlar 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, hasta sonuçlarını iyileştirebilen ve uzun vadeli tedavi maliyetlerini azaltabilen zamanında müdahalelere yol açar.

Gerçek hayattan örnek: iCAD

iCAD, mamogramları analiz etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır, 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, 2D mamogram ve kişiselleştirilmiş risk değerlendirmesi için gelişmiş yazılımlar sağlar.²⁷

Gerçek hayattan örnek: Yapay zeka destekli tarama araştırması

İsveç'te yapılan büyük bir randomize tarama denemesi, yapay zekanın mamografi taramasına eklenmesinin, radyologlar tarafından 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 tarama gruplarına ayrıldı. Çalışma, yapay zeka destekli taramanın, standart uygulamadan daha kötü olmayan bir aralıklı kanser oranı elde ettiğini ve denemenin aşağılık 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 iyileştirmeler yaş grupları ve meme yoğunluğu kategorileri arasında tutarlıydı.

Genel olarak sonuçlar, yapay zeka destekli mamogramın kanser tespitini ve tarama verimliliğini artırabileceğini ve rutin klinik uygulamada potansiyel olarak benimsenmesini desteklediğini göstermektedir.²⁸

Gerçek hayattan örnek: Google Health

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

Sistem, kanserle ilişkili örüntüleri öğrenmek için çok sayıda kimliği kaldırılmış mamogram üzerinde eğitilmiştir ve gerçek klinik ortamlarda değerlendirilmektedir. İş birliği çabaları; hastaları, klinisyenleri ve sağlık profesyonellerini, ayrıca Northwestern Medicine, Imperial College London, çeşitli NHS tröstleri ve Japon Kanser Araştırma Vakfı gibi kurumlarla ortaklıkları içermektedir.

Bu çalışmalar, modelin yüksek riskli vakaları önceliklendirmeye nasıl yardımcı olabileceğini, tarama iş akışlarında ikinci bir okuyucu olarak nasıl hareket edebileceğini ve farklı popülasyonlar arasında daha tutarlı ve kapsayıcı tespiti nasıl destekleyebileceğini incelemektedir.²⁹

Gerçek hayattan örnek: Ezra

Ezra, klinisyenlere kanserin erken teşhisinde destek olmak için tüm vücut MRI taramalarını analiz ederken yapay zekadan yararlanır.³⁰

15. Tıbbi görüntülemeden elde edilen içgörüler

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

Yapay zeka ayrıca görüntüleme verilerinden COVID-19 teşhisinde de kullanılmakta ve ventilatör desteğine ihtiyaç duyan kritik vakaların daha hızlı tanımlanmasını sağlamaktadır.

Yapay zeka destekli tıbbi görüntüleme, COVID-19 vakalarının teşhisinde ve ventilatör desteğine ihtiyaç duyan 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 tanıttı. Radyologlara şüpheli akciğer nodüllerini tanımlama ve karakterize etmede yardımcı olmak için tasarlanan araç, teşhis doğruluğunu artırmayı ve yanlış pozitifleri azaltmayı hedefliyor.

İki büyük klinik denemede (REALITY ve RELIVE) test edilen eyonis™ LCS, erken evre akciğer kanserini tespit etmede istatistiksel olarak anlamlı iyileşmeler gösterdi. Yazılım şu anda planlanan ticari lansmanı öncesinde, 2025 ortasında beklenen FDA 510(k) ve CE işareti onaylarını bekliyor.

Tespitin ötesinde, eyonis™ LCS radyolog değişkenliğini ele alır ve klinik iş akışlarına entegre olur; 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 röntgen ile kırık tespitini destekleyen dört yapay zeka teknolojisinden biri olarak NICE (Ulusal Sağlık ve Bakım Mükemmelliği Enstitüsü) tarafından NHS kullanımı için onaylanmıştır.

RBfracture, özgüllükten ödün vermeden tanısal duyarlılığı %74'ten %83'e çıkararak, 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 yarattı. 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 vakasından alınan BT verilerini kullanarak geliştirdi. Sistem, COVID-19 enfeksiyonu olasılığını değerlendirmek için akciğerlerdeki buzlu cam opasitesini (GGO) ve diğer göstergeleri 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 yüksek kaliteli fotoğraflar çekmesine olanak tanıyarak, uygulamalar bunları yapay zeka algoritmalarıyla analiz edebilir.

Bu analiz, melanom, skuamöz hücreli karsinom veya bazal hücreli karsinom gibi potansiyel endişeleri belirlemeye yardımcı olabilecek anında 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 danışmanlık önerir.³³

Araştırma ve geliştirme

16. İlaç keşfi

Yapay zeka, tıbbi araştırmalardan, geçmiş tedavi verilerinden ve biyolojik yolaklardan gelen büyük veri kümelerini analiz ederek ilaç keşfini hızlandırır. Bu, umut verici ilaç adaylarının daha hızlı belirlenmesine yol açar ve yeni ilaçların piyasaya sürülmesi için gereken maliyeti ve süreyi azaltır.

Yapay zeka teknolojisi ayrıca ilaçların etkinliğini tahmin edebilir, bu da klinik denemelerde daha iyi sonuçlar elde edilmesini sağlar.

Gerçek hayattan örnek: Boltz-ABFE

Boltz-ABFE³⁴ , derin öğrenme tahminlerini ücretsiz enerji simülasyonlarıyla birleştiren bir yapay zeka yöntemidir. AlphaFold'un protein yapılarını tahmin etmesine benzer şekilde, Boltz modelleri protein-ligand komplekslerini tahmin eder.

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

Boltz-ABFE nasıl çalışır?

• Doğrudan protein dizilerinden ve ligand bilgilerinden protein-ligand komplekslerini tahmin etmek için eğitilmiş yapay zeka modelleri olan Boltz-1 ve Boltz-2'yi 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.

Kıyaslamalardan elde edilen sonuçlar

• FEP+ kıyaslama setinden dört protein (TYK2, CDK2, JNK1, P38) üzerinde test edildi.
• Genellikle deneysel sonuçların 1 kcal/mol yakınında bağlanma enerjisi tahminleri üretti.
• Bazı durumlarda, kristal yapılardan başlayan simülasyonlarla eşleşti veya onlardan daha iyi performans gösterdi.
• Yapısal ayrıntılara duyarlılık göstererek yeniden yerleştirme gibi düzeltme adımlarını önemli hale getirdi.

Gerçek hayattan örnek: NuMedii

Biyofarma şirketi NuMedii, ilaçlar ve hastalıklar arasındaki bağlantıları sistematik bir 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 kilometre taşını duyurdu.

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

Çalışmada, en yüksek doz rentosertib alan hastalar akciğer fonksiyonlarında kayda değer iyileşmeler gösterdi. Biyobelirteç analizleri, ilacın Insilico'nun yapay zeka algoritmaları tarafından tahmin edildiği gibi IPF ile ilişkili spesifik 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, spesifik gen düzenlemelerinin hastalık riskini veya tedavi sonuçlarını nasıl etkileyebileceğini tahmin etmelerine yardımcı olarak daha kesin ve etkili genetik tedaviler sağlar.

Gerçek hayattan örnek: crossNN

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

Bu non-invaziv yaklaşım, beyin omurilik sıvısı gibi genetik materyali analiz ederek, özellikle beyin tümörleri gibi biyopsilerin çok riskli olduğu durumlar için faydalıdır.

Yapay zeka, bilinmeyen tümör verilerini 8.000'den fazla örnek üzerinde eğitilmiş bir sinir ağı kullanarak binlerce referans profille karşılaştırır ve beyin tümörleri için %99'a varan ve tüm kanserler genelinde %978 doğruluk elde eder.

Doku incelemesine dayanan geleneksel teşhislerin aksine, crossNN her tümör tipine özgü olan DNA metilasyon örüntülerini kullanır. Teknoloji, klinik kullanım için gerekli olan hem yüksek güvenilirlik hem de açıklanabilirlik sağlayacak 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 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 değerlendirmeleri ile 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 elde etmek için büyük veri analitiği ve derin öğrenme teknolojisinden yararlanır. Platformları, araştırmacıların ve sağlık profesyonellerinin karmaşık bilgileri etkili bir şekilde analiz etmesi için büyük miktarda görsel veriyi işlemek üzere makine öğrenimi algoritmaları uygular.

Görüntüleme verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörülerin çıkarılmasını otomatikleştirerek, 4Quant kullanıcıların kendi özel deneysel ihtiyaçlarıyla en ilgili olan temel bileşenleri ve örüntüleri belirlemesine 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, daha hedefli analizler için belirli kullanıcı gereksinimlerine dayalı özelleştirme de sunar. Bu yaklaşım, büyük veri kümelerini 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 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 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 özel olarak uyarlanmış geniş bir nicel ve nitel araştırma çözümleri yelpazesi sunar.

Hizmetleri klinik denemeler, 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 müşteri katılımı, satış gücü değerlendirmeleri, çok kanallı optimizasyon ve KPI'ların takibine odaklanır.⁴⁰

22. Operasyonlar

Akıllı otomasyon ve RPA gibi süreç otomasyonu teknolojileri, planlama, faturalandırma ve raporlama gibi sağlık hizmetleri operasyonlarını yönetebilir. Rutin görevleri otomatikleştirerek, sağlık hizmeti sağlayıcıları personeli ücretsiz bırakarak hasta bakımına odaklanabilir ve idari maliyetleri azaltabilir.

Gerçek hayattan örnek: Comet

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

Epic Cosmos'ta 100 milyardan fazla kimliği kaldırılmış tıbbi olay üzerinde eğitilen Comet, hastalık ilerlemesi, yeniden yatış riski ve hastane kalış süresi dahil olmak üzere gelecekteki senaryoları simüle etmek için tanıların, laboratuvar sonuçlarının, ilaçların ve karşılaşmaların zaman sıralı dizilerini modeller.

Büyük dil modellerine benzer ilkeler 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 sonucu sunarak bakım planlamasını reaktif bir yaklaşımdan öngörülü bir yaklaşıma taşır; ekiplerin kaynakları tahsis etmesine, taburculukları planlamasına ve riskleri daha büyük bir güvenle yönetmesine yardımcı olur.

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

23. Dolandırıcılık tespiti

Yapay zeka araçları, sahte talepler veya fazla faturalandırma gibi dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için sağlık hizmetleri 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; bu da mali kayıplara ve hasta gizliliğinin tehlikeye girmesine yol açtı.

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

Sonuçlar şunlardır:

• %30 altı ay içinde dolandırıcılık taleplerinde azalma.
• %25 veri güvenliğinde iyileşme.
• %40 daha hızlı talep işleme, verimliliği artırma.

Sağlık hizmetlerinde hiperotomasyon

Hiperotomasyon, mümkün olduğunca çok sayıda iş sürecini otomatikleştirirken tam olarak otomatikleştirilemeyenleri dijital olarak artırmayı içeren, dijital dönüşüme yönelik yeni bir yaklaşımdır.

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

Sağlık hizmetlerinde hiperotomasyon kullanım alanları şunlardır:

24. Sağlık sigortası işleme

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

• Ön yetkilendirme ve talep işleme sırasındaki manuel işleri en aza indirmek,
• İnsan hatalarını azaltmak,
• Sağlık hizmetleri dolandırıcılığını daha doğru bir şekilde tespit etmek ve önlemek,
• Daha kısa talep döngüleriyle müşteri memnuniyetini sağlamak.

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 günlüğe kaydedebilir ve talep edildiğinde faaliyet kaydını belgeleyebilir.
• Yapay zeka/ML modelleri, potansiyel sağlık hizmetleri dolandırıcılığını tahmin etmek için kullanılabilir,
• İç denetim süreçlerinin otomatikleştirilmesi, riskleri ve iç kontrolleri daha verimli ve sık bir şekilde 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 Örneklerle Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Kullanım Alanı}},
  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