Dijital sağlık Günlük tıbbi uygulamalarda yapay zeka
Yapay zekanın günlük tıbbi uygulamalarda kullanımı artmaktadır. Yapay zeka uygulamaları örneğin hastalara sağlık bilgileri sunabilir ve doktorlara klinik kararlarında destek olabilir.
Bir bakışta
- Yapay zekanın kullanımı yaygınlaştıkça sağlık hizmetlerinde önemli değişiklikler meydana gelebilir.
- Yapay zeka uygulamaları teşhis koyma veya karmaşık kararlar verme konusunda doktorlara destek olabilir.
- Günlük klinik uygulamalarda belgeleme ve organizasyon görevleri gelecekte yapay zeka uygulamalarıyla hızlanabilir.
- Hastaların sağlıkla ilgili konularda bilgi edinmesi yapay zekayla kolaylaşabilir.
- Ancak yapay zeka uygulamalarının günlük tıbbi uygulamalarda giderek daha sık kullanılmasıyla birlikte çeşitli zorluklar da ortaya çıkmaktadır.
Yapay zeka günlük tıbbi uygulamaları nasıl değiştiriyor?
Maliyet baskısı, zaman azlığı ve uzman azlığı günlük tıbbi uygulamalarda zorluklara yol açmaktadır. Yapay zeka destekli yenilikçi uygulamalar bu ve diğer zorluklarla başa çıkmaya yardımcı olabilir. Yapay zeka, sağlık sektörüne temel değişiklikler getirebilir ve hastalara sunulan hizmeti iyileştirip hemşireler ve doktorlar üzerindeki yükü hafifletebilir.
Gelecekte yapay zeka, hastaların kendi sağlık bilgilerine daha kolay erişmesini sağlayabilir. ChatGPT gibi sohbet robotlarıyla hastalar kendi hastalıklarıyla ilgili bilgi edinebilir. Yapay zeka destekli semptom kontrol araçları, şikayetleri değerlendirip acil yardım mı gerektiğine yoksa ertesi gün aile hekimine gitmenin yeterli mi olacağına karar vermeye yardımcı olabilir.
Tıp uzmanları karmaşık görevler konusunda yapay zekadan destek alabilir. Bazı yapay zeka uygulamaları halihazırda klinikte teşhis için kullanılmaktadır ve hangi hastalığın söz konusu olduğunu daha doğru ve hızlı bir şekilde belirlemeye yardımcı olabilir. Karar destek sistemleri, öneri verirken yüksek miktarda veriden yararlandığı için önemli karar süreçlerine yardımcı olabilir. Bazı araştırmalarda, günlük klinik uygulamalarda yapay zeka uygulamaları kullanılarak hatalar önlenebilmiştir. Buna ek olarak, rutin görevler yapay zeka uygulamaları tarafından daha hızlı ve kısmen otomatik şekilde gerçekleştirilebileceği için hemşirelerin ve doktorların üzerindeki yük hafifletilebilir.
Yapay zeka hastalık teşhisinde nasıl kullanılabilir?
Sağlık alanındaki temel görevlerden biri hastalık teşhisidir. Hastaların verdiği bilgiler, belirttiği şikayetler ve tetkik sonuçları hangi hastalığın söz konusu olduğuna dair ipuçları verir. Belirli bir hastalıktan şüpheleniyorsa sağlık personeli ve hastalar ne yapılacağına birlikte karar verir. Bu süreç boyunca sağlık personeline destek olabilecek sayısız yapay zeka destekli uygulama mevcuttur.
Karar desteği
Doğru teşhis aranırken pek çok faktörün dikkate alınması gerekir. Bu faktörler arasında şikayetlerin yanı sıra hastanın meslek ve yaş gibi kişisel özellikleri de dikkate alınmalıdır. Tıp alanındaki artan bilgi birikimi ve yeni araştırma sonuçları da tüm klinik kararlarda dikkate alınmalıdır. Bu süreçte doktorların her şeyi göz önünde bulundurması zor olabilir.
Karar desteğine yönelik yapay zeka tabanlı uygulamalar teşhis aramaya veya tedavi seçimine yardımcı olabilir. Bu tür sistemler hem tıbbi bilgileri, araştırma sonuçlarını ve güncel tedavi önerilerini hem de hastaların kişisel durumlarını dikkate alabilecek düzeydedir. Bu sayede ihtimali en yüksek olan teşhis veya tedavi önerisini verebilirler. Bu tür karar destek sistemleri doktorların becerileriyle bir araya geldiğinde araştırmalarda daha az hata yapılmakta ve teşhislerin doğruluğu artmaktadır.
Yapay zeka, uygun teknik bilgiler sunarak sağlık personelini karar sürecinde de destekleyebilir. Bunun için doktorlara yönelik, teknik bilgiler sunan yapay zeka tabanlı özel arama motorları gibi araçlar mevcuttur. Bu tür uygulamalar örneğin, tıp alanındaki bilimsel dergilerde yer alan içeriklerden veya veritabanlarından bilgi edinip yanıtlarıyla birlikte kaynakları da belirtir.
Görüntü değerlendirmesi
Görüntü değerlendirmesine yönelik yapay zeka destekli sistemler özellikle yaygındır. Bu sistemlerde, yapay zeka uygulamaları röntgen görüntüsü, bilgisayarlı tomografi görüntüsü veya kolonoskopi görüntüsü gibi görüntüleri değerlendirir. Şu hastalıkların tespitine yönelik izin verilmiş yapay zeka uygulamaları mevcuttur:
- Meme kanseri, cilt kanseri veya akciğer kanseri gibi çeşitli kanser hastalıkları
- Beyin kanamaları
- Kemik kırıkları
Araştırmalar, bu uygulamalardan pek çocuğunun şüpheli anormallikleri uzmanlara kıyasla daha güvenilir şekilde tespit ettiğini göstermektedir. Ayrıca, bazı yapay zeka programları dikkat dağınıklığından dolayı ortaya çıkabilen insan hatalarını önlemeye de yardımcı olabilir. Şimdiye kadarki çalışmalar, doktorların yapay zekadan destek aldığında görüntüleri genel olarak daha doğru ve güvenilir şekilde değerlendirdiğine işaret etmektedir.
İlginç bilgi: Görüntü kalitesini iyileştirmeyi sağlayan yapay zeka uygulamaları da bulunmaktadır. Bilgisayarlı tomografi görüntüleri zayıf ışınlar kullanılarak alındığında görüntü kalitesi düşük olur. Görüntü kalitesini iyileştirmek için yapay zeka uygulamaları kullanıldığında zayıf ışınlar kullanılmasına rağmen yüksek görüntü kalitesi elde edilebilir.
Yapay zeka tedavi için nasıl kullanılabilir?
Belirli hastalıklarda ve belirli durumlarda yapay zeka destekli uygulamalar tedaviyi de destekleyebilecektir. Bu, özellikle de hastaların mevcut durumuna göre uyarlanan tedaviler için önemlidir.
Diyabet tedavisine yönelik yapay zeka
Diyabette yapay zeka, insülin tedavisini optimize etmeye katkıda bulunabilir. Bir sensörle kan şekeri değeri devamlı olarak ölçüldüğünde, yapay zeka yardımıyla bu değerle gerekli insülin miktarı hesaplanarak kan şekeri optimum şekilde kontrol edilebilir. İnsülin miktarı hesaplanırken geçmişteki kan şekeri değerleri de dikkate alındığından yapay zeka destekli sistem tedaviyi, ileride diyabet hastasının kişisel ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir.
Hem kan şekerini ölçen hem de gerekli insülin miktarını hesaplayıp veren sistemlere kapalı devre sistemler adı verilir. Araştırmalarda, yapay zeka tabanlı kapalı devre sistemler kullanıldığında hastaların kan şekeri normal yöntemlere kıyasla daha doğru şekilde düzenlenebilmiştir.
Ameliyatlara yönelik yapay zeka
Yapay zeka, ameliyatların hem planlama hem de uygulama aşamasında kullanılabilir. Eklem replasmanı için ameliyat planlarken yapay zeka uygulaması, röntgen görüntülerinden yararlanarak ameliyat sırasında sonraki adımları söyleyebilir. Program, gerekebilecek eklem protezi boyutunu da belirtebilir.
Pek çok hastanede tedavilerde ameliyat robotları kullanılır. Bu tür robotlar şu anda tamamen doktorlar tarafından yönetilmektedir. Bununla birlikte, gelecekte yapay zeka destekli ameliyat robotlarının belirli ameliyat adımlarını veya ameliyatın tamamını kendi başına yapabileceği düşünülmektedir. ABD'de geliştirilen robotlar hayvan deneylerinde zorlu bağırsak dikişlerini kendi başlarına yapabilmektedir. Robotlar, bu alanda insanlara kıyasla daha başarılı sonuçlar vermektedir.
Kişiselleştirilmiş tıp
Yapay zeka uygulamaları kişiselleştirilmiş tıbbı geliştirmeye katkıda bulunarak sağlık hizmetlerinin hastaların kişisel ihtiyaçlarına uyarlanmasına katkıda bulunabilir. Yapay zeka uygulamaları bunun için hastanın tıbbi öyküsü, ilaç planı ve varsa genetik test sonuçları gibi çeşitli bağlamlardan alınan yüksek miktarda veriyi dikkate alabilir. Bu şekilde kişiye uygun ilaçlar ve diğer tedavi adımları seçilebilir.
Ayrıca, belirli hastalıklar için riski yüksek olan hastalarda hedefe yönelik olarak tarama testleri yapılabilir. Yapay zeka uygulamaları, hastanın yaşam tarzının sağlıklı olup olmadığı veya ailede hangi hastalıkların bulunduğu gibi çeşitli risk faktörlerini dikkate alabildiği için kişisel riskleri eskiye göre daha doğru şekilde tahmin edebilir.
Beyin-bilgisayar arayüzleri
Beyin-bilgisayar arayüzleri sayesinde yepyeni tedavi ve rehabilitasyon yöntemleri ortaya çıkmaktadır. Beyin-bilgisayar arayüzleri, beyin ve bir bilgisayar veya makine arasında doğrudan bir bağlantı kurar. Bu şekilde bilgisayar düşüncelerle yönetilebilir. Araştırmacılar beyin faaliyetlerini çözümlemek için yapay nöron ağları kullanmaktadır.
Bir araştırmada, felçli bir hasta beyin-bilgisayar arayüzü yardımıyla sanal bir eli hareket ettirerek sanal bir dron yönetebilmiştir. Diğer bazı araştırmalarda, felç nedeniyle konuşamayan kişiler beyin-bilgisayar arayüzü yardımıyla kendi başına konuşabilmiştir. Ancak bu teknik henüz araştırmalar haricinde hastalarda uygulanabilecek kadar gelişmemiştir.
Bakım
Bakıma yönelik bazı özel yapay zeka uygulamaları şu anda araştırma projelerinde kullanılmaktadır. Bunlar arasında şu amaçlara yönelik uygulamalar yer almaktadır:
- Yaraları türlerine göre sınıflandırma ve yaraları daha iyi tedavi etme
- Diyabetik ayak sendromunu daha iyi tedavi etme
- Deliryumun bireysel riskini belirleme
- İnme riskini belirleme
Yapay zeka, sağlık merkezlerindeki süreçleri nasıl kolaylaştırabilir?
Muayenehane ve hastanelerde süreçlerin sorunsuz işleyebilmesi için pek çok organizasyon görevinin yerine getirilmesi gerekir. Bu tür görevlere örnekler:
- Randevuları planlama ve hastaları atama
- İlaç ve malzeme sipariş etme
- Görüşmeleri, tetkik sonuçlarını ve hastalık seyrini belgeleme
- Epikriz raporu yazma
- Tedaviler ve tetkikler için sağlık sigortası kurumlarına fatura hazırlama
- Personel ve hizmet planları oluşturma
Organizasyon görevleri sağlık personelinin çalışma süresinin yaklaşık çeyreğini oluşturur. Yapay zeka destekli uygulamalar, bu görevlerin daha hızlı yapılmasını sağlayarak personelin ideal olarak hastalarla kişisel iletişime daha çok vakit ayırabilmesine imkan tanır.
Randevu planlamasına yönelik yapay zeka
Muayenehanelerle iletişimlerde yapay zeka destekli telefon asistanları kullanılabilir. Bu asistan, hastaların muayenehaneye telefon üzerinden ulaşmasını ve randevuları ayarlamasını, ertelemesini veya iptal etmesini kolaylaştırır. Telefon asistanı çağrı alıp hastaların belirli sorunlarını kendi başına ele aldığında muayenehane çalışanları ara vermeden görevleri üzerinde çalışmaya devam edebilir. Telefon asistanlarının yanı sıra sohbet robotları da randevu yönetimine yardımcı olabilir.
Randevu planlamada yapay zeka uygulamaları kullanıldığında hastaların bekleme sürelerini azaltmak ve maliyeti düşürmek gibi faydalar elde edilebilir.
Belgelemeye yönelik yapay zeka
Tüm önemli bilgiler sağlık personeli tarafından dijital hasta dosyası gibi yerlerde belgelenir. Gelecekte belgeleme süreci yapay zeka destekli programlarca desteklenebilir.
Doktorlarla hastaların konuşmasını dinleyip otomatik olarak not alan yapay zeka asistanları denenmekte ve kısmen günlük yaşamda kullanılmaktadır. Bu türde bir yapay zeka asistanının normalde görüşmeleri belgelemek için kullanılan süreyi azaltarak zamandan tasarruf sağladığı bir araştırmada ortaya konmuştur. Ancak, yapay zeka asistanları bazen hatalı notlar almış ve doktorlar notları yer yer fazla uzun bulmuştur.
Epikriz raporu yazmaya yönelik yapay zeka
Hastaneye yatış sonunda doktorlar epikriz raporu yazar. Bu notta hastalığın seyri, tedaviye devam edecek uzmanlar için özetlenir.
Epikriz raporu yazmak genellikle zaman alan bir işlemdir. Bu işlemi hızlandırmak için yapay zeka uygulamaları kullanılabilir. Hamburg Üniversite Hastanesi, tetkik bulgularından ve hasta dosyasındaki notlardan yararlanarak epikriz raporunun bir bölümünü oluşturan bir program kullanmaktadır. Sonunda, yapay zeka tarafından yazılan metin bir doktor tarafından kontrol edilir ve gerekirse düzenlenip onaylanır.
Hastalar yapay zekayı nasıl kullanabilir?
Sohbet robotları, gerçek bir insanla konuşur gibi iletişim kurulabilen bilgisayar robotlarıdır. ChatGPT gibi yapay zeka tabanlı sohbet robotları, tüm olası soruları yanıtlayıp neredeyse her konuyla ilgili bilgi verebilir.
İnsanların kendi sağlıklarıyla ilgili konularda sık sık çeşitli sorular ortaya çıkabilir. Örneğin: Ne kadar acil yardım almam gerekiyor? Tekrar sağlıklı olmak için ne yapmalıyım? Nelerden kaçınmalıyım? İnsanlar gerginken bilgileri kolayca unutabildiği ve yazılı bulgular genellikle zor anlaşılan terimlerle dolu olduğundan doktor randevularında hastalar tüm sorularına yanıt bulamayabilir. Bu nedenle sağlıkla ilgili konularda sohbet robotlarına soru sormak kulağa mantıklı gelebilir.
Sohbet robotlarının kullanıcı sorularına kişisel yanıtlar verebilmesi bir avantajdır. Ek soru sormak da mümkündür. Bu özellik, yapay zeka destekli sohbet robotlarını sağlık portallarından, diğer web sitelerinden ve teknik kitaplardan ayırır. Sağlık konularında Google'da arama yapmaya kıyasla sohbet robotları daha iyi ve kapsamlı yanıtlar verir. Genel olarak, sohbet robotları sağlık bilgilerine erişimi kolaylaştırabilir.
Önceki araştırmalar, sohbet robotlarının sağlıkla ilgili konularda genellikle doğru yanıt verdiğini göstermektedir. Bununla birlikte, araştırmalarda sohbet robotları doktorların eksik, kısmen hatalı veya hatta tehlikeli olarak değerlendirdiği yanıtlar da vermektedir.
Sohbet robotları sağlık konularına özel olarak geliştirilmemiştir ve neyin gerçek olup olmadığını değerlendiremez. Yanlış, eski veya uydurma yanıtlar verebilirler. Tıp eğitimi almamış kişilerin sağlıkla ilgili bilgileri eleştirel şekilde değerlendirilmesi zordur ve bazı sohbet robotları kaynak vermediği veya hatalı yanıt verdiği için değerlendirmek daha da zorlaşır.
Semptom kontrol aracı
Uygulama veya web sitesi olarak sunulup genel halka hitap eden klinik karar yardımcıları vardır. Bunlara, semptom kontrol aracı denir. Bu araçlar şikayetleri değerlendirmeye ve doktora gitmek gibi önlemler almaya gerek olup olmadığını tahmin etmeye yardımcı olmaya yöneliktir. Bu amaçla, bu tür uygulamalar mevcut hastalıklar ve semptomlarla ilgili soru sorar. Semptom kontrol araçları, bu bilgilere göre şikayetlere en büyük ihtimalle hangi hastalığın neden olduğunu belirler.
Kassenärztliche Bundesvereinigung (Federal Yasal Sağlık Sigortası Hekimleri Birliği) veya sağlık sigortası kurumları da semptom kontrol araçları kullanır. Bu araçlar hastaların şikayetleriyle ilgili ilk tahminleri elde etmesine ve uygun tedavi önerileri almasına yöneliktir.
Bazı semptom kontrol araçlarında sonuç oluşturmak için yapay zekadan yararlanılır. Bir araştırmaya göre, bu hizmetler, yapay zeka kullanılmayan semptom kontrol araçlarına göre daha güvenilir teşhisler koymaktadır. Ancak bu araçlar yanlış önerilerde de bulunabilir. Yapılan bir araştırmada, bir semptom kontrol aracı acil tedavi gerektiren bir durumu gözden kaçırmıştır. Bununla birlikte, semptom kontrol aracının tedavi ihtiyacını gerçekte olduğundan daha acil olarak değerlendirme ihtimali daha yüksektir. Bu tür tahminler gereksiz doktor ziyaretlerine yol açabilir.
Önemli bilgi: Semptom kontrol araçlarının verdiği şüpheli teşhisler, yalnızca ilk tahmin niteliğindedir ve bu teşhis ileri araştırma yapılarak kontrol edilmelidir. Semptom kontrol araçları, şikayetleri tedavi etmenin ne kadar acil olduğu konusunda genel tahminlerde bulunur. Bununla birlikte, doktor ziyaretinin yerine geçemez.
Günlük tıbbi uygulamalarda yapay zeka kullanımı için hangi kısıtlamalar söz konusudur?
Yapay zeka, sağlık hizmetlerini iyileştirme konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Bununla birlikte, yapay zekayı sağlık alanında sorumlu bir şekilde kullanabilmek için bazı zorlukların üstesinden gelmek gerekir.
Kişisel iletişim ve ilgi eksikliği
Bazı araştırmalarda, hastalar yazılı iletişimlerde yapay zeka destekli sohbet robotlarının verdiği tıbbi önerilerin empati düzeyini sağlık personeli tarafından verilen yanıtlara kıyasla daha yüksek bulmuştur. Sohbet robotları, sağlık personelinin günlük çalışmalarında genelde eksik olduğu becerilere sahip olduğundan tıbbi konuları ayrıntılı ve anlaşılır bir biçimde açıklayabilir.
Yine de yapay zeka, insan ilişkilerinin yerine geçemez. İnsanların gösterdiği ilgi, iyileşme sürecini bile destekleyebilir.
Becerilerde düşüş
Yapay zeka kullanımı öğrenim sürecini ve insan becerilerini değiştirebilir. Bir yandan, insanlar yapay zeka olmadan başa çıkamayacakları görevleri yapay zeka yardımıyla yapabilmektedir. Öte yandan, devamlı olarak yapay zekadan destek alan kişiler belirli becerilerini kaybedebilir.
Diğer zorluklar
Yapay zeka kullanımının artmasıyla birlikte daha büyük zorluklar ortaya çıkmaktadır. Yapay zeka uygulamalarının yüksek miktarda uygun bilgiyle eğitilmesi gerekir. Güvenilir yapay zeka uygulamaları geliştirebilmek için kaliteli verilerin kullanılması gerekir.
Yapay zeka uygulamalarının çalışması için genellikle büyük veri merkezleri gereklidir. Yapay zeka uygulamalarının kullanımı arttıkça veri merkezlerinin elektrik, su ve diğer kaynaklara yönelik ihtiyacı da artar.
Yapay zeka uygulamalarının kullanımına yönelik şartlar hakkında daha fazla bilgiyi Tıpta yapay zeka konulu giriş makalemizde bulabilirsiniz.
- Bundesärztekammer. Von ärztlicher Kunst mit Künstlicher Intelligenz. Stand 05/2025.
- Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt. Ergebnissteckbriefe. Repositorien und KI-Systeme im Pflegealltag nutzbar machen. Aufgerufen am 14.08.2025.
- Bundy H, Gerhart J, Baek S, et al. Can the Administrative Loads of Physicians be Alleviated by AI-Facilitated Clinical Documentation? J Gen Intern Med. 2024 Nov;39(15):2995-3000.
- Cellina M, Cacioppa LM, Cè M, et al. Artificial Intelligence in Lung Cancer Screening: The Future Is Now. Cancers. 2023; 15(17):4344.
- Deutscher Ethikrat. Mensch und Maschine – Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz. Stellungnahme. Stand 20.03.2023.
- Deutsches Ärzteblatt. Gesundheitskompetenz: Dr. Google wird zu Dr. KI. Jg. 122. Sonderausgabe KI. Erschienen am 26.05.2025.
- Drews MA, Demircioğlu A, Neuhoff J, et al. Impact of AI-Based Post-Processing on Image Quality of Non-Contrast Computed Tomography of the Chest and Abdomen. Diagnostics. 2024; 14(6):612.
- Johns Hopkins University. Robot performs first laparoscopic surgery without human help. Aufgerufen am 14.08.2025.
- Khalifa M, Albadawy M. AI in diagnostic imaging: Revolutionising accuracy and efficiency. Computer Methods and Programs in Biomedicine Update. Volume 5, 2024.
- Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz (Hrsg.). KI für bessere Abläufe in Medizin und Pflege. Anwendungen und Potenziale in organisatorischen Prozessen. Whitepaper. Stand: 06.2025.
- Stiftung Gesundheitswissen. Gesundheitsinfos suchen mit KI-Chatbots. Erstellt am 18.03.2025.
- Stiftung Gesundheitswissen. Symptom-Checker: Wie zuverlässig sind Diagnosen per App? Erstellt am 19.03.2025.
- Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf. Erste KI-Anwendung zur Erstellung von Arztbriefen im UKE im Einsatz. Aufgerufen am 14.08.2025.
- Wang X, Si J, Li Y, et al. Effectiveness and safety of AI-driven closed-loop systems in diabetes management: a systematic review and meta-analysis. Diabetol Metab Syndr. 2025 Jun 23;17(1):238.
- Willett, F.R., Kunz, E.M., Fan, C. et al. A high-performance speech neuroprosthesis. Nature 620, 1031–1036 (2023).
- Willsey, M.S., Shah, N.P., Avansino, D.T. et al. A high-performance brain–computer interface for finger decoding and quadcopter game control in an individual with paralysis. Nat Med 31, 96–104 (2025).
Tarih:
