Şu anda 4,5 milyar insanın temel sağlık hizmetlerine erişimi yok ve 2030 yılına kadar 11 milyon sağlık çalışanı açığının beklendiği bir ortamda, yapay zekâ bu açığı kapatma ve küresel sağlık hizmetlerinde devrim yaratma potansiyeline sahip.

Hatta bizi 2030 yılına kadar evrensel sağlık kapsamına ulaşma yönündeki Birleşmiş Milletler Sürdürülebilir Kalkınma Hedefi’ne geri döndürebilir.

Ancak Dünya Ekonomik Forumu’nun “Yapay Zekâ Destekli Sağlığın Geleceği: Öncülük Etmek” başlıklı raporuna göre, teknoloji hızla ilerlerken, sağlık sektörü yapay zekâyı benimseme konusunda diğer sektörlere kıyasla “ortalamanın altında” kalıyor.

Aşağıdaki grafikte görüldüğü gibi, sağlık sektöründe yapay zekâya yapılan özel yatırım seviyeleri değişkenlik gösteriyor. Buna rağmen, raporda, “yapay zekâ dijital sağlık çözümleri, verimliliği artırma, maliyetleri düşürme ve küresel sağlık sonuçlarını iyileştirme potansiyeline sahip” deniyor. İşte yapay zekâ teknolojilerinin tıp alanında şimdiden fark yarattığı yedi örnek.

Kaynak: Verilerle Dünyamız/ Yapay Zekâ Aracılığıyla Quid Endeksi Raporu (2025)/ ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu (2025)

Yapay zekâ beyin taramalarını yorumlayabiliyor

Yeni bir yapay zekâ yazılımı, inme geçirmiş hastaların beyin taramalarını incelemede profesyonellerden “iki kat daha doğru” sonuç veriyor. İki Birleşik Krallık üniversitesi, yazılımı bu durumdaki 800 hastanın beyin taramasından oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitti ve ardından 2.000 hasta üzerinde denedi.

Sonuçlar etkileyiciydi. Yapay zekâ modelinin doğruluğunun yanı sıra, yazılım, hastaların hangi zaman aralığında inme geçirdiğini de belirleyebildi; bu, profesyoneller için hayati önem taşıyan bir bilgi.

Danışman nörolog Dr. Paul Bentley’nin Health Tech Gazetesi’ne şöyle açıklama yaptı: “Kan pıhtısından kaynaklanan inmelerin çoğunda, inmeden sonraki 4,5 saat içinde hasta hem tıbbi hem de cerrahi tedavi için uygundur. 6 saate kadar hasta cerrahi tedavi için de uygundur, ancak bu süreden sonra, vakaların çoğu geri döndürülemez hale geldikçe, bu tedavilerin faydalı olup olmayacağına karar vermek zorlaşır. Bu nedenle, doktorların hem başlangıç ​​zamanını hem de inmenin geri döndürülebilir olup olmadığını bilmeleri çok önemlidir.”

Yapay zekâ, kemik kırığını insanlardan daha fazla tespit edebiliyor

Şaşırtıcı bir şekilde, acil servis doktorları vakaların %10’una kadarında kırık kemikleri gözden kaçırıyor. Dahası, röntgen teknisyenleri hem yetersiz sayıda, hem de aşırı iş yüklenmiş durumda.

Bu nedenle, ilk taramayı yapmak için yapay zekânın kullanılması, hem gereksiz röntgen çekimlerini hem de gözden kaçan kırıkları önleyebilir. Birleşik Krallık Ulusal Sağlık ve Bakım Mükemmelliği Enstitüsü (National Institute for Health and Care Excellence-NICE), teknolojinin güvenli ve güvenilir olduğunu ve takip randevularına olan ihtiyacı azaltabileceğini belirtiyor.

Ancak yapay zekânın sağlık hizmetlerinde hızla yaygınlaşması konusunda endişeler var.

Oxford Üniversitesi Yapay Zekâ Etik Enstitüsü’nden Dr. Caroline Green, BBC’ye verdiği demeçte, “Bu araçları kullanan kişilerin bunu yapmak için uygun şekilde eğitilmiş olması, örneğin yanlış bilgi verilme olasılığı gibi teknolojik sınırlamalardan kaynaklanan riskleri nasıl azaltacaklarını anlamaları ve bilmeleri önemli…” dedi.

Yapay zekâ ile ambulans ihtiyaçlarının değerlendirilmesi

Birleşik Krallık’ta her ay yaklaşık 350.000 kişi ambulansla hastaneye kaldırılıyor. Kimin gitmesi gerekip gerekmediğine sağlık görevlileri karar veriyor ve bu karar her zaman ne kadar az yatak olduğu bilinciyle veriliyor.

İngiltere’nin kuzeyindeki Yorkshire’da yapılan bir araştırma, vakaların %80’inde yapay zekânın hastaneye nakledilmesi gereken hastaları doğru bir şekilde tahmin edebildiğini ortaya koydu. Yapay zekâ modeli, hastanın hareket kabiliyeti, nabzı, kan oksijen seviyeleri ve göğüs ağrısı gibi faktörler üzerine eğitildi ve önyargısız yanıt verdiği kanıtlandı. Ancak NICE, daha yaygın kullanıma girmeden önce daha fazla eğitime ihtiyaç duyulduğu konusunda uyarıda bulundu.

1.000’den fazla hastalığın erken belirtilerinin tespiti

Üreticisi AstraZeneca’ya göre, yeni bir yapay zekâ makine öğrenimi modeli, hasta herhangi bir semptomun farkına bile varmadan belirli hastalıkların varlığını tespit edebiliyor.

Birleşik Krallık’taki bir sağlık veri deposuna dâhil 500.000 kişinin tıbbi verisini kullanan makine, “yıllar sonra bile bir hastalık teşhisini yüksek bir güvenilirlikle tahmin edebiliyor”.

Araştırmayı yöneten Slavé Petrovski, Sky News’e şunları söyledi: “Bu hastalıkların birçoğunda, klinik olarak belirti göstermeleri ve kişinin herhangi bir şikâyet ya da gözle görülür bir durum nedeniyle doktora gitmesi, hastalık sürecinin başladığı dönemden çok daha sonraya denk geliyor.”

Petrovski şöyle devam etti: “Alzheimer, kronik obstrüktif akciğer hastalığı, böbrek hastalığı ve daha birçok hastalığın gelişeceğine dair son derece güçlü öngörüler sağlayan işaretleri bireylerde tespit edebiliyoruz.”

Birleşik Krallık’ta yapılan bir başka araştırma, bir yapay zekâ aracının, radyologların daha önce gözden kaçırdığı epilepsi beyin lezyonlarının %64’ünü başarıyla tespit edebildiğini ortaya koydu. Dünya genelinde 1.100’den fazla yetişkin ve çocuğun MRI taramaları üzerinde eğitilen yapay zekâ aracı, lezyonları bir doktordan daha hızlı tespit edebildi, ancak aynı zamanda insan gözünden kaçan küçük veya belirsiz lezyonları da ortaya çıkardı.

Baş araştırmacı Dr. Konrad Wagstyl BBC’ye verdiği demeçte, “Bu, beş sayfalık siyah metinde tek bir karakteri bulmak gibi,” dedi. “Yapay zekâ, doktorların gözden kaçırdığı yaklaşık üçte ikisini bulabiliyor, ancak üçte birini bulmak hâlâ çok zor.” Araştırmacılar, yapay zekânın bulgularını insan gözetimi ve uzmanlığıyla birleştirmenin hem teşhisi hem de tedaviyi hızlandırma potansiyeline sahip olduğunu söylüyor.

Sağlık kararlarına rehberlik edecek klinik sohbet robotları

Doktorlar bilinçli ve hızlı tıbbi kararlar almak zorundadır: Yapay zekâ bu kararları hızlandırabilir, ancak aynı zamanda güvenilmez veya taraflı bilgiler de sağlayabilir.

ABD’de yapılan bir araştırma, ChatGPT, Claude veya Gemini gibi standart büyük dil modellerinin (LLM’ler), klinisyenlerin tıbbi sorularına yeterince ilişkili veya kanıta dayalı yanıtlar sağlayamadığını ortaya koydu. Ancak, çıktıyı iyileştirmek için LLM’leri bilgi alma sistemleriyle birleştiren bir bilgi alma-artırılmış nesil (RAG) sistemi olan ChatRWD, soruların %58’ine faydalı yanıtlar üretti (LLM’lerde bu oran %2-10).

Hastaların triyajına yardımcı olmak için dijital arayüzler de giderek daha fazla kullanılıyor. Dünya Ekonomik Forumu’nun Dijital Sağlık Dönüşümü Girişimi’nin bir parçası olan 2024 tarihli bir iç görü raporunda, dijital hasta platformu Huma üzerine bir vaka çalışması, yeniden yatış oranlarını %30, hastaları muayene etmek için harcanan süreyi %40’a kadar azaltabileceğini ve “sağlık hizmeti sağlayıcılarının iş yükünü hafifletebileceğini” ortaya koydu.

Rapor, bu tür teknolojilerin “hasta deneyimini önemli ölçüde değiştirebileceği” bir gelecek öngörüyor. Genel olarak sağlıklı olan kişiler, zihinsel ve fiziksel sağlıklarını iyileştirmek için kendi kendini izleme cihazlarını kullanabilirken, sağlık sorunları olan kişiler çok çeşitli dijital çözümlere erişebilecek.

Yapay zekâ ve geleneksel tıp

170 ülkede uygulanan ve milyarlarca insan tarafından kullanılan geleneksel tıp, kısmen sağlık hizmetlerine bütüncül bir yaklaşım vurgusu nedeniyle modern dünyada önemini korudu. Yapay zekâ ve geleneksel tıp ilk bakışta pek olası bir ikili gibi görünmese de, çalışmalar bu ikisinin birbirini iyi tamamlayabileceğini gösteriyor. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) ve ortaklarının “Geleneksel Tıpta Yapay Zekânın Uygulanmasının Haritalandırılması” başlıklı yeni bilgilendirmesi, yapay zekânın kültürel mirası korurken geleneksel, tamamlayıcı ve bütünleyici tıbbı (GETAT) nasıl geliştirebileceğini gösteriyor.

Hindistan, yerli tıbbi metinleri kataloglamak ve analiz etmek için yapay zekâ araçlarını kullanan bir geleneksel bilgi dijital kütüphanesi kuran ilk ülke. Ülke ayrıca, antik Hint tıp sistemi Ayurveda’yı modern genomik ile birleştiren Ayurgenomik ve yapay zekânın kesişimini araştırarak, hangi bitkisel formüllerin modern hastalıklarla mücadelede yardımcı olabileceğini inceliyor.

Benzer şekilde, Gana’da araştırmacılar tıbbi bitkileri tanımlamaya ve sınıflandırmaya yardımcı olmak için bir öğrenme modeli kullanırken, Güney Kore’de yapay zekâdan, kan hastalıklarını tedavi etmek için geleneksel tıp bileşiklerini analiz etmekte faydalanılıyor.

Küresel GETAT pazarının 2025 yılında yaklaşık 600 milyar dolara ulaşması bekleniyor ve yapay zekânın bu pazarı daha da ileriye taşıyacağı görülüyor. Yeni bilgilendirme, süreçte yerli halkların veri egemenliğinin korunmasının önemini özellikle vurguluyor.

DSÖ Sağlık Sistemleri Genel Müdür Yardımcısı Dr. Yukiko Nakatani, “Yapay zekâ, sömürü için yeni bir sınır haline gelmemeli,” dedi. “Yerli halkların ve yerel toplulukların yalnızca korunmasını değil, aynı zamanda yapay zekânın geleneksel tıptaki geleceğini şekillendirmede aktif ortaklar olmalarını da sağlamalıyız.”

Sağlık yönetimi için yapay zekâ

Tıp alanında idari görevler hem kaçınılmaz hem de zaman alıcıdır. Yapay zekâ yardımcı pilotlarının kullanımı, klinisyenlerin zamanlarının çoğunu hastalara odaklamalarını sağlayabilir.

Microsoft, yakın zamanda klinik konsültasyonları dinleyip notlar oluşturabilen bir yapay zekâ sağlık aracı olan Dragon Copilot’u duyurdu. Google ise sağlık hizmetlerindeki idari yüklerin bir kısmını hafifletmek için özel olarak tasarlanmış bir yapay zekâ model paketine sahip. Almanya’da Elea adlı bir yapay zekâ platformu, test ve teşhis sürelerini haftalardan saatlere indirdi ve kurucuları, bu teknolojinin “bir engel değil, bir müttefik olabileceğini” göstermeye kararlı. Kurucu ortak Dr. Sebastian Casu, EU-Startups’a şunları söyledi: “Kimse sağlık sektörüne idari işlerle saatler harcamak için katılmıyor.”

Elbette, doktor randevunuzu dinleyen ve not alan bir yapay zekâ aracının olması herkesin hoşuna gitmeyecektir. Birleşik Krallık’ta yakın zamanda yapılan bir araştırma, insanların yalnızca %29’unun temel sağlık tavsiyeleri için yapay zekâya güvendiğini ortaya koydu (her ne kadar üçte ikisinden fazlası profesyonellerin zamanını boşaltmak için kullanılan teknolojiden memnun olsa da). Bir de doğruluk meselesi var. Geçen yıl yayınlanan bir raporda, birçok hastane tarafından hasta toplantılarını özetlemek için kullanılan OpenAI’nin Whisper aracının bazı transkripsiyonları halüsinasyona uğrattığı tespit edildi.

Bu nedenle yapay zekâ araçlarının düzenlenmesi hayati önem taşıyor. Birleşik Krallık’ta yapay zekâ destekli tıbbi cihazlar, İlaç ve Sağlık Ürünleri Düzenleme Kurumu tarafından sıkı bir şekilde denetleniyor. ABD’de Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) geçen yıl sağlık hizmetlerinde yapay zekânın düzenlenmesini inceledi ve FDA’nın “güvenli, etkili ve güvenilir yapay zekâ araçları sağlamada merkezi bir rol oynamaya devam edeceği” ve “ilgili tüm kurumların bu dönüştürücü teknolojinin gerektirdiği titizlikle yapay zekâya odaklanmasının” önemli olduğu sonucuna vardı.

* Özgün metne https://www.weforum.org/stories/2025/08/ai-transforming-global-health/ bağlantı adresinden erişebilirsiniz.