Yapay Zeka ile Teşhis: Türkiye’de Kullanılan Sistemler
Yapay Zekâ ile Teşhisin Yükselişi
2025 itibarıyla yapay zekâ, Türkiye’de sağlık teknolojilerinin en stratejik bileşenlerinden biri haline geldi.
Sağlık Bakanlığı’nın “Dijital Sağlık 2030 Stratejisi” kapsamında AI tabanlı tanı sistemleri, hem kamu hem özel hastanelerde yaygınlaşmaya başladı.
Bu sistemler, görüntü işleme, biyobelirteç analizi, hasta verisi tahmini ve otomatik raporlama gibi işlevlerle hekimlerin karar süreçlerine destek oluyor.
Amaç; hatayı azaltmak, erken teşhisi güçlendirmek ve sağlık hizmetinin hızını artırmak.
Türkiye’de Yapay Zekâ ile Teşhis Sistemlerinin Gelişim Süreci
Türkiye’de AI destekli teşhis sistemlerinin yaygınlaşması üç aşamada gerçekleşti:
- 2018–2021: Üniversite–TÜBİTAK ortak projeleriyle ilk görüntü tanı modelleri geliştirildi.
- 2022–2024: e-Nabız verilerinin anonimleştirilmesiyle yapay zekâ eğitim veri tabanları oluşturuldu.
- 2025: Kamu hastanelerinde pilot uygulamalardan rutin klinik kullanıma geçiş yapıldı.
Bu sürecin sonunda Türkiye, Orta Doğu’nun AI sağlık teknolojilerinde öncü ülkelerinden biri haline geldi.
Kullanılan Başlıca Yapay Zekâ Teşhis Sistemleri
1. MedAI Görüntü Tanı Platformu (Yerli Sistem)
MedAI, TÜBİTAK destekli bir girişim tarafından geliştirilen, radyolojik görüntüleri analiz eden yerli bir yapay zekâ yazılımıdır.
- Kullanım alanları: Akciğer röntgeni, MR ve tomografi görüntüleri.
- Avantajı: 5 saniye içinde lezyon tespiti yapabilir, hekim ön raporu oluşturur.
- Entegrasyon: Sağlık Bakanlığı PACS sistemine entegre edilmiştir.
2. Siemens Healthineers – AI-Rad Companion (Global Sistem)
Türkiye’de birçok özel hastanede kullanılan bu sistem, otomatik organ segmentasyonu ve anomali tespiti yapar.
- Beyin MR, akciğer tomografi ve prostat analizlerinde kullanılır.
- Hekimin rapor oluşturma süresini %40 oranında kısaltır.
3. DeepMind Health (Google Health Türkiye Entegrasyonu)
2024 itibarıyla Türkiye’deki üniversite hastanelerinde göz hastalıkları teşhisinde kullanılmaya başlanmıştır.
- Kullanım alanı: Retinopati, makula dejenerasyonu, glokom.
- Başarı oranı: Uzman doktorlarla aynı doğruluk seviyesine ulaşmıştır.
4. KoçDigital – Smart Diagnosis Platform
KoçDigital tarafından geliştirilen bu sistem, hasta verisi analitiği ve tahmin modelleri kullanarak erken teşhis desteği sunar.
- Özellikle onkoloji ve kardiyoloji birimlerinde yaygındır.
- AI, geçmiş EKG ve laboratuvar verilerini analiz ederek “risk skorlaması” yapar.
5. Arçelik Healthcare AI Lab – Dijital Patoloji Çözümleri
2025 itibarıyla Arçelik’in sağlık teknolojileri birimi, AI tabanlı mikroskobik görüntü analiz sistemleri üretmektedir.
- Kanser hücre örneklerini tarayıp morfolojik farklılıkları tespit eder.
- Dijital patoloji laboratuvarlarında kullanılmaktadır.
AI Sistemlerinin Sağladığı Başlıca Faydalar
- Erken Teşhis: Kanser, kalp ve akciğer hastalıklarında semptom öncesi uyarı sağlar.
- Hata Azaltımı: Görsel tanıda insan kaynaklı hata oranını düşürür.
- Zaman Verimliliği: Raporlama sürelerini ciddi ölçüde kısaltır.
- Veri Odaklı Sağlık Yönetimi: E-Nabız üzerinden entegre veriler, sağlık politikalarının planlanmasında kullanılabilir.
- Eşit Erişim: Kırsal bölgelerde uzaktan tanı ve ikinci görüş hizmetlerine erişimi kolaylaştırır.
Klinik Uygulama Alanları
| Branş | Yapay Zekâ Uygulaması | Örnek Kullanım |
|---|---|---|
| Radyoloji | Görüntü analiz algoritmaları | Lezyon, nodül, tümör tespiti |
| Kardiyoloji | EKG veri analizi | Atriyal fibrilasyon ve aritmi tespiti |
| Onkoloji | Patoloji görüntü tanı | Hücre morfolojisi analizi |
| Göz Hastalıkları | Derin öğrenme tabanlı retinopati tanı sistemi | Glokom ve diyabetik retinopati |
| Nöroloji | Beyin MR görüntü sınıflandırması | İnme ve tümör belirleme |
Etik ve Yasal Çerçeve
Yapay zekâ sistemlerinin sağlıkta kullanımı, etik sorumluluk ve veri gizliliği açısından dikkatle yönetilmelidir.
Türkiye’de 2024’te yürürlüğe giren Tele-Sağlık ve Dijital Tıp Yönetmeliği, AI tabanlı tanı sistemleri için şu esasları getirir:
- Tıbbi kararlarda insan denetimi zorunludur.
- AI önerileri yalnızca “destekleyici” niteliktedir.
- Kişisel sağlık verileri KVKK ve GDPR uyumlu sistemlerde işlenmelidir.
Yapay Zekâ ile Teşhisin Karşılaştığı Zorluklar
- Veri Kalitesi: Yapay zekânın başarısı, eğitim verisinin çeşitliliğine bağlıdır.
- Altyapı Maliyetleri: AI sistemlerinin hastanelere entegrasyonu yüksek yatırım gerektirir.
- Yasal Belirsizlikler: Sorumluluk ve hata durumlarında yasal çerçeve hâlen gelişmektedir.
- İnsan Faktörü: Hekimlerin AI sistemlerine güveni, kullanım oranlarını belirler.
Geleceğe Bakış: Türkiye’de Dijital Teşhisin 2030 Vizyonu
Türkiye’nin sağlık vizyonu, 2030’a kadar yapay zekâ ile tam entegre dijital sağlık altyapısına ulaşmayı hedefliyor.
Bu kapsamda:
- Tüm kamu hastanelerinin AI karar destek sistemleriyle donatılması,
- “Sağlık Bulutu” projesiyle ülke çapında veri bütünlüğünün sağlanması,
- Yerli yazılım ve donanım geliştirme ekosisteminin desteklenmesi planlanıyor.
Bu vizyon, Türkiye’yi sadece kullanıcı değil, yapay zekâ temelli sağlık teknolojilerinde üretici ülke konumuna taşıyabilir.
Sonuç: Akıllı Teşhis, Akıllı Sağlık
Yapay zekâ, Türkiye’de teşhis süreçlerini dönüştürürken, sağlık sistemine hız, doğruluk ve maliyet avantajı kazandırıyor.
Ancak unutulmamalı ki AI, hekim kararının yerini almak için değil, onu güçlendirmek için tasarlanmıştır.
Geleceğin sağlık sistemleri, teknolojiyi insana hizmet eden bir araç olarak konumlandırdığında, hem verimlilik hem güven dengesini koruyabilecektir.
Kaynaklar
- T.C. Sağlık Bakanlığı – Türkiye Dijital Sağlık Stratejisi 2030 (2025)
- TÜBİTAK – Yapay Zekâ Sağlık Uygulamaları Raporu (2024)
- EUREKA Cluster AI4Health Türkiye Raporu (2025)
- KoçDigital – Smart Diagnosis Platform Tanıtım Dosyası (2025)
- Siemens Healthineers – AI-Rad Companion Clinical Implementation Whitepaper (2025)
- Google Health – AI in Retinal Disease Detection (2025)
- Arçelik Healthcare AI Lab – Dijital Patoloji Uygulamaları Teknik Bülteni (2025)
Yorum gönder