Yapay zeka potansiyel olarak klinik uygulamada önemli roller oynamaktadır. AI'nın sağlık hizmetlerinde ne yaptığını ve en azından bizim yaşamımızda ne yapamayacağını keşfedin.
Yapay Zeka (AI) yeni olmasa da, teknolojinin uygulanması söz konusu olduğunda, son yıllarda insanca mümkün olduğunu düşündüğümüz şeyi aştı. Sağlık hizmetlerinden eğitime, üretkenlikten, eğlenceye, tarıma, tarıma kadar, yaklaşık 75 yıl önce ilk keşfedildiğinde neler yapabileceğini çok daha fazla aştı.[1]
Sağlık alanında, yapay zeka klinik uygulama, tıbbi görüntüleme ve teşhis, hasta izleme, elektronik sağlık kayıtları, genomik tıp vb.
Akademik amaçlar için veya genel bilgi için olsun, Yapay Zeka'nın klinik çalışmalar, teşhis, sağlık kayıtları ve yukarıdaki diğer alanlar da dahil olmak üzere sağlık hizmetlerinin çeşitli yönlerini nasıl kolaylaştırdığını bilmek isteyebilirsiniz. Bu yazıda, AI'nın sağlık ve müttefik alanlarına katkıda bulunduğu çeşitli yolları göreceksiniz.
Yapay Zekaya Kısa Genel Bakış
Britannica, Yapay Zekayı (AI) olarak tanımlamanın en basit yollarından birini verdi.Dijital bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrollü robotun, akıllı varlıklarla yaygın olarak ilişkili görevleri yerine getirme yeteneği.[2]
Yapay zeka olarak adlandırılır, çünkü insanların sorunları çözmek için sinirsel algoritmaları nasıl kullandıklarının bir simülasyonudur, sadece bu durumda, teknoloji tabanlı makineleri içeren yapaydır.
Bir insan bebeği yanan bir mumla karşılaştığında, meraktan keşfeder ve elini yaktığında, bir dahaki sefere tekrar dokunmamayı öğrenir. Buna ek olarak, yanık mum veya ürettiği ateş gibi görünen nesneleri veya malzemeleri tehlikeli olmak için ilişkilendirmeye başlar. Zekanın anlamı budur: çevreye uyum sağlamak ve sorunları çözmek için deneyimleri birbirine bağlama yeteneği.
Makineler söz konusu olduğunda, bilim adamları insan olarak nasıl neden olduğumuza çok benzeyen makine modelleri geliştirdiler. 1950lerde, modernin ilk nesli Yapay Zeka Makinelerin sorunları ancak belirli bir kuralın doğru olması durumunda çözdüğü kural tabanlı modelleri içeren geliştirildi.[3]
Birinci nesil AI, Makine Öğrenimi (ML) adı verilen 80'lerde daha gelişmiş bir nesle yol açtı. Bu yeni modeller, her bir görev için açıkça programlanmadan bir veri havuzundan öğrenmek için üretilmiştir. ML'deki daha fazla gelişme, Derin Öğrenme adlı yeni bir neslin yolunu açtı. Derin öğrenme, karmaşık veri kümelerini işlemek ve daha karmaşık sorguları veya sorunları çözmek için karmaşık sinir ağlarını kullanan bir ML alt kümesidir.
Bugün, Üretken AI ile AI makine modelleri, derin öğrenme çekirdek altyapısını kullanarak karmaşık veri kümelerinden yeni bilgiler üretebilir.
Klinik Uygulamada Yapay Zekanın Rolü
Klinik uygulama, hastanın durumunun alınmasından, teşhisinden ve tedavisinden her adımı içerir. Yapay Zekanın mevcut nesilleri, klinik uygulama ve sağlık hizmetlerinde potansiyel olarak önemli roller oynayabilecek yeteneklere sahiptir.
Artık AI'nın klinik uygulama, sağlık ve klinik araştırmalarda rol oynadığı aşağıdaki alanları inceliyoruz.
1. Elektronik Sağlık Kayıtları
Sağlık kayıtlarının bakımı her zaman sağlık hizmetlerinde büyük bir zorluk teşkil etmektedir. Bunun nedeni, herhangi bir sağlık tesisinde artan hasta sayısının sağlık kayıt yetkililerini kademeli olarak boğabilmesidir. Bu sorunu çözmek için, sağlık tesisleri artık geleneksel kağıt dosya sistemi yerine elektronik sağlık kayıtlarını benimsiyor.
Yapay zeka, elektronik sağlık kayıtlarının (EHR) yönetiminde önemli bir rol oynamaktadır. 2023'teki sistematik bir incelemeye göre, AI'nın elektronik hasta kayıtlarının prognostikasyon, hızlı ayıklama, tanımlanması ve hasta kayıtlarının alınması da dahil olmak üzere çeşitli yönlerinde rol oynadığı gösterilmiştir.[4]
İncelemeden itibaren, EHR’deki AI entegrasyonunun kaynak planlamasında% 20-30’luk bir iyileşme, hastaların bekleme sürelerinde% 30’luk bir düşüşe, daha iyi kaynak kullanımı ve sonuçların daha doğru tahminlerine neden olabileceği tespit edildi.
Elektronik hastaların verileri, nüks ve ortalama iyileşme dönemlerini vb. Tahmin etmek için AI sistemleri kullanılarak kolayca analiz edilebilir. Hasta Tarafından Üretilen Sağlık Verileri (PGHD) ile ilişkili olarak, EHR, klinisyenlerin hastaların sağlık sorunlarını teşhis etme ve riskleri hastanın düzeyinde sınıflandırma yeteneğini büyük ölçüde iyileştirebilir. Yapay zeka tarafından elde edilen hazır sağlık verilerinin karmaşık analizleri, bireysel hastaların bakımına daha fazla düzenlenebilen ve uygulanabilecek organize PGHD sağlayabilir.[5]
2. Klinik Teşhis
AI artık daha hızlı ve daha doğru teşhisler yapma konusunda klinisyenlere yardımcı olmada önemli bir rol oynamaktadır. Daha ileri kalıp tanıma ile, son AI modelleri (Derin öğrenme sistemleri ve Generative AI), bir klinisyen tarafından simüle edilen vakalar için ana ve diferansiyel tanıları sentezlemeye yardımcı olabilir, böylece tanı doğruluğunu iyileştirir ve hastaların sonuçlarını iyileştirmek için zamandan tasarruf sağlar.[6]
Mevcut AI modellerinin teşhis koymada sahip olduğu doğruluk derecesine bakılmaksızın, bu AI tarafından sunulan fikirler, özellikle bir ikilem var olduğunda veya teşhis koyarken, rekor sürede sağlam bir teşhis koymaya yönelik deneyimli ve deneyimsiz klinisyenlere rehberlik edebilir.
AI, insan hatalarını en aza indirirken daha yüksek tanısal doğruluk, azaltılmış maliyetler ve zaman tasarrufu sunar. Kişiselleştirilmiş tıpta devrim yaratabilir, ilaç dozajlarını optimize edebilir, nüfus sağlığı yönetimini artırabilir, kılavuzlar oluşturabilir, sanal sağlık asistanları sağlayabilir, zihinsel sağlık hizmetlerini destekleyebilir, hasta eğitimini iyileştirebilir ve hasta-fiziksel güveni etkileyebilir.[7]
3. Teşhis Görüntüleme
Klinik tanının bir başka alt kümesi de tanısal görüntülemedir. Yapay zeka, radyo görüntülerinin X-ışınlarından, BT taramalarından, MR'lardan ve hatta Ultrason taramalarından elde edilen analiz ve yorumlanmasında önemli bir rol oynayabilir.
İngiltere'de yayınlanan bir araştırma, meme kanseri teşhisi için mamogramların yorumlanmasında AI sistemlerinin kullanılmasının yanlış pozitifler ve yanlış negatiflerde mutlak bir azalma ile sonuçlandığını gösterdi. Güney Kore'de yapılan benzer bir çalışma, AI destekli teşhislerin radyologlara (% 74) kıyasla meme kanseri teşhisine (%91) daha hassas olduğunu göstermiştir.[8]
4. Genomik Tıp
AI, genomun hastalık prevalansında / insidansındaki katkılarını, genetik risk faktörlerinin tanımlanmasını ve terapötikleri daha iyi anlamak için hastaların sağlık verilerini kolayca toplayabilir. Bu, hastalık gözetimi, hastalık tahmini / teşhis ve kişiselleştirilmiş tıp alanlarında büyük bir vaatte bulunur.[9]
Ek olarak, AI, klinik genom analizinde yer alan adımları doğrudan kolaylaştırarak, sağlık ve hastalıkla ilgili genomik varyasyon anlayışımızı geliştirerek ve genomik tıptaki keşfi hızlandırarak genomiklerin klinik uygulamasını potansiyel olarak ilerletebilir. AI, şu anda doğru bir şekilde tespit edilmesi zor olanlar da dahil olmak üzere genetik varyantların daha iyi tanımlanması için algoritmaların oluşturulmasını sağlayabilir.[10]
5. Kritik Bakım Yönetimi
Yoğun bakım yönetimi sürekli hasta izleme, değerlendirme ve yaşam desteğine dayanır. Bu görevler, kendi içinde, kritik bakımın yoğun doğasını tanımlar. Son gelişmeler, yapay zekanın yoğun bakımın en zorlu sorunlarından bazılarını çözmede potansiyel rolünü ortaya koymaktadır.
Örneğin, yeni AI modelleri gelişmiş yetenekleri, belirgin bir şekilde geliştirilmiş güvenilirliği ve bilgilerini daha önce hiç karşılaşmamış yeni senaryolara uyarlama yeteneğini sergiliyor. Bu yetenekler, Yoğun Bakım Ünitesi'nde (YBÜ) yüksek potansiyel kullanışlılığa sahip yapay zekayı yapar.[11]
6. Ameliyat ve Müdahaleler
Yapay zeka, yapay zekanın dört ana alt alanı aracılığıyla ameliyat ve cerrahi müdahalelerde damgalar üretmeye başladı: makine öğrenimi, yapay sinir ağları, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü.
Cerrahi botların / robotların ve nanoteknolojinin kademeli olarak yükselmesiyle, AI ameliyat alanında büyük umut vaat ediyor. Zamanla, yapay zeka sistemleri daha karmaşık verilerle eğitilebilir, normal dokuları ve patolojileri tanıyabilir veya tanımlayabilmelerini, laparoskopik teşhisler yapabilmelerini ve insana yakın cerrahi müdahaleler gerçekleştirebilmelerini sağlayabilir.[12]
Buna ek olarak, AI robotları da dahil olmak üzere AI sistemleri, hastaların durumlarını kategorize edebilir, cerrahlara giriş-atarak rehberlik sunabilir ve cerrahi hastalarda ameliyat öncesi ve sonrası problem riskini daha iyi tahmin edebilir.[13]
7. Özel Bakım
Hastalık teşhisinde veya tedavide olsun, yapay zeka potansiyel olarak klinik uygulamanın tüm alanlarına girdi. AI artık hematoloji, nefroloji, nöroloji / nöroşirürji, kardiyoloji ve diğerleri dahil olmak üzere tüm klinik bakım uzmanlıklarında potansiyel olarak bir rol oynamaktadır.[13]
Uzmanlığa bağlı olarak, Yapay Zeka tanı veya tedavide özel kullanımlara sahiptir. Örneğin, Epic’in Yoğun Bakımdaki Sepsis Modeli şu anda ABD’deki birçok hastanede sepsisin erken tespiti için kullanılmaktadır ve bu da genel olarak ölüm oranının azalmasına ve kritik bakım kabullerine yol açmaktadır.[14]
AI Klinisyenlerin Yerini Alacak Mı?
Bu, birçok insanın sormaya başladığı bir sorudur. AI klinisyenlerin yerini tamamen alabilir mi?
Bir uzman tartışma yayınına göre, AI devralmasını destekleyen yanıtlar ya yukarıdan aşağıya veya aşağıdan yukarıya bir yaklaşım benimseyebilir.[15] Yukarıdan aşağıya değişim, potansiyel olarak daha ucuz bakım maliyetleri nedeniyle insan profesyonelleri üzerinde AI sistemlerine olan artan ihtiyaçtan kaynaklanabilir. Ayrıca, AI tıpta giderek daha fazla kabul edildikçe, bu yukarıdan aşağıya değiştirme, hastanelere, sağlık kuruluşlarına ve AI organizasyonlarına yatırım getirilerini en üst düzeye çıkarmak için zorlayıcı bir fırsat sağlayacaktır.
Alttan Değişiklik, hastaların insan profesyonelleri üzerinde AI sistemleri tercihini artırandır. İlk olarak, sağlık hizmetleri giderek daha pahalı ve uygun fiyatlı hale geliyor ve AI sistemleri potansiyel olarak daha ucuz sağlık hizmetleri sunabilir.
İkincisi, geleneksel sağlık hizmetleri sistematik olarak klinisyen-hasta ilişkilerinde dengesiz güç ve tedavileri nedeniyle hastaları kendi tıbbi bakım ve tedavisinden alıkoydukça, aşağıdan yukarıya Değişiklik hastalara sağlık hizmetlerinde daha fazla güçlenme ve kontrol için bir fırsat sunar. Giyilebilir cihazlar gibi AI cihazlarının, hastaların klinisyenlerden bağımsız olarak sağlıklarının birçok yönünü yönetmelerini sağlayacaktır.[16]
Ama öte yandan, AI’lar insanlardan giderek daha zeki hale gelirken, işlev görme biçimleriyle ahlaki ve pratik karmaşıklıklar var.[17] Mevcut AI modelleri veya sözde LLM'ler (Büyük Dil Modelleri), yanıtları yalnızca olasılık olarak, gerçeğe atıfta bulunmadan oluşturmak veya sentezlemek için tasarlanmıştır. Doğru olmaktan ziyade makul davranarak, sistemleri “halüsinasyona soktukları” zaman sorumlu tutamayabiliriz.
Teletıp Potansiyel Olarak Bir Hibrit Sunabilir
Bireylerin sağlıkları üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmaya ve sağlık hizmetlerine daha kolay ve uygun fiyatlı bir şekilde erişmeye çalıştıkları durumlarda, teletıp potansiyel olarak bir insan klinisyenine bağımlılık ve yapay teknoloji arasında bir takas sunabilir.
AI sistemleri, eğitimli sohbet robotlarının ve sanal asistan yazılımının bir hastanın yönlendirme, reçeteler ve fiziksel sağlık tesisleriyle bağlantı dahil olmak üzere tıbbi tavsiye almasına yardımcı olabileceği teletıp yazılımı veya platformları ile kolayca entegre edilebilir.
Bununla birlikte, bu teletıp uygulamaları sağlık hizmetleri için AI’ya tam olarak güvenmeyebilir. Bir insan profesyonele danışma seçeneği her zaman korunacaktır. Bu nedenle, AI, en azından bizim yaşamımızda değil, insan klinisyenlerinin tam olarak yerini almaya hazır değildir.
Son sözler
Yapay Zeka, sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere hayatımızın çeşitli yönlerinde kalmaya başladı. Yapay zekanın klinik uygulamadaki rolü, klinik tanı, görüntüleme, elektronik sağlık kayıtları, genomik vb. Gibi alanları içeren geniş kapsamlıdır. Bunlardan bir kısmı bu yazıda tartışıldı.
Umarım bu sergi sizi klinik uygulamada AI'nın olanaklarına ve en azından henüz AI'nın yapamadığı şeylere daha da açar. Düşüncelerinizi aşağıdaki yorumlar bölümünde duymak için sabırsızlanıyorum.
Referanslar
↑1 Chopra H, Annu, Shin DK, Munjal K, Priyanka, Dhama K, Emran TB. Klinik çalışmalarda devrim yaratan: AI'nın tıbbi atılımları hızlandırmadaki rolü. Int J Surg. 2023 Aralık 1;109 (12):4211-4220. doi: 10.1097/JS9.0000000000000705. PHDID: 38259001; PMCID: PMC10720846.
↑2 Copeland, B. J. (2025, 15 Ağustos). Yapay zeka. Ansiklopædia Britannica'da. Ansiklopædia Britannica, Inc. https://www.britannica.com/technology/taryial-intelligence adresinden alınmıştır
↑3 IBM tarafından. (2024, 9 Ağustos). Yapay zeka (AI) nedir? IBM Think. Erişim tarihi: 18 Ağustos 2025, https://www.ibm.com/think/topics/tresimal-intelligence
↑4 Rahdar, M. ve Esmaeili, H. (2023). Yapay Zeka ve Elektronik Hasta Kayıtlarındaki Rolü. Hastane Uygulamaları ve Araştırmaları, 88(4), 333-343. doi: 10.304991/hpr.2024.45379.1424
↑5 Ye J, Woods D, Jordan N, Starren J. Yapay zekanın elektronik sağlık kayıtlarının ve hasta tarafından oluşturulan verilerin klinik karar desteğinde uygulanmasındaki rolü. AMIA Jt Zirveleri Transl Bilim Proc. 2024 Mayıs 31;2024: 4549-467. PMID: 38827061; PMCID: PMC11141850.
↑6 Alowais, S.A., Alghamdi, S.S., Alsuhebany, N. ve ark. Sağlık hizmetlerinde devrim yaratan: yapay zekanın klinik uygulamadaki rolü. BMC Med Educ 23, 689 (2023). https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z
↑7 Alowais SA, Alghamdi SS, Alsuhebany N, Alqahtani T, Alshaya AI, Almohareb SN, Almoharem A, Alhrashed M, Bin Saleh K, Badreldin HA, Alyam MS, Alharbi S, Albekairy AM. Sağlık hizmetlerinde devrim yaratan: yapay zekanın klinik uygulamadaki rolü. BMC Med Educ. 2023 Eylül 22;23(1):689. doi: 10.1186/s12909-023-04698-z. PMID: 37740191; PMCID: PMC10517477.
↑8 Ibid. Alowais, S.A., Alghamdi, S.S., Alsuhebany, N. ve ark.
↑9 Ibid. Alowais, S.A. ve diğerleri.
↑10 Raza, S. (2020). Genomik tıp için yapay zeka: Yönetici özeti (PHG Vakfı Yönetici Özeti). PHG Vakfı. Erişim tarihi: 19 Ağustos 2025, https://www.phgfoundation.org/wp-content/uploads/2024/02/Artificial-intelligence-for-genomi-medicine-Executive-summary.pdf
↑11 Pinsky, M.R., Bedoya, A., Bihorac, A. et al. Kritik bakımda yapay zeka kullanımı: fırsatlar ve engeller. Crit Care 28, 113 (2024). https://doi.org/10.1186/s13054-024-04860-z
↑12 Amin A, Cardoso S, Suyambu J, et al. (Dokuz Ocak 2024) Cerrahide Yapay Zekanın Geleceği: Bir Anlatı İncelemesi. Cureus 16(1): e51631. doi:10.7759/cureus.51631
↑13 Krittanawong, C. (Ed.) (Ed.) (2023). Klinik uygulamada yapay zeka: AI teknolojileri tıbbi araştırma ve klinikleri nasıl etkiler (1st ed.). Akademik Basın.
↑14 İtlaf J, Brevetta R, Gerac J, Kothari S, Blackhurst D. Destansı Sepsis Model Yatan Tedavisi Ananik Alet: Bir Doğrulama Çalışması. Eleştirmen Bakımı Araştırıyor. 2023 Haz 30;5(7):e0941. doi: 10.1097/CCE.0000000000000000941. PMID: 37405252; PMCID: PMC10317482.
↑15 Hatherley J, Kinderer A, Bjerring JC, Munch LA, Threlfall L. FHJ tartışması: Yapay zeka yaşamlarımız içinde klinik karar vermenin yerini alacak mı? Gelecekteki Sağlık J. 2024 Eylül 19;11(3):100178. doi: 10.1016/j.fhj.2024.100178. PMID: 39371529; PMCID: PMC11452837.
↑16 Ibid. Hatherley J, Kinderer A, Bjerring JC, Munch LA, Threlfall L.
↑17 Ibid. Hatherley J, ve ark.
