Bernard Marr / 18 Temmuz 2025
Sağlık sektörü , hastalıkları teşhis etme , iyileşmeyi izleme ve yeni ilaçlar geliştirme aracı olarak değerini fazlasıyla kanıtlamış olan yapay zeka faaliyetlerinin merkezi haline gelmiştir .
Ancak küresel ölçekte sektör, klinik personel eksikliği, yaşlanan nüfus ve daha önleyici sağlık hizmeti modellerine geçişin getirdiği ön maliyetlerin yönetilmesi gibi uzun süredir devam eden zorluklarla hâlâ boğuşuyor.
İşte tam bu noktada, yapay zeka dönüşümünün bir sonraki dalgası olan yapay zeka ajanları devreye girecek. Mevcut yapay zeka ile karşılaştırıldığında (ChatGPT gibi dil tabanlı sohbet robotlarının mevcut neslini düşünün), Agentic AI, minimum insan etkileşimiyle çok daha karmaşık görevleri yerine getirme kapasitesine sahip.
Basit bir örnek vermek gerekirse, ajansal olmayan bilgisayarlı görüş tabanlı bir yapay zeka algoritması, tıbbi görüntüleri tarayarak kanserin erken uyarı işaretlerini tespit etmek için kullanılabilir.
Öte yandan, aracı bir yapay zeka, görüntüleri diğer klinik hasta verileriyle çapraz referanslayabilir, bir doktor için ayrıntılı bir rapor oluşturabilir ve bir takip randevusu planlayabilir; tüm bunları insan müdahalesi olmadan yapabilir.
Pasif bilgi sağlayıcıdan aktif eylem almaya geçiş, aracı yapay zeka tarafından yönlendirilen en yeni nesil araç ve uygulamaları tanımlayan şeydir.
Uzmanlar, bunun sağlık alanında da günümüzün son teknoloji bilgisayarlı görüş, sohbet robotları ve diğer yapay zeka inovasyonlarının kanıtladığı kadar dönüştürücü bir etkiye sahip olacağını öngörüyor. İşte yakın zamanda hastanelerde, muayenehanelerde ve yakınlarınızdaki bakım evlerinde nasıl uygulanabileceğine dair bir genel bakış.
Aracı Sağlık İstihbaratı
Sağlık hizmetlerinde aracı uygulamalar için çeşitli kullanım örnekleri belirlenmiştir. Bunların çoğu şu anda teorik olsa da, aracıların aracı olmayan araç ve uygulamaların yeteneklerini nasıl aşabileceğine dair bize bir fikir vermektedirler.
Otomatik triyaj ve planlama sistemleri, klinik ve idari personelin rutin prosedürler ve evrak işleriyle ilgili yükünün büyük bir kısmını hafifletebilir. Hastalardan sadece soru sormanın yanı sıra, bilgisayarlı görü kullanarak ilk muayeneleri gerçekleştirebilir ve acil müdahale gerektiren vakaları işaretleyebilir.
Yapay zekâ ajanları, klinik karar alma süreçlerine yardımcı olmak üzere de geliştirilmiştir. GPT-4 gibi büyük dil modellerini MRI, BT ve diğer tıbbi verileri anlama araçlarıyla zenginleştirerek yapılan bir test , bir ajanın vakaların %91’inde doğru tanıya ulaşabildiğini göstermiştir.
Uzaktan hasta takibinde de giderek daha kullanışlı hale gelecekler. Ne zaman müdahale edileceği ve hasta mahremiyeti ile güvenliğinin nasıl korunacağı konusunda daha doğru kararlar alabilmeleri, daha fazla insanın hastanelere gitmeden evde tedavi görebileceği anlamına gelecek.
Hatta klinik deneylerde bile ajanlar kullanılıyor ; tarama başvuruları, adayları deneylere eşleştirme ve test tesisine ulaşım rezervasyonu yapma gibi görevleri yerine getiriyorlar.
Klinik dışı kullanım için, akıllı saatlerde ve fitness bantlarında kullandığımız yapay zekalı sağlık monitörleri çok daha akıllı ve proaktif hale gelecek. Sadece kalp atış hızı, cilt sıcaklığı vb. ölçmek yerine, bize her an sağlığımızın bütünsel bir görünümünü sunabilecek ve ardından iyileştirmeye yönelik attığımız adımları izleyebilecek.
Son olarak, temsilciler planlama, e-postaları okuma ve yanıtlama, faturalandırma ve devreye alma ile ilgili kararları otomatikleştirerek idari görevlerin daha verimli bir şekilde tamamlanmasına yardımcı olacaklar. Bu, mevcut yapay zeka tarafından görev bazında yapılabilse de, temsilciler tüm iş akışlarını ve hatta işlevleri denetleyerek insan hatasını ve rutin işlere harcanan zamanı azaltacak.
Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın etkisini güvenli bir şekilde nasıl kullanıp anlayabileceğimiz konusunda şu anda çok sayıda akademik araştırma yürütülüyor. Bu soruların yanıtlanması, bu kullanım senaryolarının hayata geçirilmesinde önemli bir rol oynayacaktır.
Peki Riskler Nelerdir?
Daha fazla özerkliğe ve harici sistemlerle etkileşim kurma yeteneğine sahip olan yapay zeka ajanları, özellikle sağlık ekosistemlerinde tehlikeli olabilecek yeni riskler ortaya çıkarıyor.
Veri güvenliği aşikâr bir konudur ve aracıların kişisel verilere erişim ihtiyacı ile bunun yarattığı tehlikeler arasında denge kurmak için yeni güvenlik önlemleri gerekecektir. Aracılar kötü niyetli kişiler veya gruplar tarafından tehlikeye atılırsa veya gerektiği gibi çalışmazsa, gizli hasta bilgileri ve kritik sistemler üzerindeki kontrol tehlikeye girebilir.
Temsilciler ayrıca sağlık hizmeti sağlayıcılarını soruları yanıtlamaya ve hesap verebilirlik konusunda güvence vermeye zorlayacak. Yapay zeka, eylemlerinin sorumluluğunu üstlenemez, peki bu sorumluluk sağlık sektörü, yapay zeka geliştiricileri ve onu kullanan klinik personel ve hastalar arasında nasıl paylaşılacak?
Yapay zekanın sıklıkla yanıldığı gerçeği de var. İster hatalı verilerden ister halüsinasyondan kaynaklansın , her zaman %100 doğru olmuyor. Elbette, insanlar da değil. Peki, dizginleri ne zaman devretmek doğru olur?
Ve elbette, makinelerin insan denetimi olmadan insanları etkileyen kararlar almasına izin vermenin doğru olduğunu düşünen bir noktadan çok uzağız. Peki, bu denetimin yerinde, etkili ve hesap verebilir olduğundan nasıl emin olabiliriz?
Tüm bu zorlukların üstesinden gelmek, aracı yapay zekanın sağlık sistemine güvenli bir şekilde entegre edilmesi ve vaat ettiği faydaların ortaya çıkarılması açısından kritik öneme sahip olacak.
Sağlık Hizmetlerinde Ajanların Geleceği
On yılın sonuna doğru, aracı yapay zekanın sağlık hizmetlerinin sunulma, yönetilme ve deneyimlenme biçimini kökten değiştireceğini bekleyebiliriz.
Dünya genelinde sağlık sektörü, reaktif bakımdan önleyici bakıma geçmenin önemini bir süredir anlamış durumda. Sağlık çalışanları, uyarı işaretleri tespit edildiğinde çok daha erken müdahalelerde bulunmak için giyilebilir cihazlar ve ev sensörleriyle proaktif olarak etkileşime girecek.
Bu, hasta verilerine göre tedaviyi hassas bir şekilde ayarlayarak tamamen kişiselleştirilmiş bakım sunan bir aracı ekosistemi içinde gerçekleşecek. Bu arada, klinik profesyonellerin iş yükü, formları doldurmak veya notları incelemek için harcanan zamandan çok daha az olacak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için benzersiz insan becerilerini ve deneyimlerini kullanmaya daha fazla zaman ayıracak.
Hizmet yetersizliği çeken bölgelerde sağlık hizmetlerine erişim, tele-tıp hizmetlerine erişim sağlayan aracılar aracılığıyla artırılabilir, ilk temasları değerlendirebilir ve daha fazla hastayı muayene edebilecek insan doktorların zamanını değerlendirebilir.
Elbette, tüm bunlar burada bahsedilen zorlukların çözümüne bağlı. Toplum, ajanların yaratabileceği etkiyi anladığında, güvenilir olduğuna dair kanıtlara talep artacaktır. Bugün inşa ederken, test ederken ve kullanırken sınırların nerede olduğunu belirleyerek, güvenli ve ajanlı bir yarının temellerini atabiliriz.
https://www.linkedin.com/pulse/amazing-ways-ai-agents-transform-healthcare-bernard-marr-0xi3e/