Yapay zeka onkolojide tanı ve cerrahiye destek

Yapay zeka uygulamaları, Türkiye’de onkoloji pratiğinde özellikle görüntüleme ve patoloji iş akışlarını hızlandıran bir “karar destek” aracı olarak öne çıkıyor. Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden Prof. Dr. Aytuğ Üner, Antalya’da düzenlenen 2. Ulusal Onkoloji Fellow Kongresi kapsamında yaptığı değerlendirmede, yapay zekanın hekimlerin yerini almak için değil, tanı ve tedavi süreçlerinde hekimlere yardımcı olmak için kullanıldığını söyledi.

Klinik kullanımın en görünür alanı radyolojik görüntüleme ve patoloji değerlendirmeleri. Yapay zeka tabanlı algoritmalar, kanser şüphesi taşıyan bulguları daha erken aşamada işaretleyerek hekimin dikkatini kritik alanlara yönlendirebiliyor. Bu yaklaşım, özellikle yüksek hacimli görüntüleme birimlerinde önceliklendirme, ikinci okuma ve standartlaştırma gibi süreçlerde zaman yönetimini etkiliyor.

Patolojide ise dijital preparatların değerlendirilmesi sırasında benzer örneklerin taranması ve sınıflandırma tutarlılığı gibi başlıklarda destek mekanizması olarak konumlanıyor.

Üner’in vurguladığı bir diğer nokta, yapay zekanın istatistiksel verileri anlık görünür kılması ve geçmiş tanı verilerinin taranmasını kolaylaştırması. Hekimler, geniş veri setleri içinde önceki olgulara ve güncel dokümantasyona daha hızlı erişebildiğinde, tanı sürecindeki bilgi toplama ve karşılaştırma adımları kısalabiliyor. Bu da kurumların klinik karar süreçlerinde izlenebilirlik, veri yönetimi ve kalite kontrol başlıklarını yeniden ele almasını gündeme getiriyor.

Yapay zekanın cerrahi taraftaki etkisi ise robotik cerrahiyle birlikte değerlendiriliyor. Robotik cerrahi, birçok ameliyatta ve özellikle üroloji ile kolon kanseri gibi alanlarda kullanılıyor. Yapay zeka, robotik cerrahi sistemleriyle entegre çalıştığında ameliyat planlama, operasyon sırasında karar destek ve süreç optimizasyonu gibi alanlarda ek bir katman oluşturabiliyor.

Bu entegrasyonun yaygınlaşması beklentisi, hastaneler açısından cihaz yatırımı, yazılım güncellemeleri, siber güvenlik ve veri mahremiyeti gibi kurumsal risk başlıklarını da büyütüyor.

Politika ve yönetişim açısından bakıldığında, yapay zekanın “yardımcı” rolü, sorumluluğun klinisyen ve kurum üzerinde kalmaya devam ettiği bir çerçeveye işaret ediyor. Bu durum, algoritmaların doğrulama süreçleri, klinik performans ölçümü, veri kalitesi ve model güncelleme yönetimi gibi konularda standart ihtiyacını artırıyor.

Sağlık sisteminde yapay zeka kullanımının ölçeklenmesi, eğitim programları, dijital altyapı ve birlikte çalışabilirlik gereksinimleri üzerinden ilerleyecek bir dönüşüm alanı olarak görünürlük kazanıyor.

Olası Etkiler

Ülke Etkisi: Yapay zekanın tanı ve cerrahi süreçlerine girmesi, sağlıkta dijital altyapı, veri yönetişimi ve mahremiyet düzenlemelerine olan ihtiyacı artırabilir. Kurumlar, klinik sorumluluk ve denetim mekanizmalarını algoritma doğrulama süreçleriyle birlikte ele almak zorunda kalabilir.

Sektör Etkisi: Görüntüleme, patoloji yazılımları ve robotik cerrahi ekosistemi, hastanelerin iş akışı entegrasyonu ve birlikte çalışabilirlik talepleriyle şekillenebilir. Tedarikçiler için siber güvenlik, model güncelleme ve klinik performans raporlaması rekabet unsuru haline gelebilir.

Piyasa Etkisi: Hastane yatırımları yazılım, donanım ve bakım sözleşmeleri üzerinden sermaye harcamalarını etkileyebilir. Veri güvenliği ve uyum maliyetleri, sağlık teknolojisi şirketlerinin fiyatlama ve sözleşme yapılarında risk primi kanalıyla yansıyabilir.