Yapay Zekâ ve Sağlıkta Değer Üretimi: Harcamadan Sonuca, Bilgiden Değere

Sağlık sistemleri artık yalnızca “ne kadar harcadık?” sorusuna değil, “ne kazandık?” sorusuna yanıt arıyor.
Bu dönüşümün merkezinde, yapay zekâ ve dijital sağlık verilerinin akıllı kullanımı yer alıyor.
Sağlıkta “değer üretimi” artık bir felsefe değil, bir zorunluluk haline geldi.

Neden Değer Temelli Sağlık Dönemi Başladı?

Son yaptığımız çalışmada; Türkiye’de 2010–2021 dönemine ait verilere göre, romatoid artrit, multipl skleroz ve tip 1 diyabet gibi otoimmün hastalıkların yaşam kalitesi kaybı (DALY) değerleri her yıl ortalama %2 oranında artış göstermiştir. Sağlık harcamaları da bu süreçte artmasına rağmen, hastalık yükü azalmamıştır.

Bu tablo, bize klasik sağlık finansmanının artık yeterli olmadığını anlatıyor. Sorun harcamanın miktarında değil; harcamanın stratejisinde.
Yani, “daha fazla kaynak” değil, “daha akıllı kaynak kullanımı” gerekiyor.

Yapay Zekâ Sağlıkta Yeni Denklem Kuruyor

Yapay zekâ destekli analiz sistemleri, elektronik sağlık kayıtlarını, laboratuvar sonuçlarını, tıbbi görüntülemeyi, genetik ve yaşam tarzı verilerini birleştirerek tedavi-etki ilişkilerini ortaya çıkarabiliyor. Örneğin, AI modelleri farklı hasta kümelerinde (yaşa, eşlik eden hastalıklara, biyobelirteçlere göre) hangi tedavilerin daha başarılı sonuç verdiğini öngörebiliyor. Bu, klinik kararları destekleyerek — gereksiz tedavileri azaltıp — etkili tedaviye yönelimi artırabiliyor. (Alowais vd.)

Gerçek dünyadan bir örnek: Cerrahi alanlarda AI modelleri, hastaları ameliyat sonrası komplikasyon riski açısından sınıflandırıp daha dikkatli önlemler alınmasını sağlıyor. Bu sayede hem maliyetler düşüyor hem de hasta çıktıları iyileşiyor. (David vd.)

Ancak dikkat: Bu modellerin doğru çalışabilmesi için verinin kalitesi, eksiksizliği, etik ve gizlilik düzenlemeleri kritik. AI’ye dayalı analiz sistemleri, “çarpıklık (bias)” kontrolleriyle desteklenmeli. (University of Minesota SPH)

Tahmine Dayalı Finansal Planlama

• Sağlık kurumları, geçmiş finansal verileri, hasta talep örüntülerini, mevsimsel dalgalanmaları ve epidemiyolojik eğilimleri kullanarak — makine öğrenme modelleriyle — gelecekteki kaynak ihtiyaçlarını proje edebiliyor. Bu sayede bütçeleme pasif reaktif süreç olmaktan çıkıp aktif öngörü üzerine kurulmuş stratejiye dönüşüyor. (Stephane vd.)
• Örneğin, Amerika’daki bir hastane sistemi, tahmine dayalı modelleme uygulaması sayesinde bütçeleme sürecinde geçen süreyi kısaltmış, kaynak tahsisini optimize etmiş ve ani hasta yükü artışlarına karşı daha hazırlıklı hale gelmiş. vizientinc.com
• Ayrıca, bu modeller maliyet-etkililiği değerlendirme süreçlerini güçlendiriyor: hangi hizmetin getirisi (örneğin komplikasyon oranı, yeniden yatış oranı, hasta memnuniyeti) ile maliyeti arasındaki dengeyi daha kesin şekilde tahmin edebiliyor. Böylece kaynaklar “en değerli müdahalelere” yönlendirilebilir.
• Burada da dikkat edilecek husus: modellerin sürdürülebilirliği, güncelliği ve kurum içindeki değişkenlere uyumu — modeller “kur ve unut” tipinden olmamalı, düzenli izlenip revize edilmeli.

Dijital Karar Destek Sistemleri (DKDS)

• Karar destek sistemleri (Clinical Decision Support Systems, CDS – DKDS), yapay zekâ modellerinin çıktısını klinik ve idari süreçlerle entegre ederek karar vericilere “şu hasta şu risk seviyesinde, bu müdahale şu olasılıkla başarı sağlar” gibi öneriler sunar. (Stagg vd.)
• Örneğin, yenidoğan yönetiminde kullanılan DKDS uygulamaları, bir bakıma hekimlerin farklı veri kaynaklarını aynı ekran üzerinden görmesini ve bu verilere dayalı öneriler almasını sağlıyor. Bu sayede doğru tedavi dozları, takip zamanları gibi kararlar optimize edilebiliyor.
• DKDS sistemlerinin etkin çalışması için önem taşıyan faktörler: kullanıcı arayüzünün anlaşılabilir olması, EHR (elektronik sağlık kayıtları) sistemleri ile entegrasyon, sistemin klinik iş akışına doğal şekilde yerleşmesi ve model çıktıların yorumlanabilir olması.
• Ayrıca bir araştırma, klinisyenlerin AI önerilerini bazen kabul etmek yerine “müzakere” ettiğini gösterdi. Yani AI önerileri her zaman körü körüne takip edilmemeli; kullanıcıların girdisiyle “ince ayar” yapılabilir olması önem arz ediyor. arXiv

Türkiye İçin Stratejik Fırsat Alanları

Araştırmanın sonuçları, Türkiye’nin sağlık yönetimi açısından güçlü bir dijital dönüşüm altyapısına sahip olduğunu gösteriyor. Ancak bu altyapının stratejik yönetişimle desteklenmesi gerekiyor.

1. Veri Altyapısı ve Yapay Zekâ Entegrasyonu
Otoimmün hastalıklar gibi kronik alanlarda ulusal hasta kayıt sistemleri ve PROMs (Patient Reported Outcome Measures) verilerinin dijitalleştirilmesi, değer temelli sağlık politikalarının en önemli dayanağı olacaktır.

2. Kamu Finansmanının Dijital Takibi
Kamu sağlık harcamalarının dijital platformlarda izlenmesi, kaynakların hangi alanda gerçekten değer ürettiğini görmeyi sağlar.
Bu yaklaşım, şeffaflık ve hesap verebilirliği güçlendirirken cepten ödemelerin kontrol altına alınmasına da katkı sunar.

3. Hastane Yönetiminde Akıllı Karar Sistemleri
Dijital karar destek sistemleri, hastanelerde bütçe planlamasının yalnızca mali tablolarla değil, hasta iyileşme oranları ve yaşam kalitesi skorlarıyla yapılmasına imkân verir. Bu, hem kamu hem özel hastaneler için sürdürülebilirlik ve verimlilik açısından kritik bir adımdır.

Sağlıkta Yeni Paradigma: Harcama Değil, Değer

Sağlıkta gelecek, “daha çok tedavi” değil, “daha fazla iyileşme” üzerine kurulacak.
Yapay zekâ destekli sistemler, hastalıklardan değil sonuçlardan beslenen bir sağlık ekonomisini mümkün kılıyor.

Türkiye’nin sağlık sisteminde atılacak her dijital adım, yalnızca bir teknoloji yatırımı değil, toplumsal refah yatırımıdır.
Değer temelli sağlık yönetimi, hem mali sürdürülebilirliği korur hem de insan yaşamının kalitesini yükseltir.

Kaynaklar

İ.H. Kayral & S. Taşır (2025). Sağlık Kurumlarında Finansal Yönetim ve Kaynak Kullanımı: Otoimmün Hastalıklar ve Sağlık Harcamalarının Değer Temelli İlişkisi, İşletme Araştırmaları Dergisi, 17(3), 2606–2618.

Alowais, S.A., Alghamdi, S.S., Alsuhebany, N. et al. Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Med Educ 23, 689 (2023). https://doi.org/10.1186/s12909-023-04698-z

David B. Olawade, Aanuoluwapo C. David-Olawade, Ojima Z. Wada, Akinsola J. Asaolu, Temitope Adereni, Jonathan Ling,
Artificial intelligence in healthcare delivery: Prospects and pitfalls, Journal of Medicine, Surgery, and Public Health, Volume 3,2024,100108,ISSN 2949-916X,https://doi.org/10.1016/j.glmedi.2024.100108. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949916X24000616

Stephane Jean Christophe Zouo1, Olugbenga Jeremiah Olamijuwon2 “A Review of Predictive Analytics in Healthcare Financial Planning: Improving Resource Allocation and Cost Reduction” International Journal Of Engineering Research And Development e- ISSN: 2278-067X, p-ISSN: 2278-800X, www.ijerd.com Volume 20, Issue 11 (November, 2024), PP 1078-1084

Leveraging Advanced Analytics and Sophisticated Modeling to Meet Today’s Financial Planning Needs https://www.vizientinc.com/

Stagg BC, Stein JD, Medeiros FA, Wirostko B, Crandall A, Hartnett ME, Cummins M, Morris A, Hess R, Kawamoto K. Special Commentary: Using Clinical Decision Support Systems to Bring Predictive Models to the Glaucoma Clinic. Ophthalmol Glaucoma. 2021 Jan-Feb;4(1):5-9. doi: 10.1016/j.ogla.2020.08.006. Epub 2020 Aug 15. PMID: 32810611; PMCID: PMC7854795.

Venkatesh Sivaraman, Leigh A. Bukowski, Joel Levin, Jeremy M. Kahn, Adam Perer Ignore, Trust, or Negotiate: Understanding Clinician Acceptance of AI-Based Treatment Recommendations in Health Care Computer Science > Human-Computer Interaction 2023