Yapay Zeka Acil Tıbbi Kararları Destekliyor

Yapay Zeka, Sanal Acil Bakımda Doktor Kararlarına Destek Olma Potansiyeline Sahip

Yapay zeka (AI), sanal acil bakımda doktor kararlarını destekleme potansiyeline sahip. Cedars-Sinai Tıp Merkezi’nin yeni bir çalışması, AI’nın başlangıç tedavi önerilerinin doktorların nihai önerilerinden daha yüksek puan aldığını gösteriyor. Özellikle idrar yolu enfeksiyonları gibi durumlarda AI, kritik uyarıları tespit etmede başarılı. Ancak doktorlar, hasta öyküsünü daha iyi değerlendirme ve önerileri buna göre uyarlama konusunda üstün. Çalışma, AI destekli klinik karar süreçlerinin yaygın ve akut durumlar için umut vadettiğini ortaya koyuyor.

Çalışmanın Bulguları

Cedars-Sinai Tıp Merkezi’nde gerçekleştirilen ve Annals of Internal Medicine dergisinde yayınlanan bir çalışma, sanal acil bakım ortamında yapay zeka (AI) ile doktorların tedavi önerilerini karşılaştırdı. Çalışma, AI’nın başlangıç tedavi önerilerinin, doktorların nihai önerilerinden daha yüksek puan aldığını ortaya koydu. Ancak, doktorların hasta öyküsünü daha kapsamlı değerlendirme ve önerileri buna göre uyarlama konusunda daha başarılı olduğu belirlendi.

Çalışma, 12 Haziran – 14 Temmuz 2024 tarihleri arasında, Cedars-Sinai Connect sanal bakım platformunda 461 doktor yönetimli ziyareti inceledi. Bu ziyaretler, solunum, idrar yolu, vajinal, göz veya diş semptomları gibi yaygın sağlık sorunlarını kapsıyordu. AI, özellikle antibiyotiğe dirençli bakterilerin neden olabileceği idrar yolu enfeksiyonlarını tespit etme ve kültür testi önerme konusunda başarılı bulundu.

Sanal Acil Bakım Süreci

Cedars-Sinai Connect, 2023’te başlatılan ve Kaliforniya’daki hastalara akut, kronik ve önleyici bakım sunmayı amaçlayan bir sanal sağlık platformudur. Hastalar, mobil uygulama üzerinden sağlık sorunlarını bildirerek ziyareti başlatır. İlk kez kullananlar demografik bilgilerini girer. AI modeli, ortalama 5 dakikada 25 soruluk yapılandırılmış bir görüşme gerçekleştirerek semptomlar ve tıbbi öykü hakkında bilgi toplar.

AI algoritması, hastanın yanıtlarını ve elektronik sağlık kayıtlarındaki verileri kullanarak olası tanı ve tedavi önerileri sunar. Hastalar, uygulama üzerinden bir doktorla görüntülü görüşme başlatabilir. Doktorlar, AI önerilerini görebilir, ancak çalışma sırasında bu önerilere erişmek için ekranı kaydırmaları gerekiyordu. Cedars-Sinai Tıp Ağı Baş Tıbbi Sorumlusu Caroline Goldzweig, doktorların AI önerilerini her zaman inceleyip incelemediğinin belirsiz olduğunu belirtti. Yine de AI önerilerinin sıklıkla daha yüksek kalitede bulunması, etkili bir şekilde uygulandığında AI’nın klinik karar süreçlerini iyileştirebileceğini gösteriyor.

AI’nın Güçlü Yönleri ve Sınırlamaları

Çalışmada, K Health tarafından geliştirilen AI sistemi kullanıldı. Bu sistem, klinik veri girişi yükünü azaltarak doktorların hasta bakımına daha fazla odaklanmasını sağlıyor. K Health Kurucu Ortağı Ran Shaul, AI’nın gerçek dünya koşullarında, eksik veriler ve çeşitli hasta profilleriyle test edildiğini vurguladı. AI, anonim klinik notlarla eğitildi ve günlük doktor bakımından sürekli öğrenme mekanizmasıyla desteklendi. Bu, AI’nın bir insan doktorun doğruluğuna ulaşabileceğini gösterdi.

Ancak, AI’nın hasta öyküsünü derinlemesine değerlendirme ve bireysel farklılıklara göre önerileri uyarlama konusunda doktorlara kıyasla sınırlamaları bulunuyor. Bu nedenle, AI’nın doktorları destekleyici bir araç olarak kullanılması öneriliyor.

Gelecekteki Potansiyel

Çalışma, AI destekli sanal bakımın yaygın ve akut durumlar için klinik karar süreçlerini iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu ortaya koyuyor. Cedars-Sinai Tıp Merkezi Bilişim Bölümü Eş Direktörü Joshua Pevnick, AI’nın kritik uyarıları tespit etme konusundaki gücünün, doktorların hasta odaklı yaklaşımıyla birleştiğinde daha iyi sonuçlar doğurabileceğini ifade etti.

Yayın Tarihi ve Kaynak: Çalışma, 4 Nisan 2025 tarihinde Annals of Internal Medicine dergisinde yayınlandı.
Referans: Dan Zeltzer ve diğerleri, “Comparison of Initial Artificial Intelligence (AI) and Final Physician Recommendations in AI-Assisted Virtual Urgent Care Visits,” Annals of Internal Medicine, 2025; DOI: 10.7326/ANNALS-24-03283.