Acil Serviste Yapay Zekâ: Hız mı, Risk mi?

Acil serviste en pahalı şey zaman. Ambulans kapıdan girer girmez hekimin önünde genellikle 3 dakika gibi bir sürede kararları şekillendirecek tabloyu netleştirme baskısı var: hayati tehlike var mı, hangi testler gerekli, hangi branş devreye girmeli, kimi bekletmeden yatışa almak gerekir? Bu tempo içinde yapay zekâ (YZ) “ekstra bir beyin” gibi duruyor. Ama acil servis, aynı zamanda YZ’nin en kolay sınıfta kalabileceği yer.

17.12.2025’te yayımlanan bir JMIR yazısı acil tıpta YZ’nin hem potansiyelini hem de risklerini net biçimde ortaya koyuyor: tanı doğruluğunu artırma ihtimali yüksek; fakat doğrulanmamış modeller, halüsinasyonlar, eksik veri ve sorumluluk belirsizliği ciddi zarar doğurabilir. Benim durduğum yer net: Acil servis YZ ile daha güvenli ve verimli olabilir, ama bu ancak yapılandırılmış uygulama, kanıta dayalı araç seçimi ve kurumsal yönetişim ile olur. “Doktor istediği gibi kullansın” yaklaşımı sürdürülebilir değil.

Bu yazı, “Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serimizin bir parçası olarak, acil serviste klinik karar destek YZ’sini nasıl doğru konumlandıracağımızı, hangi kullanım alanlarının “hemen değer” ürettiğini ve hangi hataların pahalıya patladığını pratik bir dille ele alıyor.

Acil serviste YZ gerçekten neyi iyileştirir?

Kısa cevap: YZ, acil serviste en çok tanı olasılıklarını genişletme, kritik riskleri görünür kılma ve bilgi yükünü özetleme işlerinde değer üretir.

Acil hekimi gün içinde “binlerce mikro karar” verir. Bu kararlar çoğu zaman kesintilerle bölünür; bir yandan triyaj, bir yandan yatak krizi, bir yandan konsültasyon bekleyen hasta… Böyle bir ortamda YZ’nin iki güçlü tarafı öne çıkar:

Nadir ya da kolay atlanan tanıları hatırlatma

Tıp pratiğinde en sık hata “bilmemek” değil, akla getirememek. Generatif YZ modelleri veya karar destek sistemleri, hekimin zihnindeki listeyi genişletip kör noktaları gösterebilir. Özellikle nadir hastalıklar, atipik sunumlar ve birbiriyle karışan tablolar (ör. pulmoner emboli, sepsis, belirli ilaç reaksiyonları) bu alana girer.

Test ve tedavi kararlarını standardize etme

Klinik varyasyon acil serviste yüksektir; aynı tabloya farklı hekimler farklı yaklaşımlar sergileyebilir. İyi tasarlanmış YZ destekli protokoller:

• Gereksiz tetkikleri azaltabilir,
• Kritik tetkiklerin gecikmesini önleyebilir,
• Yatış/izlem kararlarını daha tutarlı hale getirebilir.

Buradaki ana koşul şu: Araç, yerel iş akışına uygun olmalı ve doğruluğu test edilmiş olmalı. Aksi halde standartlaşma değil, karmaşa üretir.

Hasta dosyasını “anında okunur” hale getirme

Bir acil hekimi için en gerçekçi ve düşük riskli kullanım alanlarından biri: tıbbi kayıtların YZ ile özetlenmesi. Hastanın daha önceki tanıları, alerjileri, kullandığı ilaçlar, son tetkikleri, kronik hastalıkları… Bunların hızlı, güvenilir ve kaynak göstererek özetlenmesi klinik kararın kalitesini artırır. Üstelik tanı öneren pop-up’lara göre daha az dikkat dağıtma potansiyeline sahiptir.

Risk nerede başlıyor? “Halüsinasyon” sadece komik bir hata değil

Kısa cevap: Acil serviste YZ hatası, zaman kaybı ve yanlış karar olarak geri döner; bunun bedeli de yüksek olur.

Kaynak içerikteki sepsis örneği bunun tipik bir versiyonu: Bir algoritma, eğitim verilerinde antibiyotik kullanımını “sepsisi öngören bir işaret” gibi öğrenebiliyor. Oysa antibiyotik çoğunlukla sepsis şüphesi doğduktan sonra verilir. Yani model, neden-sonuç ilişkisini tersinden kurarak bazı durumlarda uyarıyı geciktirebiliyor.

Bu tür hatalar üç ana nedenden beslenir:

1) Yanlı eğitim verisi ve yanlış çıkarımlar

Modelin eğitildiği veri seti, gerçek hayattaki çeşitliliği temsil etmiyorsa (yaş, komorbidite, yerel uygulamalar, laboratuvar eşikleri, kayıt kalitesi), çıktı “mantıklı” görünse bile yanlış olabilir.

2) Eksik bilgiyle kesin konuşma

Generatif YZ’nin tehlikeli tarafı, eksik veri varken bile akıcı ve ikna edici cevap üretmesidir. Acil serviste eksik bilgi normdur: anamnez sınırlı, önceki kayıtlar dağınık, hasta iletişime kapalı olabilir. Bu ortamda “güzel yazılmış” bir öneri, hekimin risk algısını bozabilir.

3) Dikkat dağıtan uyarı yağmuru

Elektronik sağlık kayıtlarındaki uyarıların çoğu zaten yıllardır “görmezden gelme” alışkanlığı oluşturdu. YZ bu problemi büyütebilir. Hekimin işini kolaylaştıracak yerde, sürekli kapatılan pencerelere dönüşürse YZ’ye güven de biter.

Akılda kalacak cümle: Acil serviste YZ’nin değeri, ne kadar çok uyarı verdiğiyle değil, ne kadar az dikkat dağıtarak doğru anda yardım ettiğiyle ölçülür.

“Doktor kendi başına kullansın” yaklaşımı neden sorunlu?

Kısa cevap: Klinik karar destek YZ’sini bireysel tercihe bırakmak, kurumun riskini büyütür ve kaliteyi standardize edemez.

Kaynak yazıda da vurgulandığı gibi acil servislerde YZ kullanımı yamalı bohça gibi ilerliyor; bazı hekimler ticari generatif modelleri (internet verisiyle eğitilmiş) daha fazla kullanıyor, bazıları hiç yaklaşmıyor. Bu durum üç açıdan tehlikeli:

1. Kalite eşitsizliği: Aynı hastane içinde bile tanısal yaklaşım YZ’ye erişim ve alışkanlığa göre değişir.
2. Veri gizliliği riski: Hangi bilgilerin yazılabileceği, nasıl anonimize edileceği net değilse veri sızıntısı riski doğar.
3. Sorumluluk bulanıklığı: Hata olduğunda “kim hesap verecek?” sorusu ortada kalır.

Bence asıl mesele şu: Acil serviste YZ “gadget” değil, klinik cihaz gibi ele alınmalı. Nasıl bir ventilatörü veya defibrilatörü rastgele seçmiyorsak, karar destek YZ’sini de doğrulama olmadan sahaya sürmemeliyiz.

Doğrulanmış ve entegre YZ: Güvenli ölçeklemenin yolu

Kısa cevap: En güvenli senaryo, doğruluğu test edilmiş YZ’nin kurum tarafından seçilip elektronik kayıt sistemine kontrollü şekilde entegre edilmesidir.

Kaynak içerikte iki örnek özellikle öğretici:

• Travmatik beyin hasarında görüntüleme verilerinden yararlanarak hangi hastanın acil nöroşirürji konsültasyonuna ihtiyacı olacağını işaretleyen bir karar destek aracı; önceki çalışmalarda uzmanlarla benzer doğrulukta performans göstermiş.
• Pulmoner emboli riski olan hastaları semptom, vital bulgular ve öykü üzerinden bayraklayan bir “nudge” yaklaşımı; problem, aracı gerçek zamanlı test etmek için ESK entegrasyonuna kurumsal kaynak bulunamaması.

Bu bize şunu söylüyor: Teknoloji çoğu zaman var; darboğaz genellikle entegrasyon, hukuk, süreç ve kurumsal sahiplenme.

Kurumlar için pratik bir uygulama çerçevesi (7 adım)

Acil serviste YZ’yi “kontrollü büyütmek” için sahada işe yarayan bir sıralama:

1. Kullanım senaryosunu netleştir: Tanı mı, risk skoru mu, dosya özeti mi, iş yükü yönetimi mi?
2. Klinik başarı metriğini belirle: Örn. sepsis tanısına kadar geçen süre, PE atlama oranı, gereksiz BT oranı.
3. Doğrulama planı oluştur: Retrospektif doğrulama + prospektif pilot + gerçek zamanlı izlem.
4. Veri yönetişimi kur: Anonimizasyon, loglama, erişim yetkileri, saklama politikası.
5. İş akışına uyumlandır: Uyarı sayısını azalt, kritik anda göster, “neden” açıklamasını ekle.
6. Hekim doğrulamasını zorunlu kıl: YZ önerisi her zaman “kanıt/bağlantılı kaynak” ve açıklama ile gelmeli.
7. Sorumluluk matrisini yaz: Klinik sorumluluk, yazılım sorumluluğu, BT/entegrasyon sorumluluğu.

Bu yaklaşım, dijital sağlık dönüşümünde sık yapılan hatayı engeller: önce yazılım almak, sonra “nerede kullanacağız?” diye düşünmek.

Acil serviste YZ okuryazarlığı: Herkese lazım, özellikle yeni mezunlara

Kısa cevap: YZ okuryazarlığı eğitimini ertelemek, hataları artırır; çünkü araçlar zaten sahaya sızıyor.

Acil servis gibi yüksek riskli bir alanda, YZ okuryazarlığı “teknik merak” değil, hasta güvenliği meselesi. Eğitim içeriği çok karmaşık olmak zorunda da değil. Şu başlıklar bile büyük fark yaratır:

• Model nasıl yanılır? (ör. korelasyon/nedensellik hatası)
• Hangi veri girilmez? (kimliklendiren bilgiler, küçük ipuçları)
• Çıktı nasıl doğrulanır? (kaynak gösterme, karşı kontrol)
• Uyarı yorgunluğu nasıl yönetilir?
• Hata bildirimi ve iyileştirme döngüsü nasıl kurulur?

Benim gözlemim şu: YZ kullanan hekim sayısı artıyor; fakat doğru soru sorma, çıktıyı test etme ve belirsizliği yönetme kası aynı hızda gelişmiyor. Hastaneler ve tıp fakülteleri bu boşluğu kapatmak zorunda.

“Peki biz nereden başlamalıyız?” (Sık gelen sorular)

Acil serviste en düşük riskli YZ uygulaması hangisi?

Hasta dosyası özeti ve klinik evrak/triayj destek otomasyonu genellikle en düşük riskli başlangıçtır. Tanı koydurmaz; ama hekimin kararını hızlandırır.

Generatif YZ (sohbet botu) acilde kullanılabilir mi?

Kurumsal çerçeve ve güvenli altyapı olmadan rutin kullanım doğru değil. Kullanılacaksa:

• Kimliksiz veri,
• Kaynak gösteren yapı,
• Hekim doğrulaması,
• Kayıt/log ve denetim şart.

YZ’ye rağmen hata olursa sorumluluk kimde?

Bugünün gerçekliği: Klinik kararı veren hekim ve hizmeti sunan kurum sorumluluktan kaçamaz. Bu nedenle YZ’nin rolü “karar verici” değil, karar destekleyici olmalı ve kurumsal politika ile sınırları çizilmeli.

Acil serviste yapay zekâ için doğru hedef: Daha hızlı değil, daha güvenli hız

Acil serviste yapay zekâ tartışması “hız kazanır mıyız?” sorusuna sıkışınca hata yapıyoruz. Doğru soru şu: Doğru hastaya doğru zamanda doğru bakımı, daha az kör noktayla verebilir miyiz?

“Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serisinde sıkça vurguladığımız gibi, YZ’nin değeri tek başına algoritmada değil; doğrulama, entegrasyon, eğitim ve yönetişim dörtlüsünde. Acil servis bu dörtlünün eksik bırakılmasını affetmez.

Eğer kurumunuz acil serviste YZ’yi gündemine alıyorsa, ilk adım bir yazılım demosu izlemek değil; tek bir klinik problem seçip (ör. sepsis gecikmesi, PE atlama, TBI konsültasyon triyajı, dosya özetleme) ölçülebilir bir pilot planlamak olmalı.

Önümüzdeki yılın asıl ayrımı şurada olacak: YZ’yi “doktorların gizli yardımcısı” gibi bireysel kullanıma bırakan kurumlar mı, yoksa doğrulanmış YZ’yi güvenli biçimde standardize eden kurumlar mı daha iyi sonuç alacak? Sizce hangisi hasta güvenliğini gerçekten artırır?