Kanser Sonrası Dijital Destek: Doğru Müdahale, Doğru An

18.12.2025’te yayımlanan geniş ölçekli bir çalışma, kanser tanısından sonraki ilk 5 yılda yaşayan yetişkinlerin kısa dijital ruh sağlığı müdahalelerine 10 vakanın yaklaşık 9’unda ilgi duyduğunu gösterdi. Bu tek cümle bile, “dijital sağlık” konuşurken sıkça atladığımız gerçeği hatırlatıyor: İnsanlar yardımı reddetmiyor; yanlış içerik, yanlış zaman ve yanlış format reddediliyor.

“Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serimizde genellikle teşhis, görüntüleme ya da operasyonel verimlilik tarafına bakıyoruz. Bu yazıda odağı, kanser sonrası dönemde çok daha sessiz ilerleyen bir alana çeviriyorum: mikro dijital müdahaleler (telefon üzerinden 1–3 dakikalık egzersizler) ve bunların yapay zekâ ile doğru ana göre kişiselleştirilmesi.

Araştırmanın mesajı net: Tek bir “favori” egzersiz yok. Rehberli gevşeme (guided relaxation) en popüler seçenek, evet. Ama kişi zorlandığında, kaygı yükseldiğinde veya depresif belirtiler arttığında, aynı rehberli gevşeme tek başına yeterince çekici olmuyor. Bu da bize şunu söylüyor: Dijital sağlık ürünlerinde başarı, “içerik kütüphanesi” oluşturmaktan çok bağlamı okumak ve doğru öneriyi doğru anda sunmakla ilgili.

Araştırma bize neyi kanıtlıyor? İlgi var, ama sabit değil

Bu çalışma 2023–2024 arasında yürütülen, 5 hafta süren ve 407 kanser tanısı almış yetişkini izleyen bir ekolojik anlık değerlendirme (EMA) çalışması. Katılımcılara günde 3 kez (08:00–10:00, 13:00–15:00, 19:00–21:00 bloklarında) şu soruluyor: “Son bir saat içinde telefonunuzda kısa bir egzersiz sunulsaydı, hangisini yapmak isterdiniz?”

9 seçenek var:

• endişeyi azaltma
• olumsuz düşünceleri azaltma
• problem çözme
• olumlu duyguları artırma
• değerlerle bağ kurma
• rehberli gevşeme
• başkalarından destek alma
• hedef belirleme
• başka bir şey

Çalışmanın en çarpıcı bulgularını, dijital sağlık ürünü tasarımı açısından şöyle okuyabiliriz:

• Katılımcılar, yanıt verdikleri anketlerin %87’sinde en az bir müdahaleye ilgi bildirdi. Bu oran, “kullanıcılar uygulamaları terk ediyor” yakınmasının çoğu zaman tasarım ve kişiselleştirme borcu olduğunu düşündürüyor.
• En sık seçilen seçenek rehberli gevşeme: İlgi bildirilen yanıtların %42’sinde yer alıyor.
• Ama bireylerin %69’u “genelde en çok istediğim müdahale” olarak rehberli gevşeme dışında bir şeyi işaretliyor. Yani popülerlik, kişiselleştirme ihtiyacını ortadan kaldırmıyor.

Bu noktada sağlık teknolojileri ekiplerinin kulağına küpe olacak bir cümle bırakayım:

“Dijital müdahale ilgisi, kullanıcı segmentiyle değil; çoğu zaman kullanıcının o anki duygusu ve bedeniyle belirlenir.”

“Rehberli gevşeme” neden birinci, ama her zaman yeterli değil?

Araştırmada rehberli gevşemenin lider olması sürpriz değil. Çünkü:

• öğrenmesi kolay
• düşük bilişsel yük
• anında rahatlama hissi yaratabiliyor
• uygulamalar içinde en anlaşılır formatlardan biri

Fakat işin kritik tarafı burada başlıyor: Kaygı ve depresyon belirtileri yükseldikçe rehberli gevşemeye “modal tercih” olma ihtimali düşüyor. Bu grup daha çok:

• olumlu duyguları artırma,
• olumsuz düşünceleri azaltma,
• endişeyi azaltma,
• başkalarından destek alma

gibi daha “hedefli” içeriklere kayıyor.

Ben bunu sahada şöyle görüyorum: Yoğun zihinsel yük ve ruminasyon varken “nefese dön” demek bazen yetmiyor; kişi “zihnim susmuyor, bununla ne yapacağım?” sorusuna daha somut bir cevap istiyor. Bu, gevşemenin değersiz olduğu anlamına gelmiyor. Sadece tek başına “default çözüm” olarak sunulursa, en çok ihtiyaç anında geri tepebiliyor.

Ağrı yükselince tablo değişiyor

Aynı araştırma, anlık ağrı arttığında rehberli gevşemenin göreli çekiciliğinin arttığını gösteriyor. Bu, özellikle onkoloji sonrası dönemde sık görülen ağrı–uyku–anksiyete döngüsünde önemli:

• Ağrı yükselir → beden gerilir → uyku bozulur → ertesi gün duygu regülasyonu zorlaşır

Bu döngüde rehberli gevşeme, “duygu”dan çok “beden” üzerinden hızlı bir giriş kapısı oluyor. Dijital sağlık ürünleri için pratik sonuç: Ağrı sinyali yakalandığında gevşeme önerisi isabetli; kaygı sinyali yakalandığında ise seçenek setini genişletmek gerekiyor.

Zamanla değişen veri (EMA) neden yapay zekâ için altın değerinde?

EMA yaklaşımı, “kullanıcı profili” yerine “kullanıcı anı” yakaladığı için dijital sağlıkta kişiselleştirmenin temelini oluşturuyor. Burada yapay zekânın rolü, havalı bir etiket olmaktan çıkıp somut bir faydaya dönüşüyor.

Bu çalışmanın gösterdiği üç tür sinyal var:

1. Negatif duygu (anlık): Negatif duygu yükseldikçe insanların bir müdahaleye ilgi gösterme olasılığı artıyor.
2. Pozitif duygu (anlık): Pozitif duygu yükseldikçe müdahaleye ilgi azalıyor; ama aynı anda “hedef belirleme” ve “değerlerle bağ” gibi içeriklere göreli ilgi artabiliyor.
3. Ağrı (anlık): Ağrı yükseldikçe genel ilgi artıyor; ayrıca gevşeme göreli olarak öne çıkıyor.

Yapay zekâ burada üç işi aynı anda yapabilir:

• Zamanlama optimizasyonu: Kişinin kendi ortalamasına göre negatif duygu “sıçraması” olduğunda bildirim penceresi açmak.
• İçerik seçimi: “Bu anda tek müdahale mi, kısa bir liste mi?” kararını vermek.
• Yük yönetimi: Kullanıcı iyi hissediyorsa daha az müdahale; zordaysa kısa ama etkili birkaç seçenek.

Bu yaklaşım, dijital sağlık literatüründe “just-in-time adaptive interventions” (JITAI) mantığıyla örtüşüyor: doğru içerik, doğru kişi, doğru zaman.

Uygulama tasarımı: “Tek öneri” yerine “küratörlü kısa liste”

Araştırmada ilgi bildirilen anların %46’sında insanlar birden fazla müdahaleyi aynı anda seçmiş. Bu bulgu, ürün ekiplerinin sık yaptığı hatayı netleştiriyor: Kullanıcıya tek bir “en iyi” kartı göstermek.

Gerçekte sık görülen ihtiyaç şöyle:

• “Hem endişem var”
• “hem zihnim olumsuz düşüncelere takılıyor”
• “hem de biraz iyi hissetmek istiyorum.”

Bu yüzden daha iyi bir ürün deseni var: 2–4 seçenekten oluşan küratörlü mikro menü. Örnek:

• Negatif duygu yüksek + ağrı düşükse:
  • Endişeyi azalt (1 dk)
  • Olumsuz düşünceyi yakala (2 dk)
  • Birine mesaj at: destek iste (hazır şablon)
• Ağrı yüksekse:
  • Rehberli gevşeme (2 dk)
  • Kas gevşetme (1 dk)
  • Uykuya hazırlık (3 dk)
• Pozitif duygu yüksekse:
  • Hedef belirleme (2 dk)
  • Değerlerle bağ kurma (2 dk)

Buradaki kritik ayrım: Bu menüler “segment”e göre değil, anlık bağlama göre değişmeli.

Yaş, geçmiş tanılar ve psikoterapi: Beklenenin tersine çıkan ders

Çalışmada iki sonuç özellikle ürün stratejisi açısından önemli:

• Aktif kanser tedavisi olup olmamak, genel tercihleri anlamlı biçimde ayırmıyor.
• Psikoterapide olup olmamak da (genel örneklemde) tercihleri anlamlı biçimde ayırmıyor.

Bu, dijital müdahalelerin “tedavide olanlara ayrı, olmayanlara ayrı” gibi kaba ayrımlardan çok, semptom şiddeti ve anlık durum ile kişiselleştirilmesi gerektiğini güçlendiriyor.

Yaş tarafında ise daha net bir sinyal var: Yaş arttıkça problem çözme tarzı içeriklere eğilim artıyor. Türkiye’de bunu iş/ev sorumlulukları, bakım yükü ve finansal stres gibi katmanlarla birlikte düşününce, “problem çözme mikro egzersizleri”nin özellikle orta yaş ve üzeri gruplarda değer üretebileceğini söylemek mümkün.

Sağlık kurumları için pratik plan: 30 günde pilot nasıl kurulur?

Bu yazı LEADS hedefli bir seri parçası olduğu için, “tamam güzel ama nasıl başlarım?” sorusuna net cevap vermek istiyorum. Kanser sonrası dijital ruh sağlığı desteğini akıllı hale getirmek için, 30 günlük bir pilot plan şöyle olabilir:

1. Mikro müdahale kütüphanesi (Hafta 1)

   • En az 6 içerik: rehberli gevşeme, endişe azaltma, olumsuz düşünce, olumlu duygu artırma, destek isteme, hedef belirleme
   • Her biri 1–3 dakika, tek amaç, tek ekran akışı

2. EMA-lite ölçüm (Hafta 1–2)

   • Günde 2 kez mini check-in: negatif duygu (0–10), pozitif duygu (0–10), ağrı (0–10)
   • “Şu an hangisi işine yarar?” tek seçmeli veya çok seçmeli

3. Basit karar kuralları (Hafta 2–3)

   • Kural tabanlı öneri (AI şart değil):
     • ağrı ≥ 6 → gevşeme öner
     • negatif duygu ≥ 6 → endişe/olumsuz düşünce/destek menüsü
     • pozitif duygu ≥ 7 → hedef/değer menüsü

4. AI ile kişiselleştirme (Hafta 4)

   • Kullanıcı bazında eşikler: “kişinin kendi ortalamasına göre artış” mantığı
   • En çok yarar görülen içerikleri öne alma (çok kollu bandit yaklaşımı gibi)

5. Başarı metrikleri

   • 7 gün ve 28 gün elde tutma
   • müdahale başlatma oranı
   • tamamlanma oranı
   • “o an işe yaradı” mikro geri bildirim skoru

Bu pilotun değeri şurada: Kurum, pahalı ve uzun bir geliştirme sürecine girmeden, kendi popülasyonunda hangi sinyalin hangi içeriği tetiklediğini görür.

Sık sorulan iki soru: Gizlilik ve klinik güvenlik

“Bu kadar veri toplamak KVKK açısından riskli mi?”

Risk, veri toplamakta değil; amacı belirsiz veri biriktirmekte. EMA-lite gibi minimal veri (duygu/ağrı puanları) ile başlayıp, açık rıza, veri minimizasyonu, rol bazlı erişim ve saklama süreleriyle ilerlemek mümkün. Ürün tasarımında “varsayılan olarak mahremiyet” yaklaşımı şart.

“Mikro müdahaleler klinik tedavinin yerini alır mı?”

Hayır. Benim duruşum net: Bu araçlar, psikiyatri/psikoloji hizmetlerinin alternatifi değil; erişim açığını kapatan, destekleyici bir katman. Kriz riski, kendine zarar düşüncesi gibi durumlarda uygulama, kullanıcıyı uygun acil hatlara ve profesyonel desteğe yönlendirecek şekilde tasarlanmalı.

Dijital sağlıkta asıl farkı “an” yaratacak

Bu çalışma, kanser sonrası dönemde dijital ruh sağlığı desteğine talebin yüksek olduğunu gösteriyor; ama daha önemlisi, talebin zamana göre değiştiğini net biçimde ölçüyor. 2026’ya girerken sağlık sektöründe yapay zekâ konuşacaksak, benim için en pratik kullanım alanlarından biri burada: duygu, ağrı ve bağlama göre müdahale öneren kişiselleştirilmiş dijital sağlık sistemleri.

Kurumlar için fırsat büyük: Hastane sonrası izlem programlarına, onkoloji hemşireliği akışlarına ya da uzaktan hasta takibi çözümlerine mikro müdahale katmanı eklemek hem hasta deneyimini iyileştirir hem de ölçülebilir bir dijital sağlık çıktısı üretir.

Bir sonraki adım basit: Elinizdeki hasta grubuna uygun 6–9 mikro içerikle başlayın, minimal anlık veriyle bağlamı yakalayın, sonra yapay zekâ ile öneri motorunu inceltin. En zor kısım teknoloji değil; doğru ürün kararlarını verme disiplini.

Sizce sağlıkta yapay zekânın en hızlı değer üreteceği yer, dev modeller mi; yoksa doğru anda doğru küçük desteği sunan akıllı sistemler mi?