Diz Kireçlenmesinde Kişiselleştirilmiş Egzersiz Uygulaması

Aralık 2025’te yayınlanan yeni bir pilot randomize çalışma, 60 yaş üstü diz kireçlenmesi (diz osteoartriti) olan kişilerde mobil uygulama tabanlı, kişiselleştirilmiş egzersiz programının hem uygulanabilir hem de güvenli olduğunu gösterdi. Daha önemlisi, yalnızca 6 haftada ağrı ve fonksiyonda ölçülebilir iyileşmeler raporlandı: uygulama kullanan grupta ağrı puanı ortalama 2,12 puan azaldı ve WOMAC toplam skorunda median 11 puan düşüş görüldü.

Benim burada asıl dikkat çekici bulduğum şey “egzersiz iyi gelir” sonucundan ziyade şu: egzersizi sürdürülebilir kılan dijital tasarım ve bunun sağlık sektöründeki daha büyük dalga ile, yani yapay zekâ ve uzaktan hasta yönetimi ile çok net bir şekilde örtüşmesi. Çünkü diz osteoartritinde başarısızlığın en yaygın nedeni, yanlış egzersiz seçimi değil; takibin kopması, motivasyonun düşmesi ve programın kişiye göre ayarlanamaması.

Bu yazıda, çalışmanın ne söylediğini sade biçimde özetleyeceğim; sonra da bunu “Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serimizin bağlamına oturtup, klinikler ve dijital sağlık girişimleri için uygulanabilir bir çerçeveye dönüştüreceğim.

Araştırmanın verdiği net mesaj: “Takip varsa, devam var”

Çalışmanın en güçlü çıktısı, mobil uygulamanın yaşlı kullanıcılar tarafından benimsenmesi ve düzenli kullanılabilmesi. 6 haftalık program sonunda:

• Müdahale (mobil uygulama) grubunda takip oranı %84, kontrol (broşür/kağıt) grubunda %100.
• Uygulama grubunda katılımcıların %69’u haftada en az 5 gün egzersiz yaptığını bildirdi.
• Uygulama grubunda %88 yüksek memnuniyet raporlandı.
• Hiçbir advers olay bildirilmedi.

Klinik sonuçlarda ise:

• WOMAC toplam skorunda uygulama grubunda median −11 puan iyileşme görüldü.
• NRS ağrı skorunda uygulama grubunda ortalama −2,12 puan düşüş saptandı.
• Gruplar arası karşılaştırmada WOMAC toplam skorda −12 puan fark ve ağrıda yaklaşık −2 puan fark uygulama lehineydi.

Bu ölçümler, diz kireçlenmesinde günlük yaşamı doğrudan etkileyen iki şeyi hedefliyor: ağrı ve fonksiyon. İlaç tedavisinin konuşulduğu birçok senaryoda bile bu iki hedefe, üstelik yan etki bildirilmeden, 6 haftada ulaşmak küçümsenecek bir şey değil.

Bu uygulama “sıradan bir egzersiz videosu” değil

Araştırmada kullanılan mobil uygulama, klasik “videolu egzersiz kütüphanesi” mantığının ötesine geçiyor. Üç katmanlı bir yapı var:

1. Günlük semptom girişi: Egzersiz öncesi ağrı (Likert ölçeği)
2. Günlük efor algısı: Egzersiz sonrası zorlanma
3. Haftalık fonksiyon izlemi: KOOS-PS değerlendirmesi

Bu veriler hem kullanıcıya görsel geri bildirim olarak dönüyor, hem de klinisyen tarafında izlenip haftalık egzersiz şiddeti (hafif/orta/yüksek) ayarlanıyor.

Bu mekanizma dijital sağlığın kalbidir: Veri → geri bildirim → kişiselleştirme → davranışın sürmesi.

Diz osteoartritinde asıl sorun erişim değil, süreklilik

Diz kireçlenmesi tedavisinde egzersiz önerisi neredeyse standart. Fakat pratikte iki duvara tosluyoruz:

• Evde egzersizin sürdürülememesi (hatırlatma yok, ölçüm yok, geri bildirim yok)
• “Tek beden” programların kişiye uymaması (ağrısı artan bırakıyor, zorlanmayan sıkılıp bırakıyor)

Kağıt broşürle verilen programlar bu yüzden çoğu zaman “iyi niyetli ama yalnız” kalıyor.

Mobil uygulama ise tam bu kırılma noktasına müdahale ediyor:

• Hatırlatmalar ile davranışı diri tutuyor.
• Semptom takibi ile “bugün ne kadar yapmalıyım?” sorusunu yanıtlıyor.
• Klinik ekibe uzaktan görünürlük sağlayarak, programı kişiye göre ayarlıyor.

Burada altını çizmek isterim: Kişiselleştirme bir lüks değil, osteoartritte uyumun şartı.

Yapay zekâ burada nerede devreye giriyor?

Çalışmada egzersiz ayarlamalarını fizyoterapistlerin yaptığı açıkça belirtiliyor. Yani sistem “AI ile otomatik karar veriyor” şeklinde sunulmuyor. Ama dijital sağlık tasarımını AI perspektifinden okuduğumuzda, bu çalışma bize şu net tabloyu gösteriyor:

AI için doğru zemin, önce düzenli veri akışıdır.

Uygulama, günlük ağrı/efor ve haftalık fonksiyon verisini standartlaştırarak topluyor. Bu, ileride şu AI kullanım senaryolarını mümkün kılar:

1) Akıllı egzersiz dozajı (öneri motoru)

• Günlük ağrı artışı + efor algısı + önceki hafta KOOS-PS trendi → bir sonraki gün için yoğunluk önerisi
• Aşırı zorlanma riskini azaltan, “tam kıvamında” yüklenme

2) Erken uyarı sistemi (klinik risk yönetimi)

• 3 gün üst üste artan ağrı → klinisyen ekranında uyarı
• Düşme riski göstergeleri (TUG benzeri fonksiyon verisi + aktivite) ile proaktif takip

3) Kişiye özel motivasyon ve içerik (davranış bilimi + AI)

• Kullanıcı düzenli günlerde aksatıyorsa, hatırlatmaları ve mesaj dilini kişiselleştirme
• “Benim gibi hastalarda ne işe yaradı?” tarzı segment bazlı yönlendirme

AI’nın değeri, egzersizi “daha havalı” yapmak değil; klinik takibi ölçeklemek ve hastayı doğru zamanda doğru müdahaleye yönlendirmek.

Sağlık kuruluşları için pratik dersler: Bu model nasıl uygulanır?

Bu çalışma bir pilot; yani “yarın herkes bunu yapsın” demiyor. Ama sağlık yöneticileri ve dijital sağlık ekipleri için çok somut dersler var.

Klinik akışta olmazsa olmaz 4 bileşen

1. Başlangıç eğitimi (onboarding)

   • Uygulamayı indirip kullanmayı öğretmeden başarı beklemek zor.
   • Yaşlı kullanıcıda en kritik an: ilk 15 dakika.

2. Basit metrikler

   • Günlük ağrı ve efor gibi 10 saniyelik girişler uzun vadede daha sürdürülebilir.

3. Haftalık gözden geçirme ritmi

   • “Bir ara bakarız” yaklaşımı işlemiyor.
   • Haftalık klinisyen kontrolü, hastada “biri beni takip ediyor” hissini güçlendirir.

4. Kişiselleştirilmiş ayarlama

   • En azından üç seviye (hafif/orta/yüksek) bile ciddi fark yaratır.

Türkiye’de gerçekçi bir kullanım senaryosu

• Fizik tedavi polikliniğinde diz osteoartriti olan hastaya ilk muayenede egzersiz reçetesi yazılıyor.
• Hasta 6 hafta boyunca evde uygulamayı kullanıyor.
• Haftada 1 kez fizyoterapist ekranından “durum özeti” kontrol ediliyor.
• Riskli trend varsa (ağrı artışı, düşen uyum), kısa bir telefon görüşmesi veya telekonsültasyon ekleniyor.

Bu model, özellikle kış aylarında (Aralık-Ocak döneminde) dışarı çıkma isteği azalırken, evde sürdürülebilir rehabilitasyon için daha da anlamlı hale geliyor.

Hastalar ve yakınları için: “İyi uygulama” nasıl anlaşılır?

Piyasada çok sayıda diz egzersizi uygulaması var. Hepsi klinik olarak eşdeğer değil. Bir uygulamayı değerlendirirken şunlara bakın:

• Kişiselleştirme var mı? Ağrı/performansa göre program değişiyor mu?
• Takip ekranı anlaşılır mı? İlerlemeyi görselleştiriyor mu?
• Güvenlik bariyerleri var mı? Ağrı artınca ne öneriyor?
• Klinisyen dahil mi? En azından “uzaktan izleme” yapısı var mı?
• Egzersizler net mi? Video/animasyon, doğru formu öğretiyor mu?

Tek cümlelik test: “Bu uygulama beni sadece çalıştırıyor mu, yoksa beni izleyip yönlendiriyor mu?”

Bu çalışmanın sınırları: Neyi abartmamalıyız?

Pilot çalışmalarda iki hataya çok sık düşülür: ya “hiçbir şey kanıtlamaz” denir, ya da “kesin çözüm” gibi sunulur. Doğru yer ikisinin ortası.

• Örneklem küçük (29 kişi, analizde 26 kişi).
• Katılımcıların %83’ü kadın; genellenebilirlik sınırlı.
• Takip süresi 6 hafta; kalıcılık ve 6-12 ay etkisi bilinmiyor.
• Egzersiz uyumu kontrol grubunda aynı yöntemle ölçülmediği için doğrudan kıyas sınırlı.

Yine de şu net: Uygulama tasarımı doğruysa, yaşlı kullanıcılar dijital rehabilitasyonu kullanabiliyor ve fayda görebiliyor.

Dijital sağlıkta bir sonraki adım: “Uzaktan rehabilitasyon” standart hale gelir mi?

Diz osteoartriti gibi kronik, dalgalı seyreden ve uzun dönem yönetim gerektiren durumlarda, kliniklerin en büyük sıkıntısı kapasite. Her hastayı haftalarca yüz yüze takip etmek hem maliyetli hem de erişilebilir değil.

Bu yüzden ben şu stance’ı net şekilde savunuyorum: Uzaktan izlemeli, kişiselleştirilmiş egzersiz programları; fizik tedavinin yerine geçmek için değil, fizik tedaviyi sürdürülebilir kılmak için gerekli.

Serimizin genel teması olan “Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” açısından bakınca da tablo net: Uygulama temelli takip, AI’nın klinik değer üretebileceği alanların başında geliyor. Çünkü doğru veri, doğru zamanda, doğru kişiden geliyor.

Eğer siz de bir sağlık kurumu olarak diz kireçlenmesi yönetiminde hasta memnuniyetini artırmak, takip yükünü azaltmak ve ölçülebilir sonuçlar üretmek istiyorsanız; başlayacağınız yer devasa bir AI projesi değil. Başlayacağınız yer, basit ama düzenli çalışan bir uzaktan izlemeli egzersiz akışı.

Bugün sormaya değer tek soru şu: Klinikler, 2026’da rehabilitasyonu “randevu aralarında sıkışan bir hizmet” olarak mı görecek, yoksa uzaktan takip ile sürekliliği olan bir bakım modeline mi taşıyacak?