EHR Optimizasyonu: Yapay Zekâ İçin Sağlam Zemin

Birçok hastanede yapay zekâ pilotları sessizce sönüyor. Sebep çoğu zaman modelin “kötü” olması değil; Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) altyapısının ve kullanıcı deneyiminin, o yapay zekâyı klinik akışa taşıyacak olgunlukta olmaması. EHR ekranları yavaşsa, veri alanları tutarsızsa, aynı iş için beş farklı sekmeye tıklanıyorsa… en iyi algoritma bile hekim ve hemşirenin omzuna yeni bir yük gibi biniyor.

21.12.2025 itibarıyla sağlıkta dijitalleşme artık “EHR’ye geçtik mi?” sorusunu geçti. Asıl soru şu: EHR’den gerçekten değer üretiyor muyuz? Bu yazıyı, “Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serimizin bir parçası olarak, EHR optimizasyonunu yapay zekâ ve dijital sağlık girişimlerinin temel taşı şeklinde ele almak için hazırladım.

Net ifade: EHR optimizasyonu yapılmadan klinik yapay zekâ ölçeklenmez. Çünkü yapay zekâ, veriyi EHR’den alır ve çıktısını yine EHR üzerinden klinisyene ulaştırır.

EHR optimizasyonu neden şimdi bu kadar kritik?

EHR optimizasyonu, sadece “ekranları güzelleştirmek” değildir. Klinik karar, hasta güvenliği, iş yükü, veri kalitesi ve birlikte çalışabilirlik aynı düğümde buluşur. Dijital sağlıkta değer, ancak bu düğüm çözülürse ortaya çıkar.

EHR kullanımı arttıkça, sistemin zayıf noktaları daha görünür hâle geliyor:

• Klinik ekiplerin EHR’de geçirdiği süre artıyor, bu da tükenmişlik riskini büyütüyor.
• Kullanılabilirlik sorunları, yanlış tıklama/yanlış alan gibi hatalar üzerinden hasta güvenliği risklerine kapı aralıyor.
• Veri standardizasyonu zayıfsa, analitik ve yapay zekâ için veri “var” ama kullanılamaz oluyor.

Benim gözlemim şu: Kurumlar EHR’yi bir “kayıt sistemi” olarak yönetince, yapay zekâ yatırımları da “proje” seviyesinde kalıyor. EHR’yi bir klinik ürün gibi yönetenler ise (sürekli iyileştirme, sürümleme, ölçümleme) hem iş akışını hem de AI entegrasyonunu hızlandırıyor.

1) Kullanılabilirlik ve iş akışı: Sorun UX değil, klinik gerçeklik

EHR optimizasyonunun ilk hedefi şudur: doğru işi, doğru yerde, daha az adımla yaptırmak. Bu kulağa basit geliyor ama klinik ortamda çok somut bir karşılığı var: acilde bir hekimin aynı hastaya dair üç ayrı ekranda, dört ayrı tarihçe alanını kontrol etmesi gibi.

EHR’de “parçalanmış görev” problemi

EHR’lerde sık görülen bir problem, bilgi ve görevlerin çok sayıda ekrana dağılmasıdır. Sonuç:

• Klinik karar için gerekli veriye ulaşma süresi uzar
• Tekrarlı veri girişi artar
• “Hızlı geçmek” için kopyala-yapıştır ve şablon bağımlılığı yükselir

Burada optimizasyonun odağı “daha fazla uyarı” eklemek olmamalı. Tam tersine, daha az gürültü.

Hızlı kazanım: Klinik ekiplerle mikro-optimizasyon

En iyi başlayan yöntemlerden biri, branş bazlı sprint yaklaşımıdır. Örneğin dahiliye, acil, yoğun bakım gibi birimlerde 2–4 haftalık kısa döngülerle:

1. En çok zaman alan 3 iş belirlenir (ör. taburculuk özeti, order set, konsültasyon isteği)
2. Tıklama sayısı ve ekran geçişi ölçülür
3. Şablonlar, order set’ler ve görünümler sadeleştirilir
4. Değişiklik sonrası tekrar ölçülür

Bu tür bir çalışma, “büyük dönüşüm” beklemeden, klinisyenin günlük hayatında hemen hissedilen iyileşme üretir. Üstelik yapay zekâ için de zemin hazırlar: standart şablon + temiz veri alanı + daha net akış.

2) Veri kalitesi: Yapay zekânın yakıtı temiz olmalı

Yapay zekâ tarafında sık yapılan hata: Veri gölü kurup modele koşmak. EHR verisinin gerçeği daha serttir. Eksik alanlar, serbest metin karmaşası, farklı kliniklerin farklı kodlama alışkanlıkları modelin performansını ve genellenebilirliğini düşürür.

EHR verisini AI’ya hazır hâle getiren 4 pratik kural

1. Zorunlu alanı doğru seçin: Her alanı zorunlu yapmak işi yavaşlatır ve “rastgele doldurma”yı artırır.
2. Serbest metin nerede şart, nerede risk? Klinik nüans gereken yerlerde serbest metin kalmalı; ama ölçüm/izlem alanları (ör. vital bulgular, skorlar) yapılandırılmalı.
3. Terminoloji standardı: Kurum içi sözlük (tanımlar, kısaltmalar, kodlar) olmadan analitik sürdürülemez.
4. Versiyonlu veri sözlüğü: AI projeleri arttıkça, veri tanımlarının değişimi mutlaka kayıt altına alınmalı.

Bu yaklaşımın getirisi sadece AI değil; aynı zamanda raporlama, kalite metrikleri, klinik araştırma gibi alanlarda da hızlı etki.

3) Birlikte çalışabilirlik: FHIR ve API’ler olmadan ölçek zor

EHR optimizasyonu, tek bir sistem içinde “daha iyi ekran” yapmanın ötesinde ekosistem meselesidir. Dijital sağlıkta uzaktan izlem, evde bakım, mobil uygulama, hasta portalı gibi bileşenler EHR ile konuşmak zorunda.

Burada modern yaklaşımın omurgası:

• Standart tabanlı veri paylaşımı (ör. FHIR yaklaşımı)
• API yönetimi (erişim, yetkilendirme, sürümleme)
• SMART tarzı uygulama ekosistemi (EHR içine gömülü klinik uygulamalar)

“API sprawl” riski: Her entegrasyon bir güvenlik borcu doğurur

Birçok kurum, hızlı entegrasyon adına düzensiz API çoğalmasına gidiyor. Sonra güvenlik, izlenebilirlik ve bakım maliyeti patlıyor.

EHR optimizasyonunun parçası olarak şu disiplin şart:

• API envanteri ve sahipliği (kim yönetiyor?)
• Veri erişim politikası (hangi uygulama neyi görebilir?)
• Loglama ve anomali izleme
• Sürüm geçiş planı (eski uygulamalar ne olacak?)

Bu çerçeve kurulmadan yapılan dijital sağlık açılımları, bir süre sonra “entegrasyon çöplüğü”ne dönüşüyor.

4) Üretken yapay zekâ EHR’de nereye oturmalı?

EHR içinde üretken yapay zekâ kullanımı, 2024–2025 döneminde özellikle iki alanda öne çıktı:

• Hasta mesajlarına taslak yanıt üretimi
• Dijital scribe / klinik not taslağı üretimi

Buradaki kritik nokta şu: Yapay zekâ yazıyor diye klinisyenin sorumluluğu kalkmıyor. O yüzden tasarım prensibi şu olmalı:

AI, klinisyenin yerine karar vermek için değil; klinisyenin karar verme süresini kısaltmak için vardır.

Güvenilirlik: “Taslak” etiketi yetmez

Üretken AI’nin EHR içinde güvenli kullanımı için kurumların net kuralları olmalı:

• Hangi alanlarda taslak üretebilir? (ör. bilgilendirme mesajı)
• Hangi alanlarda asla tek başına kullanılmaz? (ör. ilaç dozu, kritik tanı ifadesi)
• Klinik doğrulama adımı nasıl tasarlanır? (tek tıkla onay mı, zorunlu kontrol listesi mi?)
• Yanlış/önyargılı çıktı geri bildirimi nasıl toplanır?

Benim duruşum net: EHR içine AI koymak, hasta güvenliği sürecinin parçası olarak ele alınmalı. “IT projesi” gibi yönetilirse, hata kaçınılmaz.

5) Klinik karar destek: Az ama yerinde uyarı

Klinik karar destek (CDS) yıllardır var; sorun şu ki çoğu kurumda alarm yorgunluğu yarattı. EHR optimizasyonu ile CDS’i birlikte düşünmek gerekiyor.

Etkili CDS için 5 ölçüt

1. Doğru zaman: Uyarı, karar anında gelmeli; iş bittikten sonra değil.
2. Doğru kişi: Hemşireye gidecek uyarı hekimi meşgul etmemeli (ve tersi).
3. Açıklanabilir gerekçe: “Neden bunu öneriyorsun?” tek cümleyle anlaşılmalı.
4. Eyleme dönük tasarım: Uyarıdan sonra kullanıcıyı doğru ekrana götürmeli.
5. Performans ölçümü: Uyarı kabul oranı, override nedeni, klinik sonuç etkisi takip edilmeli.

Burada yapay zekâ destekli CDS, doğru kurgulanırsa faydalı olur; ama yanlış kurgulanırsa sadece daha “zeki” bir gürültü üretir.

EHR optimizasyonu için 90 günlük yol haritası (pratik ve ölçülebilir)

Birçok yönetici “nereden başlayacağız?” noktasında kalıyor. Ben 90 günü üç faza bölmeyi seviyorum; çünkü ölçülebilir ilerleme sağlar.

0–30 gün: Ölç, dinle, haritala

• En yoğun 2 klinikte gözlem (hekim/hemşire yanında gölgeleme)
• 10 kritik ekran için tıklama sayısı, süre ve hata türleri
• Veri kalitesi hızlı taraması (eksik oranı, serbest metin yoğunluğu)

31–60 gün: Hızlı iyileştirme paketleri

• 3 süreçte sadeleştirme (ör. order set, taburculuk, konsültasyon)
• Şablon standardizasyonu ve minimum veri sözlüğü
• CDS uyarılarında temizlik (en gürültülü %20’yi ayıkla)

61–90 gün: AI ve entegrasyon için altyapıyı kur

• FHIR/API yönetişimi: envanter, yetkilendirme, loglama
• AI kullanım senaryosu seçimi (1 tane): ör. hasta mesaj taslağı
• Klinik güvenlik çerçevesi: doğrulama adımı + geri bildirim döngüsü

Bu planın hedefi “mükemmel EHR” değil; AI’yi taşıyacak kadar düzenli bir zemin.

Kapanış: Yapay zekâ istiyorsak, EHR’yi “ürün” gibi yönetmeliyiz

EHR optimizasyonu, dijital sağlıkta sıkıcı bir bakım işi gibi görülüyor. Ben tam tersini düşünüyorum: EHR optimizasyonu, yapay zekâ stratejisinin merkezidir. Veri orada, iş akışı orada, klinik risk orada. Yapay zekâ da oraya girmek zorunda.

Eğer 2026’ya girerken kurumunuz uzaktan izlem, sanal klinik, otomatik triyaj ya da üretken AI ile klinik dokümantasyon gibi hedefler koyuyorsa, ilk yatırım kalemi çoğu zaman yeni bir model değil; kullanılabilir, birlikte çalışabilir ve ölçülebilir bir EHR olmalı.

Bu seride sıradaki yazıda şunu masaya yatırmak istiyorum: EHR içinde üretken yapay zekâ için güvenli onay akışları nasıl tasarlanır? Sizce en büyük risk, yanlış bilgi mi; yoksa klinisyenlerin AI’ye fazla güvenmesi mi?