Görme Keskinliği Uygulamaları: Hangisine Güvenilir?

Telefonla görme keskinliği ölçmek artık “meraklı bir deneme” değil; tele-sağlık akışlarının içine giren gerçek bir ihtiyaç. 12.12.2025’te yayımlanan geniş kapsamlı bir sistematik derleme, iOS ve Android’deki ücretsiz görme keskinliği (visual acuity) uygulamalarını klinik olarak doğrulanmış bir ölçüm aracıyla (MARS) puanlayınca tablo netleşti: Uygulamaların çoğu teknik olarak çalışıyor, ama klinik güven ve kullanıcı memnuniyeti aynı hızda gelmiyor.

Bu yazı, “Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serisinin bir parçası olarak, araştırmanın bulgularını pratik bir çerçeveye oturtuyor: Hangi özellikler gerçekten işe yarıyor, hangi sinyaller riskli, kurumlar ve hekimler bu araçları nasıl seçmeli, yapay zekâ bu alanda nereye oturuyor?

Araştırma ne söylüyor? Rakamlarla çıplak gerçek

Bu sistematik inceleme, Ocak–Mart 2024 arasında iki mağazada yapılan taramada bulunan 725 uygulamadan yalnızca 44’ünü kriterlere uygun buluyor (ücretsiz, İngilizce, dış cihaz gerektirmeyen görme keskinliği testi içeren uygulamalar).

Net bulgular:

• İncelenen uygulama sayısı: 44 (Android: 23, iOS: 21)
• En sık kullanılan optotipler:
  • Tumbling E: %48
  • Snellen: %41
  • Landolt C: %32
• Sık görülen ek testler:
  • Renk görme (Ishihara): %46
  • Astigmatizma testleri: %30
  • Amsler grid: %30
  • Kontrast: %27–28
• Ortalama MARS toplam puanı (1–5):
  • Android: 3,04
  • iOS: 3,02

Bu iki sayı şunu söylüyor: Platform seçimi tek başına kalite garantisi değil.

Daha kritik bir detay var: MARS’ın alt boyutlarında “Fonksiyonellik” en yüksek, “Öznel kalite” en düşük puanı alıyor.

• Fonksiyonellik ortalaması:
  • Android: 3,65
  • iOS: 3,71
• Öznel kalite ortalaması:
  • Android: 2,09
  • iOS: 2,21

Yani uygulamalar çalışıyor; ama kullanıcı (ve klinik değerlendirici) “Ben bunu düzenli kullanır mıyım, hastama önerir miyim?” sorusunda geri duruyor.

“Çalışıyor” demek “klinikte güvenilir” demek değil

Görme keskinliği testleri, kâğıt üstünde basit görünür: Harfleri okursun, sonuç çıkar. Ama mobilde ölçümün doğruluğu, birkaç hassas değişkene bağlı.

Ev ortamında sonuçları bozan 6 pratik değişken

Bu uygulamaları hastaya “evde takip” amaçlı önermeden önce, benim sahada en sık gördüğüm riskler şunlar:

1. Test mesafesi (telefonu gözden ne kadar uzakta tuttuğu)
2. Ekran boyutu ve çözünürlük (aynı uygulama iki cihazda farklı davranabilir)
3. Ekran parlaklığı ve yansıma (özellikle kış aylarında iç mekân aydınlatması değişir)
4. Doğru optotip ve standart (Snellen/LogMAR farkları, raporlamayı etkiler)
5. Tek göz testi disiplini (göz kapama “aradan bakma” ile bozulur)
6. Öğrenme etkisi (aynı sırayı tekrar eden testler olduğundan daha iyi çıkarabilir)

Araştırmanın vurgu yaptığı konu da bu eksene oturuyor: Uygulamaların çoğu klinik olarak doğrulanmamış. İncelenen 44 uygulamanın yalnızca küçük bir kısmında (yaklaşık %11) klinik doğrulama kanıtı net.

Sağlıkta dijital araç seçerken en pahalı hata, “kullanımı kolay” olanı “klinikte doğru” sanmak.

MARS puanı ne işe yarar? Kurumlar için hızlı bir seçim çerçevesi

Araştırma, sağlık uygulamalarını değerlendirmek için sık kullanılan Mobile App Rating Scale (MARS) ölçeğiyle puanlıyor. MARS’ın avantajı şu: Sadece “güzel görünüyor mu?” diye bakmıyor; beş başlıkta kaliteyi ölçüyor:

• Etkileşim (engagement): Kullanıcıyı tutuyor mu, hedefe uygun mu?
• Fonksiyonellik: Akış mantıklı mı, kullanımı kolay mı?
• Estetik: Görsel dil tutarlı mı?
• Bilgi kalitesi: İçerik güvenilir mi, kaynağı belli mi?
• Öznel kalite: Değerlendirici bunu önerir mi?

Buradan kurumlar için uygulanabilir bir yaklaşım çıkıyor. Ben olsam bir hastane/klinikte VA uygulaması seçimini şu şekilde yönetirdim:

1. Klinik senaryoyu yazın: Evde takip mi, triyaj mı, poliklinikte hızlı ölçüm mü?
2. Minimum standartları belirleyin:
   • Test mesafesi doğrulaması (sensör/kamera/rehber)
   • Sonucu standart birimle verme (tercihen LogMAR/standart Snellen)
   • Testin tekrarlanabilirliği ve rapor paylaşımı
3. MARS benzeri iç değerlendirme yapın: 2 klinisyen + 1 BT/uyumluluk sorumlusu ile
4. Pilot uygulama: 2–4 hafta, belirli hasta grubu
5. Veri güvenliği kontrolü: reklam/izleyici SDK’ları, izinler, veri saklama

Araştırmadaki önemli bir ipucu da şu: iOS tarafında MARS puanları ile mağaza yıldızları arasında anlamlı ilişki varken, Android’de bu ilişki yok. Pratik karşılığı:

• iOS için: Yıldız puanı daha fazla sinyal verebilir (ama yine de yeterli değil).
• Android için: Yıldız puanı “gürültü” olabilir; mutlaka içerik ve doğrulama bakılmalı.

Hangi özellikler gerçekten değer katıyor?

Araştırmada uygulamaların çoğu görme keskinliği yanında ek testler sunuyor. Peki bunların hangileri klinik/dijital takip açısından anlamlı?

Hastaya evde takipte en çok fayda sağlayanlar

• Amsler grid: Makula şikâyetlerinde (dalgalanma, eğrilik) hızlı değişim fark ettirebilir.
• Kontrast testi: “Harfleri görüyorum ama net değil” şikâyetlerini yakalamada faydalı olabilir.
• Renk görme testleri: Tarama amaçlı değerlidir; tek başına tanı koydurmaz.

Klinikte (ve teleoftalmolojide) fark yaratanlar

• Standart raporlama ve paylaşım: PDF/çıktı değil, yapılandırılmış sonuç (tarih-saat, göz, mesafe, cihaz)
• Mesafe doğrulama: Yüz tanıma veya sensörlerle mesafe kontrolü gibi
• Operatör modu: Bazı doğrulanmış uygulamalar hastanın tek başına yapmasına uygun olmayabilir; bu durumda sağlık personeli/ refakatçi iş akışı tasarlanmalı.

Bu noktada “dijital sağlık” perspektifi devreye giriyor: Bir uygulama ne kadar çok test koyarsa koysun, iş akışına oturmuyorsa ve verisi klinik karar destek süreçlerine bağlanmıyorsa gerçek değer sınırlı kalıyor.

Yapay zekâ bu işin neresinde? Doğruluk kadar güven tasarımı

Bu sistematik derlemenin odağı yapay zekâ değil; ama sonuçları AI için çok net bir mesaj taşıyor: Doğrulama ve standardizasyon olmadan AI eklemek, sorunu büyütebilir.

Buna rağmen, doğru kurguyla AI bu alanda üç somut katkı verebilir:

1) Ölçüm koşullarını otomatik denetleme

Kamera ve sensörlerle:

• Mesafeyi doğrulama
• Ekran parlaklığı ve ortam ışığı için uyarı
• Baş pozisyonu / tek göz kapatma kontrolü

2) Sonuç tutarlılığını artırma

• Şüpheli sıçramaları (bir günde aşırı değişim) işaretleme
• Test tekrarını akıllı planlama (öğrenme etkisini azaltma)

3) Triyaj ve yönlendirme

Uygulama, sonuç + semptom kombinasyonuna göre “acil başvur” gibi yönlendirmeler yapabilir. Ama burada kırmızı çizgi var: Bu yönlendirmelerin klinik protokollerle uyumlu olması ve sorumluluğun net yazılması gerekir.

Benim duruşum net: Teleoftalmolojide AI “tahmin” değil, önce “ölçümü düzgünleştirme” işini çözmeli.

2025 kışında pratik kullanım senaryoları: Nerede işe yarar?

Aralık ayındayız; kapalı hava, ekran yansıması, artan ekran süresi ve kuru göz şikâyetleri… Bu dönemde görme dalgalanmaları daha sık raporlanıyor. VA uygulamaları burada iki amaçla mantıklı:

• Takip: Kronik hastalığı olanlarda (glokom, makula hastalıkları gibi) “değişim var mı?” sinyali
• Erişim: Randevuya ulaşmanın zor olduğu bölgelerde ilk tarama ve yönlendirme

Ama kullanım sınırı da net olmalı:

• Tanı koyma yerine geçmez.
• Semptom varsa (ani görme kaybı, ışık çakması, perde inmesi, şiddetli ağrı) uygulama değil acil değerlendirme gerekir.

Sağlık kurumları ve hekimler için 10 maddelik kontrol listesi

Uygulamayı seçerken veya hastaya önerirken şu liste hızlı bir “risk filtresi” gibi çalışır:

1. Sonuç standart birim ile veriliyor mu?
2. Tek göz testini doğru yaptırıyor mu?
3. Mesafe için net rehber/verifikasyon var mı?
4. Uygulama son güncellemesini ne zaman almış?
5. Geliştirici/kurum bilgisi şeffaf mı?
6. Uygulama içinde reklam yoğun mu? (dikkat ve mahremiyet riski)
7. Paylaşılabilir sonuç kaydı var mı? (tarih-saat, cihaz, göz)
8. Klinik doğrulama iddiası varsa, bu iddia izlenebilir mi?
9. Hedef kitlesi net mi? (hasta mı, hekim mi)
10. Kurum içinde kullanımda protokol var mı?

Bu listeyi uygulamak, “uygulama çok indirilmiş” veya “arayüzü güzel” gibi zayıf sinyallerin önüne geçer.

Dijital sağlıkta bir sonraki adım: Standart ve doğrulama kültürü

Bu araştırma bence tek bir cümlede özetleniyor: Kalite çok değişken; teknik yeterlilik var ama klinik güven boşluğu kapanmamış.

“Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serisinde sürekli aynı noktaya geliyoruz: Dijital araçların gerçek değeri, teknolojiye değil güven tasarımına bağlı. Görme keskinliği uygulamaları bunun çok net bir örneği. İyi bir uygulama; doğru ölçer, doğru raporlar, doğru yönlendirir ve bunu tutarlı yapar.

Eğer bir klinik/sağlık girişimi olarak teleoftalmoloji akışınızı güçlendirmek istiyorsanız, ilk hedef “daha fazla özellik” değil; daha iyi doğrulama, daha iyi kullanıcı deneyimi ve daha iyi entegrasyon olmalı. Sizce bir sonraki iki yılda hastaların evde görme takibinde standardı kim belirleyecek: uygulama mağazaları mı, klinikler mi, yoksa regülasyon mu?