MS Takibinde Dijital Sağlık: Klinik Ziyaret Simülasyonu

Bir nöroloğun, MS (Multipl Skleroz) hastasını yılda 1-2 kez görmesi hâlâ çok yaygın. Oysa hastalığın “sessiz” ilerleyişi, bilişsel yavaşlama, yorgunluk, mesane sorunları ya da duygu durum değişimleri gibi görünmez belirtiler randevuların arasına sıkışıp kalabiliyor. İşte dijital sağlık araçları bu boşluğu kapatmak için var: akıllı telefon sensörleri ve hasta günlükleriyle, hastanın hayatı “muayene gününe” indirgenmeden izlenebiliyor.

11.12.2025’te yayımlanan bir çalışma, bu dijital araçları gerçek hayata sokmadan önce klinik ziyaret simülasyonu ile test etmenin pratik bir yol olduğunu gösteriyor. Üstelik konu sadece teknoloji değil; iş akışı, hekim yükü, karar kalitesi ve benimsenme gibi “saha gerçekleri” de masada. Bu yazı, “Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serimizin bir parçası olarak, MS özelinde simülasyon yönteminin ne işe yaradığını ve kurumların bunu nasıl bir kanıt üretim aracına çevirebileceğini anlatıyor.

Klinik ziyaret simülasyonu neyi çözüyor?

Kısa cevap: Dijital sağlık çözümünü gerçek klinik ortama yaymadan önce, hekim davranışını ve karar sürecini düşük riskle ve hızlı ölçmenizi sağlıyor.

Dijital sağlık çözümlerinin sağlık sistemine entegrasyonunda en zor kısım genellikle algoritma değil; uygulama. Bir uygulama ne kadar iyi olursa olsun şu sorular cevaplanmadan ölçeklenmiyor:

• Hekim bu veriye bakacak mı, yoksa yoğun günde “pas” mı geçecek?
• Veriyi anlamak için kaç ekran dolaşacak?
• Randevu süresini uzatacak mı?
• Ek veri gerçekten kararları iyileştiriyor mu, yoksa gürültü mü?

Simülasyon burada “kaza yapmadan sürüş dersi” gibi çalışıyor. Gerçek hastayı riske atmadan; hatalı yorum, yanlış yönlendirme gibi klinik riskler oluşmadan; farklı senaryolar aynı standartta tekrar edilebiliyor.

Bu yaklaşım, yapay zekâ ve dijital sağlık projelerinde çok kritik bir boşluğu dolduruyor: kanıt üretimini hızlandırmak. Gerçek yaşam çalışmaları (real-world evidence) kıymetli ama pahalı ve yavaş. Simülasyon ise erken aşamada hızlı öğrenme sağlıyor.

Çalışma ne yaptı, neden önemli?

Kısa cevap: 10 ABD’li nörolog, iki MS vakasını telekonsültasyonla “rol yapma” formatında değerlendirdi; vakalardan birinde akıllı telefon temelli dijital test verileri vardı. Dijital veri, daha fazla klinik karar tetikledi; bedeli ise yaklaşık 1,7-2 dakikalık ek süre ve biraz daha yüksek zihinsel efor oldu.

Araştırmacılar iki yüksek gerçeklikli (high-fidelity) MS hasta senaryosu hazırladı. Her senaryoda klinik mektuplar, radyoloji raporları ve işlev testleri vardı. Bir senaryoda ayrıca Floodlight isimli dijital araçtan gelen veriler hekim portalında sunuldu.

Floodlight tarafı önemli çünkü MS’de sık izlenen alanlara odaklanıyor:

• Biliş (telefon üzerinden bilişsel test)
• El fonksiyonu (pinching, şekil çizme gibi sensör tabanlı testler)
• Yürüyüş ve denge (U-turn, 2 dakika yürüme testi)
• Hasta günlüğü (günlük durum soruları, semptom takipçisi)

Simülasyon Zoom üzerinden yapıldı; hastayı profesyonel bir oyuncu canlandırdı. Hekimler her vaka için hazırlanıp görüşmeyi yaptı, sonra anket ve kısa görüşme ile deneyim raporladı.

Bu tasarımın sağlıkta dijital dönüşüm açısından değeri şu: “Teknolojiyi klinik pratiğe nasıl sokarız?” sorusunu yalnızca niyet beyanıyla değil, gözlemlenebilir metriklerle yanıtlıyor.

Ölçülebilen sonuçlar: Süre, kullanılabilirlik, karar kalitesi

Kısa cevap: Dijital veriyi ilk kez kullanan hekimlerde bile portal kullanılabilirliği “ortalamanın üstü” çıktı; görüşme ve hazırlık süresi az farkla uzadı; buna karşılık daha fazla yönetim kararı alındı.

1) Gerçekçilik (fidelity)

Simülasyonun “gerçek hayata benzerliği” zayıfsa sonuçlar çöpe gider. Burada 10 nöroloğun tamamı, senaryoların ve görüşmelerin kendi pratiklerine yüksek benzerlik taşıdığını söyledi. Bu, simülasyon yönteminin MS gibi karmaşık bir hastalıkta bile işe yarayabileceğini destekliyor.

2) İş akışı etkisi: Ek süre ne kadar?

Dijital sağlık projelerinde küçük zaman farkları bile önemlidir; poliklinik temposu affetmiyor.

• Hazırlık süresi (medyan): Dijital veriyle 7:36, dijital verisiz 5:57
• Görüşme süresi (medyan): Dijital veriyle 22:00, dijital verisiz 20:00

Yani toplamda yaklaşık 1,7-2 dakika uzama var. Bu, ilk kullanım için “makul” sayılır; ama bence mesaj net: Arayüz ve entegrasyon iyi değilse bu 2 dakika 5 dakikaya çıkar ve kullanım düşer.

3) Kullanılabilirlik: Hekim portalı gerçekten kullanılabiliyor mu?

Çalışmada hekim portalı için iki kritik gösterge raporlandı:

• SUS (System Usability Scale): 79 → “ortalamanın üstünde” kullanılabilirlik
• NPS (Net Promoter Score): 10 → “kabul edilebilir” önerilebilirlik

SUS 79, dijital sağlık uygulamalarında iyi bir eşiktir; ancak NPS’in 10 olması, hekimlerin “evet kullanılabilir ama daha iyi olabilir” çizgisinde olduğunu düşündürüyor.

Hekimlerin en net talebi arayüz tarafında: farklı veri noktalarının ayrı grafiklerde, trendi net gösteren bir biçimde sunulması.

4) Klinik kararlar: Dijital veri neyi değiştirdi?

En kritik bölüm burası: Dijital veri sadece “ekran süsü” mü, yoksa kararları etkiliyor mu?

• Dijital veri varken alınan karar sayısı: 37
• Dijital veri yokken alınan karar sayısı: 29

Daha da önemlisi: Dijital veri, 37 kararın 20’sinde tetikleyici olarak raporlandı. Ancak hiçbir zaman tek başına değil; her seferinde hasta öyküsüyle (20/20) ve bazen muayene bulgularıyla (9/20) birlikte kullanıldı.

Bence bu, doğru bir klinik davranış: Dijital sağlık verisi “hakem” değil, kanıt katmanı.

“Görünmez semptomlar” neden dijital sağlığın kalbinde?

Kısa cevap: MS’de yorgunluk, bilişsel zorlanma, depresyon, ağrı, mesane/bağırsak sorunları gibi belirtiler randevuda eksik kalır; hasta günlüğü ve düzenli dijital testler bu kör noktayı daraltır.

MS yönetiminde en sık yaşanan iletişim problemi şudur: Hasta iyi gününde gelir, “idare ediyorum” der; kötü günleri anlatmak zor olur. Üstelik bazı şikâyetler (mesane, cinsel işlev, duygu durum) kültürel olarak da daha zor paylaşılır. Türkiye’de bu zorluk bazen daha belirgin; hasta mahremiyet ve utanma nedeniyle konuyu açmayabiliyor.

Bu çalışmada hekimlerin özellikle duygu durum (mood) görselleştirmelerini en faydalı alan olarak puanlaması tesadüf değil. Düzenli izlem, depresyon ve anksiyete gibi durumların “arada kaynamasını” azaltır.

Buradan “Sağlık Sektöründe Yapay Zekâ ve Dijital Sağlık” serimizin ana temasına bağlanalım: Bu tür sürekli veri, yapay zekâ modelleri için de yakıttır.

• Trend kırılması (ör. yürüyüşte 3 haftada belirgin bozulma)
• Semptom kümeleşmesi (yorgunluk + mood düşüşü + bilişsel testte kötüleşme)
• Relaps şüphesi ile günlük dalgalanmanın ayrımı

Bunlar, iyi tasarlanmış analitikle klinisyene “erken uyarı” olarak geri dönebilir. Ama şart şu: önce verinin klinik iş akışında anlamlı bir yere oturması.

Hastane ve dijital sağlık ekipleri için pratik yol haritası

Kısa cevap: Simülasyonu bir “pilot öncesi filtre” olarak kullanın; ölçmeniz gereken metrikleri baştan belirleyin; ESK (EHR) entegrasyonu ve klinik zaman maliyetini tasarımın merkezine koyun.

Bu çalışmadan yola çıkarak, dijital sağlık çözümü geliştiren/alan ekipler için uygulanabilir bir çerçeve çıkarılabilir:

1) Pilot öncesi simülasyonla eleme yapın

Gerçek dünyada pilot yapmak pahalıdır. Simülasyonla şu soruları 2-4 hafta içinde yanıtlayabilirsiniz:

• Hekim veriyi nerede kullanıyor: hazırlıkta mı, görüşmede mi?
• Hangi ekranlar zaman kaybettiriyor?
• Hangi grafikler yanlış yorumlanmaya açık?
• Hangi alarm/özet formatı kararları hızlandırıyor?

2) “Ek 2 dakika” riskini ciddiye alın

Bu çalışma, ilk kullanımda bile 1,7-2 dakika fark gösterdi. Türkiye’de birçok klinikte randevu süreleri zaten kısıtlı. Dolayısıyla ürün ekibi için hedef net olmalı:

• Veriyi özetleyen tek ekran
• Klinik soruya göre filtre (biliş, yürüme, el fonksiyonu)
• “Ne değişti?” trend özeti

3) Karar desteğini “tek başına karar” gibi konumlamayın

Hekimler dijital veriyi, öykü ve muayene ile birlikte kullandığında güven artar. Ürün dili ve eğitim içeriği şu çizgide olmalı:

• “Bu veri tanı koydurmaz; izlemde ipucu verir.”
• “Dijital ölçüm, klinik ölçekleri tamamlar.”

4) Yapay zekâ hedefi: daha iyi triage, daha erken aksiyon

Dijital sağlık + yapay zekâ birlikteliği en hızlı değeri şu alanlarda üretir:

• Randevu öncesi risk sınıflama (kim daha acil?)
• Klinik ekip için önceliklendirme (hemşire/sekreter iş akışı)
• Uygun yönlendirme (fizyoterapi, psikiyatri, üroloji)

Bu, hem klinik kaliteyi hem de kaynak yönetimini iyileştirir.

Sık sorulanlar (sahada karşımıza çıkıyor)

“Simülasyon sonuçları gerçek hayata taşınır mı?”

Tam kopya değil, ama erken sinyal verir. Özellikle kullanılabilirlik ve iş akışı tıkanıklıkları simülasyonda yakalanır. Sonrasında daha küçük bir gerçek yaşam pilotu ile doğrulama yapılır.

“Dijital takip hekimi yorar mı?”

Eğer veri iyi sunulmazsa evet. Bu nedenle hedef “daha fazla veri” değil, daha net özet olmalı. Trend ve sapma gibi analitikler burada belirleyici.

“Telekonsültasyonda değer daha mı yüksek?”

MS gibi muayenesi zor, semptomları dalgalanan hastalıklarda telekonsültasyon zaten veri açlığı yaşatır. Bu nedenle dijital ölçümler telekonsültasyonda genellikle daha anlamlı bir tamamlayıcıdır.

Bir sonraki adım: Simülasyondan ölçeklenebilir dijital sağlığa

Klinik simülasyon yaklaşımı, dijital sağlık projelerinde “kanıt üretiminin kısa yolu” gibi çalışıyor. Bu çalışmada da mesaj net: akıllı telefon tabanlı testler ve hasta günlüğü, MS bakımında kararları artırıyor; bunun bedeli ise yönetilebilir bir zaman maliyeti ve iyileştirilmesi gereken bir arayüz.

Benim gördüğüm en kritik fırsat şu: Dijital izlem verisi, doğru tasarlanmış yapay zekâ analitiğiyle birleştiğinde, MS’de sadece izlem değil erken aksiyon kültürü oluşturabilir. Bu, hem klinisyen hem hasta tarafında güveni artırır.

Sizce kendi kurumunuzda dijital takip araçlarını yaygınlaştırmanın önündeki en büyük engel hangisi: zaman, entegrasyon, veri güvenliği mi; yoksa “bu veriyle ne yapacağım?” belirsizliği mi?