Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekânın Geleceği: Noktasal Araçlardan Modüler Mimarilere ve Klinik Veri Madenlerine
McKinsey & Company’nin Kasım 2025’te yayımladığı “The coming evolution of healthcare AI toward a modular architecture” raporu, sağlık alanında yapay zekânın geçirdiği dönüşümü ve önümüzdeki 3-5 yılın yönünü çok net özetliyor. Rapora göre bugün yüzlerce “point solution” (tek bir iş akışını iyileştiren dar kapsamlı araç) pazara giriyor. Ancak bu hızlı büyüme çok geçmeden iki köklü değişimi tetikleyecek:
- Bu araçların birleşeceği, modüler ve birbirine bağlı “agentic” AI mimarileri
- Sağlık kuruluşlarının ellerindeki büyük klinik veri havuzlarını birer “klinik veri madeni”ne dönüştürmesi
Aşağıda bu iki dönüşümü ve tüm paydaşlar için pratik sonuçlarını daha anlaşılır bir dille özetliyorum.
1. Mevcut Durum: Point Solution Patlaması ve Yeni Parçalanma Sorunu
2023–2025 arasında sağlık alanındaki AI yatırımları %20’nin üzerinde büyüdü. 2015–2024 döneminde FDA, 1.000’den fazla AI destekli tıbbi cihaz onayladı; bunların büyük bölümü radyolojiye ait. Aynı zamanda 2.400’den fazla sağlık-AI girişimi kuruldu ve 2025 özellikle büyük yatırımların yılı oldu:
- OpenEvidence: 210 M$ Series B + 200 M$ Series C
- Aidoc: 150 M$ yatırım (Nvidia ve büyük sağlık kuruluşları katıldı)
Bu girişimler tek bir iş akışını ciddi ölçüde hızlandıran çözümler sunuyor: ambient scribe (otomatik dokümantasyon), radyoloji triyajı, prior authorization otomasyonu, gelir döngüsü yönetimi, vardiya planlama vb. Örneğin Kaiser Permanente sadece ambient scribe kullanarak 15 ayda 16.000 saat dokümantasyon süresi tasarruf etti.
Ancak araç sayısı arttıkça yeni bir sorun ortaya çıkıyor:
- Her tool kendi arayüzünü, kendi entegrasyonunu ve kendi veri formatını gerektiriyor.
- Bu da teknik borç, eğitim yükü ve kullanıcı yorgunluğunu artırıyor.
- Kısacası, bugünün verimliliği yarının karmaşasına dönüşme riski taşıyor.
2. Yaklaşan Dönem: Modüler ve Agentic AI Mimarileri
Raporun temel tezi şu:
Uzun vadede kazananlar, bu dağınık point solution’ları birbiriyle konuşabilen, modüler ve ajan tabanlı (agentic) bir mimari altında birleştiren oyuncular olacak.
Bu mimari üç ana katmandan oluşuyor:
- Alana özel AI modelleri (radyoloji, gelir döngüsü, farmakovijilans vb.)
- Akıllı yazılım ajanları (intelligent agents): Görevleri modeller arasında yönlendirip uçtan uca otomasyon sağlayan katman
- Açık protokoller (ör. MCP – Model Context Protocol): Veriye bulunduğu yerden, güvenli ve gerçek zamanlı erişim sağlayan standartlar
Bu mimari ile:
- Bir hastanın görüntüsünün raporlanmasından risk skorlamaya, faturalamaya ve ödeme onayına kadar tüm süreç tek bir orkestrasyon katmanı tarafından yönetilebilecek.
- Bir kurum 50 farklı AI aracı kullansa bile, tüm hasta yolculuğu boyunca akış kesintisiz ve bağlamı bilen bir yapıda ilerleyebilecek.
Bu dönüşümü hızlandıran iki dış etken var:
- CMS’in 2024–2026 birlikte çalışabilirlik kuralları (TEFCA, FHIR zorunluluğu)
- Hyperscaler’ların agresif girişi (Google MedGemma, Nvidia–Mayo Clinic iş birliği, Epic + hyperscaler scribe anlaşmaları)
Sonuç:
Geleceğin sağlık AI ekosistemi tek bir dev EHR veya binlerce izole çözüm değil; açık, modüler ve agentic bir mesh mimari olacak.
3. Yeni Kâr Alanı: Klinik Veri Madenleri
ABD’deki en büyük 10 sağlık sistemi, yüz binlerce yatak ve milyonlarca hastanın uzun dönem klinik verisini yönetiyor. Bu veri; doktor notları, görüntüler, genomik bilgiler, cihaz çıktıları, reçeteler ve faturalar gibi birçok katmandan oluşuyor.
GenAI ve agentic AI sayesinde bu dev veri havuzunu yapılandırılmış, yüksek kaliteli ve model eğitimi için kullanılabilir hâle getirmek artık mümkün.
Raporun öngörüsüne göre sağlık sistemleri bu veriyi bir kâr merkezine dönüştürebilir:
- Kimliksizleştirilmiş veri setlerini teknoloji girişimlerine lisanslama
- Pharma ve medtech şirketleriyle gelir paylaşımı modeli
- Kendi popülasyonlarına özel AI modelleri geliştirip satma
Örneğin 5 milyon hastanın verisiyle eğitilmiş, yerel popülasyonda çok daha iyi çalışan bir sepsis tahmin modeli ulusal ölçekte lisanslanabilir.
Bu alandaki en kritik nokta: data governance.
Mahremiyet, onam, model izlenebilirliği, bias kontrolü ve klinik doğrulama konularında güçlü bir yapı kuramayan kurumlar bu fırsatı değerlendiremeyecek.
4. Paydaşlar İçin Pratik Öneriler
Sağlık Kuruluşları
- Point solution’ları bir “başlangıç rampası” olarak görün; en yüksek geri dönüş sağlayan alanlardan başlayın (ambient scribe, gelir döngüsü vb.).
- 2026 sonuna kadar hedef mimariyi belirleyin: Agentic AI + açık protokoller + güçlü veri yönetişimi.
- Kendi klinik veri madeni stratejinizi tanımlayın.
Sigorta Şirketleri
- Sağlayıcılar AI ile prior auth ve claim süreçlerini hızlandıracak; siz de botlarınızı aynı hızda geliştirmek zorundasınız.
- Ortak veri havuzları ve ortak modeller, uzun vadede maliyetleri düşürecek.
Girişimler ve Yatırımcılar
- Tek bir point solution artık yüksek exit getirmiyor.
- Değer yaratacak şirketler:
- Güçlü dağıtım ağı olanlar
- Platform / orkestrasyon katmanına dönüşebilenler
- Klinik veri madenleriyle stratejik ortaklık kurabilenler
- Yatırımcılar “entegrasyon hızı” ve “plug-in mimari uygunluğu”na artık çok önem veriyor.
Hyperscaler ve Büyük Teknoloji Şirketleri
- Sağlık, artık sadece bir dikey değil; 4,9 trilyon dolarlık dev bir dönüşüm alanı.
- Liderlik için yalnızca altyapı değil, orkestrasyon katmanı ve veri erişimi de kritik.
Sonuç
2025–2030 döneminde sağlıkta yapay zekâ rekabeti, tek bir ürünün en iyisi olma yarışı değil; veriyi yöneten, modelleri orkestre eden ve güveni sağlayan mimarileri kurma yarışı olacak.
En büyük avantajı elde edecek kuruluşlar:
- Klinik veriyi en iyi yönetenler
- Modüler ve agentic AI mimarilerini kurabilenler
- Hasta gizliliği ve veri yönetişimini en güçlü şekilde sağlayabilenler
Bugün kullanılan ambient scribe, revenue cycle botları ve radyoloji AI çözümleri aslında yarının modüler mimarisinin yapı taşları. Önemli olan, bu taşları rastgele değil, bilinçli bir plan doğrultusunda yerleştirmek.
McKinsey raporunun son cümlesi bu dönüşümü çok iyi özetliyor:
“Uzun vadede, farklı klinik ve idari dikeylerde yatay şekilde ölçeklenebilen modüler ve bağlantılı bir sağlık AI mimarisi kurabilenler, klinik veri madenlerinin yükselişinin önünü açacak ve sağlık değer zincirini kökten dönüştürecek.”
2026’dan itibaren asıl soru şu olacak:
“Kaç AI aracı kullanıyorsunuz?” değil, “Mimarinizi ne kadar modüler ve agentic kurdunuz?”
Bugünden hazırlananlar, yarının lideri olacak.
https://www.youtube.com/live/kDiX_hZM_uI?si=3N2RqdCy9b129Zz0
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder