FİKİR LİDERLERİ DERGİSİÖNE ÇIKANLARTEKNOLOJİYAPAY ZEKA

Çağlar Gözüaçık ile Teknoloji ve Doctor Follow AI

DoctorFollow AI Kurucu Ortağı Çağlar Gözüaçık, Fikir Liderleri Dergisi’nin yeni sayısında, “Nadir Hastalıklar” özel dosyasına konuk oldu.

Doctor Follow AI Kurucu Ortağı Çağlar Gözüaçık, Fikir Liderleri Dergisi’nin yeni sayısında, “Teknoloji” özel dosyasına konuk oldu.

 

“Türkiye’de tıp, her zaman öncüdür! Sağlıkta yapay zekâ artık geleceğin değil, bugünün gerçeği. Ve yaşanan dönüşüm düşündüğümüzden çok daha hızlı ilerliyor.”

 

Teknoloji
Doctor Follow AI

Çağlar Gözüaçık
Uzman Sağlık İletişimcisi, Doctor Follow AI Kurucu Ortak
Tazefikir İletişim Grubu, Bahçeşehir Üniversitesi Öğretim Üyesi

 


⭐️ Günümüzde yapay zeka, tanı desteği, risk analizi, tedavi önerileri ve klinik kılavuz entegrasyonu gibi alanlarda hekimlere destek sağlıyor. Bu dönüşüm yalnızca klinik süreçleri değil, hasta algısını da değiştiriyor….. Klinik kılavuzları, bilimsel literatürü ve yapılandırılmış tıbbi bilgiyi bir araya getiren Türkiye’nin ilk klinik karar destek platformu; hekimlerin tanı ve tedavi süreçlerinde hızlı ve kanıta dayalı karar vermesine yardımcı olmayı hedefliyor.

Tıp dünyası, tarihinin en hızlı bilgi üretim dönemini yaşıyor. PubMed verilerine göre her gün binlerce yeni bilimsel çalışma yayımlanıyor ve klinik kılavuzlar sürekli güncelleniyor. Bu durum, tıbbın gelişimi açısından büyük bir avantaj sağlarken, hekimlerin tüm güncel bilgiye hâkim olması giderek zorlaşıyor. Tam da bu noktada yapay zekâ tabanlı klinik karar destek sistemleri, modern sağlık hizmetlerinin önemli bir bileşeni haline gelmeye başlıyor.

Amerika Birleşik Devletleri’nde bu dönüşüm artık somut verilerle kendini gösteriyor. Yapay zekâ tabanlı klinik bilgi platformu OpenEvidence, 2026 yılında sadece tek bir günde hekimler tarafından 1 milyon klinik soru sorulduğunu açıkladı. Bu veri, yapay zekâ destekli klinik karar sistemlerinin günlük hekim pratiğine hızla girdiğinin en çarpıcı göstergelerinden biri. Ayrıca haberler ABD’de yapay zekâ tabanlı klinik destek platformlarının Mayo Clinic, Mass General Brigham, Cleveland Clinic ve Johns Hopkins gibi kurumlarda aktif olarak kullanılmaya başladığını ortaya koyuyor. Bu sistemler; tanı desteği, risk analizi, tedavi önerileri ve klinik kılavuz entegrasyonu gibi alanlarda hekimlere destek sağlıyor. Bu dönüşüm yalnızca klinik süreçleri değil, hasta algısını da değiştiriyor.

2025 yılında JAMA Network Open dergisinde yayımlanan ve Almanya’da 1276 kişi ile yapılan araştırma, yapay zekâ kullanan hekimlerin hastalar tarafından; daha yetkin, daha dikkatli ve daha güncel bilgiye sahip olarak değerlendirildiğini ortaya koydu. Aynı çalışmada, hastaların AI destekli çalışan hekimlerden randevu alma isteğinin de daha yüksek olduğunu gösterdi. Benzer şekilde JMIR’de (Journal of Medical Internet Research, 2025) yayımlanan bir çalışmada, hastaların yapay zekâyı doktorun yerine geçen bir sistem olarak değil, doktoru destekleyen bir araç olarak gördüklerini ortaya koydu. Nature Digital Medicine’de (2025) yayımlanan bir başka makale ise, hastaların yapay zekâ ile temas ettikçe bu sistemlere olan güvenlerinin arttığını gösterdi.

Türkiye’de yapılan çalışmalar da benzer bir eğilimi ortaya koyuyor. Marmara Üniversitesi’nde yapılan ve hastaların sağlık hizmetlerinde yapay zekâ kullanımına yönelik tutumlarını inceleyen araştırma, hastaların yapay zekâyı özellikle;

Tanı doğruluğunu artırma,
Hata riskini azaltma ve
Hekim kararını destekleme alanlarında olumlu değerlendirdiğini ortaya koydu.

Aynı çalışmada, hastaların önemli bir bölümü doktor + yapay zekâ modelini tek başına doktora göre daha güven verici bulduğunu ifade etti. Bu bulgular, yapay zekânın sağlıkta yalnızca teknolojik bir gelişme olmadığını, aynı zamanda hasta güveni ve hastane itibarı açısından da önemli bir faktör haline geldiğini gösteriyor.

Bu dönüşümün Türkiye’deki örneklerinden biri de Doctor Follow AI platformu. Klinik kılavuzları, bilimsel literatürü ve yapılandırılmış tıbbi bilgiyi bir araya getiren Türkiye’nin ilk klinik karar destek platformu hekimlerin tanı ve tedavi süreçlerinde hızlı ve kanıta dayalı karar vermesine yardımcı olmayı hedefliyor.

Doctor Follow CEO’su Uzm. Dr. Bekir Çakmak’ın da ifade ettiği gibi; Amerika’da doktorların %40’ından fazlası yapay zeka tabanlı klinik karar destek sistemlerini co pilot olarak kullanıyor ve iş yüklerini bu doğrultuda yapay zeka ile bölüşüyor. Aynı zamanda en güncel ve referanslı bilgiye dayalı karar almak için bu sistemlerden yararlanıyor. Elbette bu teknolojik dönüşümde, bugüne kadar pek çok yeniliğe en hızlı şekilde adapte olmayı başaran Türk sağlık sistemi ve doktorlarımız da öncü olarak yer alacak.

Doctor Follow AI’yı Amerika’daki oyunculardan ayıran ise bizim için stratejik olarak çok önemli olan hasta verilerini ve sorgulamaları, yurt dışındaki server’larda değil, Türkiye’deki server’larda barındırması. Bu konu KVKK açısından da bir zorunluluk. Aynı zamanda Türk doktorlarının deneyimi ve emeğiyle yaratılmış olması. İnanıyoruz ki DF AI, yapay zekâ tabanlı klinik karar destek sistemlerinin Türkiye’de daha hızlı yayılmasına katkı sağlayacak. Son iki yılda yapılan onlarca çalışma gösteriyor ki;

Yapay zekâ kullanan hekimlere güven artıyor.
Yapay zekâ kullanan hastaneler daha modern ve yenilikçi algılanıyor.
Klinik karar destek sistemleri hızla yaygınlaşıyor.
Doktor + Yapay zekâ modeli sağlıkta yeni standart haline geliyor.

Sanıldığının aksine yapay zekâ, hekimlerin yerini almıyor. Yapay zekâ ile çalışan hekimlerin, hem klinik karar kalitesi hem de hasta güveni açısından daha güçlü bir konuma geldiği giderek daha net görülüyor. Sağlıkta yapay zekâ artık geleceğin değil, bugünün gerçeği. Ve yaşanan dönüşüm düşündüğümüzden çok daha hızlı ilerliyor.⭐️


Kaynaklar

1. JAMA Network Open — Public Perception of Physicians Using AI (2025) 2. JMIR — Patient Perception of AI in Healthcare (2025) 3. Nature Digital Medicine — Public perception of AI in healthcare (2025) 4. Marmara Üniversitesi — Hastaların Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımına Yönelik Tutumları (2025) 5. OpenEvidence — 1 milyon günlük klinik soru (2026)

 

 

Comment here