Yapay Zeka Acil Girişim Kararı Verme ve Uygulamada İşe Yarayacak Mı?
Özet
Yapay zeka; doğru karar vermenin ve zamanın çok önemli olduğu acil servislerin daha hızlı olması, daha doğru ve daha uygun kararların alınabilmesi için çok önemli bir fırsattır. İşlem kapasitesi çok fazla olan ve birçok faktörü eş zamanlı değerlendirebilen yapay zekanın yakın gelecekte hekimlere büyük destek olacağı düşünülmektedir. Yapılan pek çok çalışma yapay zekanın kullanımının acil servisler için çok faydalı olduğunu vurgulamaktadır. Yapay zeka, acil tıpta tanı, tedavi ve karar destek süreçlerinde önemli avantajlar sunmaktadır. Triaj sistemlerinde risk sınıflandırmasını hızlandırarak hangi hastaların önceliklendirilmesini konusunda verilen kararları iyileştirir. Görüntüleme analizlerinde saniyeler içinde kritik bulguları tespit ederek erken müdahale şansı sağlar. Karar destek sistemleri sayesinde kişiselleştirilmiş tedavi planları önerilirken, operasyonel verimlilik artar ve sağlık personelinin iş yükü azalır. Ayrıca, hasta takibi, veri yönetimi ve afet durumlarında hızlı müdahale gibi alanlarda önemli katkılar sunar. Ancak bazı dezavantajları da vardır. Yetersiz veya önyargılı verilerle eğitilen sistemler hatalı sonuçlar verebilir. Klinik kararlarda aşırı otomasyona güvenmek, insan faktörünü azaltabilir. Veri gizliliği, etik sorunlar ve sistemlere tam entegrasyon gibi teknik ve hukuki zorluklar da önemli riskler arasındadır. Bu nedenle yapay zeka insan denetimiyle dikkatli şekilde entegre edilmelidir. Yapay zeka için gelecekte çığır niteliğinde yeniliklerin olacağı düşünülmekle birlikte mevcut kısıtlılıklar ve özellikle ileride gelişebilecek etik problemlere karşı önlemlerin alınması gereklidir.
Referanslar
Keleş H. Tıpta yapay zeka uygulamaları. Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi. 2022;24(3):604–13.
Arslan K. Eğitimde yapay zeka ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi. 2020;11(1):71–88.
China’s Darwin Monkey is the world’s largest brain inspired supercomputer. LiveScience. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
Leonardo (supercomputer). Wikipedia. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
EuroHPC Systems Leonardo, Lumi share more details as finish lines near. HPCwire. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
Liu N, Zhang Z, Ho AF, et al. Artificial intelligence in emergency medicine. Journal of Emergency and Critical Care Medicine. 2018;2.
Taylor RA, Chmura C, Hinson J, et al. Impact of artificial intelligence–based triage decision support on emergency department care. NEJM AI. 2025;2(3).
Yi N, Baik D, Baek G. The effects of applying artificial intelligence to triage in the emergency department: a systematic review of prospective studies. Journal of Nursing Scholarship. 2025;57(1):105–18.
Da’Costa A, Teke J, Origbo JE, et al. AI driven triage in emergency departments: a review of benefits, challenges, and future directions. International Journal of Medical Informatics. 2025;105838.
Fernandes M, Vieira SM, Leite F, et al. Clinical decision support systems for triage in the emergency department using intelligent systems: a review. Artificial Intelligence in Medicine. 2020.
Salehinejad H, Kitamura J, Ditkofsky N, et al. A real world demonstration of machine learning generalizability in the detection of intracranial hemorrhage. Scientific Reports. 2021;11(1):17051.
White RD, Erdal BS, Demirer M, et al. Artificial intelligence to assist in exclusion of coronary atherosclerosis. Journal of Digital Imaging. 2021;34(3):554–71.
Aidoc. Wikipedia. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
Computer aided simple triage. Wikipedia. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
Shamout F, Shen Y, Wu N, et al. An AI system for COVID-19 patients. NPJ Digital Medicine. 2021;4(1):80.
Landman AB, Tilak SS, Walker GA. AI–generated ED summaries and handoffs. JAMA Network Open. 2024;7(12):e2448729.
El Bouri R, Taylor T, Youssef A, et al. Machine learning in patient flow: a review. Progress in Biomedical Engineering. 2021;3(2):022002.
Çetin B. Sağlık hizmetleri ve yapay zeka. Uluslararası Ekonomi ve Siyaset Bilimleri Akademik Araştırmalar Dergisi. 2023;7(17):53–67.
Battu A, Venkataramanaiah S, Sridharan R. Patient flow optimization... Applications of Computation in Mechanical Engineering. Singapore: Springer Nature; 2022.
Athota L, Shukla VK, Pandey N, et al. Chatbot for healthcare system. 2020 8th International Conference... IEEE.
Battineni G, Chintalapudi N, Amenta F. AI chatbot design. Healthcare. 2020;8(2):154.
Zhavoronkov A, Vanhaelen Q, Oprea TI. Will AI for drug discovery impact clinical pharmacology? Clinical Pharmacology & Therapeutics. 2020;107(4):780–85.
Drone Enhanced Emergency Medical Services. Wikipedia. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
Bossaert LL, Perkins GD, et al. Resuscitation Guidelines 2015. Resuscitation. 2015;95:81–99.
Al Faridi SG, M TS, et al. Drone assisted AED delivery. Journal of Angiotherapy. 2024;8(9):1–7.
Cheskes S, McLeod SL, et al. Drone delivery feasibility. Journal of the American Heart Association. 2020;9(14):e016687.
Maaz M, Leung KB, et al. Cost effectiveness of drone delivered AEDs. Resuscitation. 2025;209:110552.
Castelvecchi D. Can we open the black box of AI? Nature. 2016;538(7623):20–23.
Amann J, Blasimme A, et al. Explainability in AI for healthcare. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2020;20(1):310.
Lipton ZC. The mythos of model interpretability. Communications of the ACM. 2018;61(10):36–43.
Samek W, Wiegand T, Müller KR. Explainable artificial intelligence. [Preprint]. 2017.
Wachter S, Mittelstadt B, Floridi L. Transparent, explainable AI. Science Robotics. 2017;2(6):eaan6080.
Selbst AD, Barocas S. The intuitive appeal of explainable machines. Fordham Law Review. 2018;87(3):1085–1139.
Adadi A, Berrada M. Peeking inside the black box: XAI. IEEE Access. 2018;6:52138–60.
Doshi-Velez F, Kim B. Towards a rigorous science... arXiv [Preprint]. 2017.
Rudin C. Stop explaining black box models. Nature Machine Intelligence. 2019;1(5):206–15.
Morley J, Floridi L, et al. Review of AI ethics tools. Science and Engineering Ethics. 2020;26(4):2141–68.
Topol EJ. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books; 2019.
Wiens J, Saria S, Sendak M, et al. Do no harm: responsible ML. Nature Medicine. 2019;25(9):1337–40.
European Commission. Proposal for a regulation [...]. digital-strategy.ec.europa.eu. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
Voigt, P., & Von dem Bussche, A. The EU General Data Protection Regulation (GDPR). Springer; 2017.
Mittelstadt BD, Russell C, Wachter S. Explaining explanations. Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2019:279–88.
Ribeiro MT, Singh S, Guestrin C. “Why Should I Trust You?” Proceedings of ACM SIGKDD. 2016:1135–44.
Shokri R, Stronati M, et al. Membership inference attacks. IEEE Symposium on Security and Privacy. 2017:3–18.
Regulation (EU) 2016/679 (GDPR). (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
Barocas S, Selbst AD. Big data’s disparate impact. California Law Review. 2016;104:671–732.
Mehrabi N, Morstatter F, et al. A survey on bias and fairness. ACM Computing Surveys. 2021;54(6):1–35.
Buolamwini J, Gebru T. Gender Shades. Proceedings of Machine Learning Research. 2018;81:1–15.
Whittaker M, Crawford K, et al. AI Now Report 2018. AI Now Institute, NYU; 2018.
Floridi L, Cowls J, et al. AI4People ethical framework. Minds and Machines. 2018;28(4):689–707.
Mittelstadt B. Principles alone can’t ensure ethical AI. Nature Machine Intelligence. 2019;1(11):501–7.
Fjeld J, Achten N, et al. Principled Artificial Intelligence. Berkman Klein Center Research Publication. 2020.
Arntz M, Gregory T, Zierahn U. Risk of automation. OECD Social, Employment and Migration Working Papers. 2016;(189).
Bessen J. AI and jobs: the role of demand. NBER Working Paper. 2018;No. 24235.
OECD. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. 2019. https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/oecd-legal-0449 . (15.09.2025 tarihinde erişildi.)
UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. 2021. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137 . (15.09.2025 tarihinde erişildi.)
Dignum V. Responsible Artificial Intelligence. Springer; 2019; Vol. 2156.
Jeong J, Kim S, Pan L, Hwang D, Kim D, Choi J, et al. Reducing the workload of medical diagnosis through artificial intelligence: A narrative review. Medicine. 2025;104(6), e41470. )
Reducing Errors, Detecting the Rare: How GenAI is Transforming Care. ELHS Institute https://elhsi.org/Newsletters/Reducing-Errors-Detecting-the-Rare-How-GenAI-is-Transforming-Care/ 15.09.2025 tarihinde erişildi.
Global AI In Emergency Room [...]. Grandview Research Horizon. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
AI in ER & hospital management. The Business Research Company. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
AI emergency room hospital management. Intellect Markets. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
AI in ER & hospital management. Cognate Life Sciences. (10.09.2025 tarihinde erişildi.)
