ABD'de iki hekim bilişimci, yapay zekânın en çok elektronik sağlık kaydının (EHR) içinde fark edilmeden çalıştığında işe yaradığını savundu. Bu bir görüş; habere konu olan söyleşide anket ya da ölçüm verisi yok.…
Haberi paylaş
İlgilenecek birine ulaştırın.
Hekimler, yapay zekânın EHR içinde fark edilmeden çalıştığında değer ürettiğini söylüyor. Ortam dinleyen not araçlarında kanıt ne gösteriyor?
ABD'de iki hekim bilişimci, yapay zekânın en çok elektronik sağlık kaydının (EHR) içinde fark edilmeden çalıştığında işe yaradığını savundu. Bu bir görüş; habere konu olan söyleşide anket ya da ölçüm verisi yok. Hakemli çalışmalar ise ortam dinleyen not araçlarının belge süresini ölçülebilir ama mütevazı düzeyde kısalttığını gösteriyor. Mesai dışı EHR süresi büyük çok merkezli çalışmada değişmedi.
Healthcare IT News, 16 Eylül 2026'da iki bölümlük bir dizinin ilk yazısını yayımladı. Yazıda Sağlık Bilgi ve Yönetim Sistemleri Derneği'nin (HIMSS) hekim topluluğundan iki isim görüş bildirdi. Biri danışmanlık şirketi MITConn Advisors'ın yapay zekâ sorumlusu Ryan Sadeghian, diğeri Massachusetts'te bir pediatri grubunun bilgi işlem sorumlusu olan Stephen Morgan.
Haber sitesinin aktardığına göre iki hekimin ortak noktası iş akışına uyum. Onlara göre araç hekime ek adım yüklediğinde yararı azalıyor. Belge hızının tek başına bir başarı ölçütü olmadığını da vurguluyorlar.
Yazıda bu görüşleri destekleyen bir anket ya da sayısal veri yer almıyor. Bu nedenle aşağıda soruyu hakemli yayınların verisiyle ele alıyoruz.
Ortam dinleyen yapay zekâ yazmanı (ambient scribe), muayene konuşmasını dinleyip not taslağı çıkaran araçtır. Bu alandaki en güçlü tasarımlardan biri, NEJM AI'da Kasım 2025 sonunda çevrimiçi yayımlanan randomize çalışma. UCLA Health'te 14 branştan 238 ayaktan hasta hekimi üç kola ayrıldı.
Kollar Microsoft DAX Copilot, Nabla ve olağan bakım kontrolüydü. Araçlar mevcut olsa da kullanım sınırlı kaldı: DAX ziyaretlerin yüzde 33,5'inde, Nabla yüzde 29,5'inde kullanıldı. Nabla grubunda not başında geçen süre (time-in-note) kontrole göre yüzde 9,5 azaldı. DAX grubunda anlamlı değişiklik görülmedi.
Tükenmişlik ölçeklerinde iki araç kolunda da kontrole göre iyileşme işaretleri vardı. Bir hafif (1. derece) advers olay bildirildi ve hekimler klinik açıdan önemli hataları ara sıra gördüklerini belirtti. Çalışma tek merkezli ve yaklaşık iki ay sürdü.
Daha büyük ölçekli veri JAMA'da Nisan 2026'da yayımlandı. Beş ABD akademik kurumunda 8.581 klinisyen izlendi; bunların 1.809'u yapay zekâ yazmanını benimsedi. Benimseme, 8 saatlik planlı hasta süresi başına 16,0 dakika daha az belge süresi ve 13,4 dakika daha az toplam EHR süresiyle ilişkiliydi.
Aynı çalışmada haftalık ziyaret sayısı ortalama 0,49 arttı. Mesai dışı EHR süresi ise anlamlı olarak değişmedi. Bu gözlemsel bir kohort; kimin aracı benimsediği rastgele belirlenmedi.
JAMA Network Open'da Ekim 2025'te yayımlanan kalite iyileştirme çalışması da dikkat çekiyor. Altı sağlık sisteminden 263 klinisyende tükenmişlik oranı 30 günde yüzde 51,9'dan yüzde 38,8'e indi. Ancak tasarım öncesi-sonrası anket; kontrol grubu yok ve izlem 30 günle sınırlı.
Kanıtlar birlikte okunduğunda, hekimlerin söylediği tasarım ilkesiyle uyumlu bir tablo çıkıyor. NEJM AI denemesinde araç sunulduğunda bile hekimler onu ziyaretlerin yaklaşık üçte birinde kullandı. Kazanç dakikalarla ölçülüyor ve büyük kohortta mesai dışı yük değişmedi.
Buradan çıkan pratik ilke, aracın hekimin gününe yeni bir iş eklememesi. Taslak, notun zaten yazıldığı yerde ve düzenlenebilir biçimde belirmeli. Başarı da memnuniyet anketiyle değil, EHR kullanım kayıtlarıyla ölçülmeli.
Kurumunuz bir ortam dinleyen not aracı değerlendiriyorsa şu soruları sormak yararlı olur:
Yukarıdaki çalışmalar İngilizce konuşulan ABD kliniklerinde yapıldı. Türkçe muayene konuşmalarında aynı doğruluk ve zaman kazancının elde edileceği bu verilerden çıkarılamaz. Yerel pilotlarda Türkçe tıbbi terim ve kısaltmalarda hata oranı ayrıca ölçülmeli.
Muayene konuşmasının kaydı sağlık verisi içerir. 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK), sağlık verisini özel nitelikli kişisel veri sayar. Kaydın nerede işlendiği, ne kadar saklandığı ve yurt dışına aktarılıp aktarılmadığı baştan netleşmeli.
Hakemli çalışmalar kazancın gerçek ama mütevazı olduğunu gösteriyor. JAMA'daki çok merkezli çalışmada 8 saatlik planlı hasta süresi başına 16 dakika daha az belge süresi bulundu. Mesai dışı EHR süresi ise değişmedi.
NEJM AI'daki randomize çalışmada hekimler klinik açıdan önemli hataları ara sıra gördüklerini bildirdi. Bu nedenle taslak her zaman hekim tarafından okunup onaylanmalı.
Aracın hekimi EHR dışına çıkarmadan, mevcut iş akışının içinde çalışmasını anlatıyor. Amaç, hekimin araca uyum sağlamak için iş akışını değiştirmek zorunda kalmaması.
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.
Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler: