30 Saniyede Özet
Davranışsal sağlık şirketleri, yapay zekâyı tek seferlik taramadan sürekli risk izlemeye taşımayı öneriyor. Bu yaklaşımın dayandığı kanıt karışık. İntihar tahmin modelleri hastaları genel olarak iyi sıralıyor, ancak pozitif bir uyarının gerçek bir ölüme karşılık gelme olasılığı çok düşük. Modelin değeri büyük ölçüde uyarının ardından gelen klinisyen temasına bağlı ve bu durumda bile ölümleri azalttığı gösterilmedi.
Ne oldu?
Healthcare IT News, 14 Eylül 2026'da NeuroFlow'un üst yöneticisi Chris Molaro ile bir söyleşi yayımladı. NeuroFlow, birinci basamak gibi ortamlarda ruh sağlığı bakımına yönelik yazılım ve veri analitiği sunan bir şirket. Molaro, aralıklı taramanın yerini sürekli risk takibinin alması gerektiğini savundu. Sevklerin, hastanın bakıma gerçekten ulaşıp ulaşmadığı görülene kadar izlenmesini de önerdi.
Söyleşide öne çıkan sonuçlar, Independence Blue Cross (IBX) sigorta şirketinin verisiyle yapılan bir çalışmaya dayanıyor. Bu çalışma Aralık 2025'te American Journal of Managed Care dergisinde yayımlandı. Tasarım, eğilim skoru eşleştirmeli fark-içinde-fark analiziydi. Bu yöntem, müdahale alan ve almayan grupların zaman içindeki değişimini karşılaştırır.
Platformu kullanan 735 muayenehaneden gelen üyeler, 516 muayenehaneden gelen üyelerle karşılaştırıldı. Eşleştirme sonrası her grupta 6.487 kişi kaldı. Dergi özetine göre platform grubunun ayaktan ruh sağlığı hizmeti alma olasılığı yüzde 68 daha yüksekti. Ruh sağlığı nedenli acil başvuru olasılığı yüzde 35, yatış olasılığı yüzde 43 daha düşük bulundu.
Kanıt ne kadar güçlü?
IBX çalışması gözlemsel olduğu için nedensellik kuramıyor. Platformu benimseyen muayenehaneler daha büyüktü ve ölçülmemiş karıştırıcılar dışlanamıyor. Yazarların bir kısmı NeuroFlow ve başka bir ruh sağlığı şirketinde çalışıyor. Ayrıca çalışma, intihar tahmininden çok bakıma bağlanmayı inceliyor.
Tahmin modellerinin kendisine bakınca tablo daha net. Belsher ve arkadaşlarının 2019'da JAMA Psychiatry'de yayımladığı sistematik derleme 17 kohort ve 64 modeli inceledi. Toplam katılımcı sayısı 14 milyonu aşıyordu. Modellerin çoğunda genel sınıflama başarısı 0,80 ve üzerindeydi.
Ancak intihar ölümü için pozitif öngörü değeri çoğu modelde yüzde 1 ya da altındaydı. Pozitif öngörü değeri, uyarı verilen kişilerden kaçında olayın gerçekten yaşandığını gösterir. Nadir bir olayda iyi bir model bile çok sayıda yanlış alarm üretir.
ABD Gaziler Sağlık İdaresi'nin (VHA) REACH VET programı bu sorunu bakım süreciyle aşmaya çalıştı. Program, en yüksek riskli yüzde 0,1'lik dilimi bir klinisyene yönlendiriyor. McCarthy ve arkadaşlarının 2021 değerlendirmesinde programa girenlerde ayaktan randevular ve güvenlik planları arttı. Belgelenmiş intihar girişimleri ve ruh sağlığı yatışları azaldı.
McCarthy'nin de yazarları arasında olduğu 2025 tarihli değerlendirme ise 24 aylık intihar ölümlerinde anlamlı bir fark bulmadı. Tehlike oranı 0,92 idi ve güven aralığı 0,68 ile 1,24 arasındaydı. Yazarlar, bu kadar nadir bir sonucu saptamak için gücün yetersiz olduğunu belirtiyor.
İngiltere Ulusal Sağlık ve Bakım Mükemmelliği Enstitüsü (NICE) kendine zarar verme rehberinde temkinli bir çizgi çiziyor. Rehber, risk değerlendirme araçlarının intiharı öngörmek için kullanılmamasını öneriyor. Kimin tedavi alacağına ya da taburcu edileceğine bu araçlarla veya düşük-orta-yüksek sınıflamasıyla karar verilmemesini istiyor. Bunun yerine psikososyal değerlendirme içinde bireysel risk formülasyonu öneriyor.
Hekim için ne anlama geliyor?
Sürekli risk izleme, gözden kaçan hastaya dikkat çekmek için yararlı olabilir. Ancak algoritmik bir skor, klinik görüşmenin yerini tutmaz. Düşük skorlu bir hasta da risk taşıyabilir.
Kurumunuzda böyle bir sistem kurulacaksa şunlara bakın:
Uyarı eşiği ve beklenen yanlış alarm sayısı açıkça hesaplandı mı?
Her uyarının ardından kim, ne kadar sürede hastayla temas kuracak?
Güvenlik planı ve ölçüme dayalı bakım süreçlere dahil mi?
Model yerel veride sınandı ve zaman içinde izleniyor mu?
Hasta, verisinin sürekli işlendiğini biliyor ve onay verdi mi?
Türkiye'den bakınca
Söz konusu platformların Türkiye'de kullanımda olduğuna dair bir bilgi yok. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK), sağlık verisini özel nitelikli kişisel veri olarak sayıyor. Sürekli ruh sağlığı takibi, bu nedenle açık bilgilendirme ve sıkı veri güvenliği gerektirir. Klinik karar amaçlı bir yazılım, tıbbi cihaz sayılırsa Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (TİTCK) kapsamına girer.
Acil bir durumda algoritma beklenmemeli. Kendine zarar verme düşüncesi olan bir kişi için Türkiye'de 112 Acil Çağrı hattı aranabilir.
Siz ya da bir yakınınız kendinize zarar vermeyi düşünüyorsanız 112 Acil Çağrı'yı arayın ya da en yakın acil servise başvurun.
Sık sorulan sorular
AUC değeri yüksek bir intihar modeli neden yeterli değil?
AUC, modelin hastaları genel olarak ne kadar iyi sıraladığını gösterir. İntihar nadir olduğu için yüksek AUC bile çok sayıda yanlış alarm üretir. Klinik değer, uyarının ardından yapılan müdahaleye bağlıdır.
REACH VET intihar ölümlerini azalttı mı?
İlk değerlendirmede girişimler ve yatışlar azaldı, ancak ölümlerde fark görülmedi. 2025 değerlendirmesi de 24 aylık intihar ölümünde anlamlı bir fark bulmadı. Yazarlar gücün yetersiz olduğunu vurguluyor.
Hastamın risk skoru düşükse güvende sayılır mı?
Hayır, düşük skor riski dışlamaz. NICE rehberi de risk sınıflamasına dayanarak tedavi ya da taburculuk kararı verilmemesini öneriyor. Klinik görüşme ve güvenlik planı temel araç olmaya devam ediyor.
Kaynaklar
Zhu Y ve ark. (2025) — Linking Insured Adults to Behavioral Health Care: A Cost-Saving Solution, AJMC: https://www.ajmc.com/view/linking-insured-adults-to-behavioral-health-care-a-cost-saving-solution
Belsher BE ve ark. (2019) — Prediction Models for Suicide Attempts and Deaths: A Systematic Review and Simulation, JAMA Psychiatry: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30865249/
McCarthy JF ve ark. (2021) — Evaluation of the REACH VET Suicide Risk Modeling Clinical Program, JAMA Netw Open: https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2785078
Dent KR, Cooper S, McCarthy JF (2025) — The REACH VET Program and Mortality Outcomes Among Veterans at High Risk of Suicide, JAMA Netw Open: https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2836124
NICE (2022) — Self-harm: assessment, management and preventing recurrence (NG225): https://www.nice.org.uk/guidance/ng225/chapter/Recommendations
Healthcare IT News (2026) — Behavioral health AI moves from screening to continuous risk (haber kaynağı): https://www.healthcareitnews.com/news/behavioral-health-ai-moves-screening-continuous-risk
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.
İlgili Yazılar
Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:
Davranışsal sağlıkta yapay zekâ sürekli risk izlemeye kayıyor. İntihar tahmin modellerinin düşük pozitif öngörü değeri ve güvenlik rehberleri hekim gözüyle.