30 Saniyede Özet
Buffalo Üniversitesi'nden bir araştırmacı, Amerikan Diyabet Derneği'nden (ADA) üç yıllık bir hibe aldı. Hibe, obezitesi olan ergenler için yapay zekâ destekli bir mobil yaşam tarzı programını birinci basamağa uyarlamayı amaçlıyor. Planlanan randomize çalışmaya 72 ergen alınacak. Bu bir sonuç haberi değil; ortada henüz etkinlik verisi yok, yalnızca finanse edilmiş bir proje var.
Ne oldu?
Buffalo Üniversitesi (University at Buffalo) 15 Eylül 2026'da bir basın duyurusu yayımladı. Duyuruya göre Jacobs Tıp ve Biyomedikal Bilimler Okulu'ndan Amanda Ziegler, ADA'dan üç yıllık bir araştırma fonu aldı. Ziegler, Aile Hekimliği Bölümü'ne bağlı Birinci Basamak Araştırma Enstitüsü'nde araştırma kadrosunda yardımcı doçent. Duyuruda hibenin parasal tutarı belirtilmiyor.
Projenin adı PrevenTeen. Hedef grup, obezitesi olan ergenler. Program; akıllı telefon uygulaması, uzaktan izlem, kişiye özel hedef belirleme ve hekimle bağlantılı destekten oluşuyor. Duyuruya göre yapay zekâ, hekime hastaya özgü yaşam tarzı önerileri sunarak danışmanlığı kolaylaştıracak.
Duyuruya göre sistem, birinci basamaktaki elektronik sağlık kaydı (EHR, hastanın dijital dosyası) yazılımlarına kolayca eklenecek biçimde tasarlanıyor. Proje, mobil sağlık şirketi PreventScripts ile ortak yürütülecek. Uygulama sahaları Buffalo bölgesindeki bir pediatrik endokrinoloji birimi ve iki çocuk sağlığı polikliniği. Pediatri Bölümü'nden Lucy Mastrandrea, Teresa Quattrin ve Sarah Ventre ortak araştırmacılar arasında yer alıyor.
Kanıt ne kadar güçlü?
Şu aşamada değerlendirilecek bir klinik sonuç yok. Duyuru, bir çalışma planını ve onun fonlanmasını anlatıyor. Plan üç basamaklı. Önce klinisyen, ergen ve ailelerden oluşan bir danışma kurulu kurulacak.
Ardından program küçük bir grupta kullanılabilirlik ve katılım açısından denenecek. Son aşamada 72 ergen, PrevenTeen ya da güçlendirilmiş olağan bakım koluna randomize edilecek. Sonlanımlar genel olarak obezite ve kardiyometabolik göstergeler diye tanımlanıyor. Birincil sonlanım, izlem süresi ve güç hesabı (örneklem büyüklüğünün gerekçesi) ise duyuruda yok.
Bu büyüklük daha çok uygulanabilirlik ve ön etki tahmini için uygun görünüyor. Kesin etkinlik kanıtı için tek başına yeterli olmayabilir. Ayrıca ergenlerde uygulama kullanımının zamanla azalması, dijital programlarda sık tartışılan bir konudur. Bu nedenle katılımın nasıl ölçüleceği de sonuç kadar önemli olacak.
Duyuru, PreventScripts modelinin erişkin aile hekimliği pratiğinde birçok kardiyometabolik değerde anlamlı iyileşme sağladığını söylüyor. Ancak bu iddia için bir hakemli yayın künyesi verilmiyor. Bu nedenle erişkin verisini şimdilik kurumun kendi açıklaması olarak okumak gerekiyor.
Yapay zekânın hangi veriyle, hangi yöntemle öneri ürettiği de açıklanmıyor. Önerinin bir kural tabanlı sistemden mi, yoksa öğrenen bir modelden mi geldiği bilinmiyor. Dolayısıyla yapay zekâ bileşeninin katkısını ayrıca ölçmek şimdilik mümkün görünmüyor.
Hekim için ne anlama geliyor?
Ergen obezitesi birinci basamakta büyük bir iş yükü. ABD Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC), ulusal sağlık ve beslenme taraması NHANES'in 2017–Mart 2020 verilerini aktarıyor. Bu verilerde 12–19 yaş grubunda obezite sıklığı yüzde 22,2.
Amerikan Pediatri Akademisi'nin (AAP) 2023 kılavuzu, yoğun sağlık davranışı ve yaşam tarzı tedavisini temel yaklaşım olarak öneriyor. Kılavuza göre bu tedavi en çok, 3–12 ay içinde en az 26 saat yüz yüze ve aile odaklı temas sağlandığında etkili.
Bu yoğunluğu kısa muayene süreleriyle sağlamak zor. PrevenTeen gibi projeler, bu açığı dijital araçlarla kapatmanın yollarını arıyor. EHR entegrasyonu, verinin hekimin önüne düşmesi demek. Bu da yeni bir izlem ve sorumluluk yükü anlamına gelebilir.
Sonuçlar yayımlandığında şu sorular yol gösterici olabilir.
Yapay zekâ önerisi hekime mi gidiyor, doğrudan ergene mi?
Kontrol kolu benzer yoğunlukta insan desteği alıyor mu?
Sonlanımlar yalnızca vücut kitle indeksi mi, yoksa glisemi ve lipidler de ölçülüyor mu?
Uygulama kullanımı ilk aylardan sonra hangi düzeyde kalıyor?
Ailenin ve ergenin veri paylaşımı onamı nasıl alınıyor?
Türkiye'den bakınca
Böyle bir uygulama Türkiye'ye gelirse iki düzenleyici soru öne çıkar. Tanı ya da tedaviye yön veren yazılımlar tıbbi cihaz kapsamına girebilir. Bu alanda yetkili kurum Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (TİTCK). Ayrıca Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK), sağlık verisini özel nitelikli kişisel veri sayıyor.
Ergenlerde veli onamı ve verinin yurt dışındaki sunuculara aktarılması ayrıca dikkat ister. PrevenTeen'in Türkiye'de kullanıma sunulduğuna dair bir bilgi yok. Bugün için bu proje, yerel pilot çalışmalar için bir tasarım örneği olarak okunabilir.
Sık sorulan sorular
PrevenTeen uygulaması etkili mi?
Henüz bilinmiyor. Açıklanan şey bir araştırma fonu ve çalışma planı; randomize çalışmanın sonuçları yok. Etkinlik hakkında konuşmak için yayımlanmış veriyi beklemek gerekiyor.
Yapay zekâ bu programda tam olarak ne yapıyor?
Duyuruya göre yapay zekâ, hekime hastaya özgü yaşam tarzı önerileri sunuyor. Algoritmanın türü, eğitim verisi ve doğrulaması açıklanmadı. Bu nedenle bileşenin katkısını ayrı değerlendirmek şimdilik mümkün değil.
72 ergenlik bir çalışma yeterli mi?
Uygulanabilirlik ve ön etki için anlamlı bir başlangıç olabilir. Farklı nüfuslara genelleme için daha büyük ve uzun izlemli çalışmalar gerekir. Birincil sonlanım açıklandığında daha net bir değerlendirme yapılabilir.
Kaynaklar
University at Buffalo (2026) — Making healthy lifestyle change accessible for teens is goal of American Diabetes Association grant awarded to UB investigator: https://www.buffalo.edu/news/releases/2026/09/UB-ADA-Grant-Primary-Care-Research-Institute.html
EurekAlert! / University at Buffalo (2026) — Aynı duyurunun dağıtım kopyası: https://www.eurekalert.org/news-releases/1144110
CDC (erişim 2026) — Childhood Obesity Facts: https://www.cdc.gov/obesity/childhood-obesity-facts/childhood-obesity-facts.html
Hampl SE ve ark., AAP (2023) — Clinical Practice Guideline for the Evaluation and Treatment of Children and Adolescents With Obesity: https://publications.aap.org/pediatrics/article/151/2/e2022060640/190443/Clinical-Practice-Guideline-for-the-Evaluation-and
T.C. Mevzuat — 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (madde 6): https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.6698.pdf
News-Medical (2026) — haber kaynağı, New ADA grant funds AI mobile tool to prevent teen diabetes: https://www.news-medical.net/news/20260916/New-ADA-grant-funds-AI-mobile-tool-to-prevent-teen-diabetes.aspx
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.
İlgili Yazılar
Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:
Buffalo Üniversitesi, ADA fonuyla obez ergenler için yapay zekâ destekli mobil programı 72 gençte deneyecek. Sonuç yok; plan ve açık sorular burada.