DoktorClub
Hakkımızda
Kurumsal
Fırsatlar
Haberler
Kongreler
Akademi
LongeviTurk
Yapay Zeka Haber
İletişim
Oturum açDOKGPT'yi dene
DoktorClub
Sağlık Bilgisi.
Hekim Güveni.

Hasta Rehberleri

  • Belirti Rehberleri
  • Kadın Sağlığı
  • Ruh Sağlığı
  • Longevity
  • Acil & İlk Yardım
  • Tüm Sağlık Haberleri

Platform

  • DOKGPT
  • TUS Soru Bankası
  • Hesaplayıcılar
  • Akademi
  • Dijital Tıp Fakültesi

Topluluk

  • Hekim Ağı
  • Vaka Tartışmaları
  • Haberler
  • Yapay Zeka Haber
  • AI Sağlık Bültenleri
  • AI Sağlık Takipçisi
  • Kongreler
  • Doktorclub Awards
  • Akademi
  • Canlı Yayınlar

Kaynaklar

  • Dergiler
  • TUS Blog
  • Fırsatlar
  • Sıralama
  • VIP

Kurumsal

  • Hakkımızda
  • Kurumsal Çözümler
  • İletişim
  • Gizlilik & KVKK

Üyelik

  • Hekim Kaydı
  • Öğrenci Kaydı
  • Akademisyen Kaydı
  • Oturum Aç
DoktorClub© 2026 DoktorClub. Tüm hakları saklıdır.
InstagramLinkedIn
Ana Sayfa/AI Haberleri/Not yazan yapay zekâya 440 milyon dolar: Kanıt yet...
Haber25 Eylül 20265 dk

Not yazan yapay zekâya 440 milyon dolar: Kanıt yetişiyor mu?

Muayeneyi dinleyip not taslağı yazan iki şirket, Eylül 2026'da toplam 440 milyon dolarlık finansman açıkladı. Avustralya kökenli Heidi 340, İsveç merkezli Tandem Health 100 milyon dolar topladığını duyurdu.

Not yazan yapay zekâya 440 milyon dolar: Kanıt yetişiyor mu?

30 Saniyede Özet

Muayeneyi dinleyip not taslağı yazan iki şirket, Eylül 2026'da toplam 440 milyon dolarlık finansman açıkladı. Avustralya kökenli Heidi 340, İsveç merkezli Tandem Health 100 milyon dolar topladığını duyurdu. İkisi de not yazımından daha geniş iş akışlarına geçmeyi hedefliyor. Başka ürünlerle yapılmış bağımsız bir randomize çalışma ise daha sınırlı bir kazanç gösterdi.

Ne oldu?

Tandem Health, 14 Eylül 2026'da 100 milyon dolarlık B serisi yatırım aldığını duyurdu. Turu EQT'nin yönettiği Scaleup Europe Fund yönetti. Şirketin açıklamasına göre bu, fonun sağlık alanındaki ilk yatırımı ve toplam finansman 160 milyon dolara ulaştı.

Tandem'in açıklamasına göre ürün 14 Avrupa pazarında 10.000 sağlık kuruluşunda kullanılıyor. Şirket son altı ayda üç ürününü AB Tıbbi Cihaz Tüzüğü (MDR) kapsamında Sınıf IIa olarak belgelendirdiğini söylüyor. Bunlar ortam dinleyen kâtip, kodlama asistanı ve klinik karar desteği. Hedef, kendi deyişiyle bir klinik işletim sistemine dönüşmek.

Heidi ise 22 Eylül'de 340 milyon dolarlık yeni finansman açıkladı. Tutarın 100 milyon doları Blackbird liderliğinde C serisi hisse yatırımı. Kalan 240 milyon dolar, General Catalyst'in bir fonundan gelen büyüme yatırımı. Şirket değerlemesini 900 milyon dolar, toplam finansmanını 436,6 milyon dolar olarak veriyor.

Heidi'nin rakamları da şirket beyanı. Buna göre platform 175 milyonu aşkın hasta vizitini destekledi. Haftada yaklaşık 2,8 milyon etkileşim, 190 ülke ve 110 dil bildiriliyor. Şirket, İngiltere'de NHS England Midlands bölgesinin tek tedarikçisi seçildiğini, Yeni Zelanda'da ise tüm acil servislerde kullanıldığını söylüyor.

Heidi'nin mesajı net: Not yazan kâtipten, hekim gözetiminde iş yapan ajanlara (belirli görevleri kendi başına yürütüp sonucu onaya sunan yazılımlara) geçmek. Şirket, yeni fonun bir kısmının klinik kanıt, kalite yönetimi ve düzenleyici başvurulara gideceğini belirtiyor. Duyuruda, gelecek yeteneklerin İngiltere ve AB'de sunulmayacağı da not düşülmüş.

Kanıt ne kadar güçlü?

Tandem, hakemli bir çalışmaya dayanarak idari işlere ayrılan sürenin yüzde 29 azaldığını söylüyor. Kaynak gösterilen çalışma, Temmuz 2026'da JMIR Medical Informatics'te yayımlandı. İsveç'teki Capio Ramsay Santé kuruluşunda yapılmış, geriye dönük ve tek kollu gözlemsel bir çalışma.

Çalışmanın özetine göre 1.295 klinisyenin ürettiği 236.153 not incelendi. Süre bulgusu ise yalnızca 177 klinisyenin anketinden geliyor. Not başına tahmini süre 6,69 dakikadan 4,72 dakikaya indi. Ancak bu değerler, klinisyenlerin önceki ve sonraki durumu geriye dönük olarak kendi bildirmesine dayanıyor.

Yazarlar da sınırlılıkları açıkça yazmış. Ankete yalnızca aracı en az üç ay kullanmış, benimsemiş kullanıcılar katıldı. Bırakanlar dışarıda kaldı ve katılımcılar ağırlıkla birinci basamaktandı. Düzenleme süresi sıfır görünen 138.196 not, düzenleme analizinden çıkarıldı.

Çıkar çatışması beyanı da önemli. Altı yazardan üçü Tandem'de çalışıyor ve şirkette hisse ya da hisse opsiyonu taşıyor; biri kurucu ortak ve genel müdür. Bir yazar bir Tandem çalışanının eşi, bir diğeri de Capio Ramsay Santé çalışanı. Tandem duyurusundaki yüzde 30'luk iş doyumu artışını ise çalışmada bulamadık; ankette yalnızca evet/hayır biçiminde memnuniyet soruları var.

Bağımsız kanıt tarafında randomize bir çalışma öne çıkıyor. NEJM AI'da yayımlanan UCLA çalışmasında 238 hekim iki farklı kâtip ya da olağan bakım grubuna ayrıldı. Kâtiplerden biri not süresini kontrol grubuna göre yüzde 9,5 azalttı; diğerinde anlamlı fark çıkmadı. Tükenmişlik ölçeklerinde iyileşme sinyali vardı; klinik açıdan önemli hatalar ara sıra görüldü.

Hekim için ne anlama geliyor?

Yatırımın büyüklüğü, ürünün hastaya faydasını göstermez. Not süresindeki gerçek kazanç büyük olasılıkla ürüne, branşa ve kullanım biçimine göre değişiyor. Ajan yeteneklerine geçiş ise sorumluluk sorusunu büyütüyor: Hekim artık yalnız metni değil, sistemin başlattığı işleri de denetleyecek.

MDR Sınıf IIa belgesi de doğru okunmalı. Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (TİTCK), AB yazılım rehberi MDCG 2019-11'i Türkçeye çevirerek yayımladı. Rehbere göre tanı ya da tedavi kararına bilgi sağlayan yazılım Sınıf IIa'dır. Karar ciddi bozulmaya ya da cerrahi girişime yol açabiliyorsa IIb, ölüme ya da geri dönüşsüz zarara yol açabiliyorsa III olur.

Kısacası belge, ürünün düzenleyici gereklere uyduğunu gösterir; tükenmişliği azalttığının kanıtı değildir.

Bir kâtip ya da ajan denemeden önce şunlara bakın.

  • Ürünün her işlevi ayrı ayrı mı belgelendirilmiş, belge hangi kullanım amacını kapsıyor?
  • Süre verisi kayıtlardan mı ölçülmüş, yoksa hekimin geriye dönük beyanı mı?
  • Çalışmaya aracı bırakan kullanıcılar da dahil edilmiş mi?
  • Yazarlar arasında şirket çalışanı ya da hissedarı var mı?
  • Pilotta taslakları imzalamadan önce ilaç adı, doz ve yan taraf gibi kritik alanları ayrıca kontrol edin.

Türkiye'den bakınca

Tandem'in yerel destek verdiğini saydığı 14 ülke arasında Türkiye yok. Heidi 110 dil bildiriyor, ancak Türkçe muayenelerde not kalitesini ölçen yayımlanmış bir değerlendirmeye ulaşamadık. TİTCK, yerel yönetmeliğin MDR ile tam uyumlu olduğunu belirtiyor. Yani Sınıf IIa belgesinin anlamı burada da aynı: Uygunluk gösterir, fayda göstermez.

Asıl yerel soru, ses kaydının nereye gittiği. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) muayene sesindeki sağlık verisini özel nitelikli sayıyor ve yurt dışına aktarımı ayrı bir maddede düzenliyor. Bulut tabanlı bir kâtipte kayıt yurt dışında işleniyorsa bu hüküm doğrudan gündeme gelir. Kurum, sözleşmeden önce işleme yerini ve saklama süresini yazılı olarak öğrenmeli.

Sık sorulan sorular

Ortam dinleyen yapay zekâ kâtibi nedir?

Muayene konuşmasını kaydedip yazıya döken ve not taslağı üreten yazılımdır. Taslağı hekim gözden geçirip düzeltir. Son sorumluluk hekimde kalır.

Sınıf IIa belge, ürünün etkili olduğunu mu gösterir?

Hayır. Belge, ürünün beyan edilen kullanım amacı için mevzuat gereklerini karşıladığını gösterir. Zaman kazancı ya da tükenmişlik üzerindeki etki ayrı çalışmalarla gösterilmelidir.

Yüzde 29'luk zaman kazancına güvenebilir miyim?

Rakam, benimsemiş kullanıcıların geriye dönük beyanına dayanıyor ve yazarların bir kısmı şirket çalışanı. Başka ürünlerle yapılan randomize bir çalışmada bir kâtipte anlamlı fark çıkmadı, diğerinde kazanç yüzde 9,5 oldu. Kendi kurumunuzda ölçmek en güvenilir yol.

Kaynaklar

  • Heidi Health (2026) — Heidi secures US$340M to scale agents across health systems globally: https://www.heidihealth.com/en-us/blog/heidi-secures-us340m-to-scale-agents-across-health-systems-globally

  • Tandem Health (2026) — Tandem Health raises $100M led by the Scaleup Europe Fund managed by EQT: https://tandemhealth.ai/resources/news/tandem-health-raises-100m-to-bring-european-healthcare-into-the-ai-era-led-by-the-scaleup-europe-fund-managed-by-eqt

  • Sanmark E ve ark. (2026) — Evaluation of an AI Medical Scribe After 236,153 Notes Generated Across Care Levels in a European Health System, JMIR Med Inform: https://medinform.jmir.org/2026/1/e90052

  • Lukac PJ ve ark. (2025) — Ambient AI Scribes in Clinical Practice: A Randomized Trial, NEJM AI: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41497288/

  • TİTCK (2021) — MDCG 2019-11 Yazılımın Sınıflandırılması ve Kalifikasyonu Hakkında Rehber (Türkçe): https://titck.gov.tr/storage/Archive/2021/contentFile/42.%20MDCG%202019-11_tr_ad43182e-2d26-4adc-94d3-d7661f302c72.pdf

  • TİTCK — Tıbbi Cihaz mevzuatı sayfası: https://titck.gov.tr/faaliyetalanlari/tibbicihaz/52

  • 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.6698.pdf

Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.


İlgili Yazılar

Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:

  • NHS'te 104 salonda yapay zekâ: Kapasite iddiası sınanıyor
  • Epic'in yapay zekâ vakaları: %31 ve %32 neyi kanıtlıyor?
  • Rutin göğüs BT'de yapay zekâ yemek borusu kanserini arıyor
DoktorClub Görüşü

Heidi 340, Tandem 100 milyon dolar topladı ve ikisi de not yazımından ajanlara geçiyor. Şirket verisi, bağımsız randomize çalışma ve MDR Sınıf IIa belgesi.

Paylaş:

Kanıt ve inceleme

  • Kanıt: Resmî kaynak
  • İnceleme durumu: Editör inceledi
  • Editör: DoktorClub Yayın Kurulu
  • Reviewer: Dr. Hamza Gemici

Kaynak rozetleri

Heidi Health (2026) — Heidi secures US$340M to scale agents across health systems globally:referenceTandem Health (2026) — Tandem Health raises $100M led by the Scaleup Europe Fund managed by EQT:referenceSanmark E ve ark. (2026) — Evaluation of an AI Medical Scribe After 236,153 Notes Generated Across Care Levels in a European Health System, JMIR Med Inform:referenceLukac PJ ve ark. (2025) — Ambient AI Scribes in Clinical Practice: A Randomized Trial, NEJM AI:referenceTİTCK (2021) — MDCG 2019-11 Yazılımın Sınıflandırılması ve Kalifikasyonu Hakkında Rehber (Türkçe):referenceTİTCK — Tıbbi Cihaz mevzuatı sayfası:reference6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu:reference

İlgili içerikler

Ana akışa dön
Yapay zekâ görünmez olunca mı işe yarıyor? Ortam dinleyen notta EHR dersi

ABD'de iki hekim bilişimci, yapay zekânın en çok elektronik sağlık kaydının (EHR) içinde fark edilmeden çalıştığında işe yaradığını savundu.

Singapur NUHS: Yapay zekâda önce yüksek etkili, düşük riskli işler

Singapur'daki Ulusal Üniversite Sağlık Sistemi (NUHS), yapay zekâda önce etkisi yüksek ama riski düşük kullanımlara yöneliyor.