Türkiye’de sağlıkta randevu sistemini 2000’li yılların başında hastanelerde ilk kez kuran Bilgisayar Mühendisi Prof. Dr. Süleyman Sevinç, MHRS’nin yapay zeka ile güncellenmesi gerektiğini açıkladı.
Prof. Dr. Süleyman Sevinç, sağlıklı bir randevu sisteminin hem sosyolojik önlemlerle hem de yapay zeka uygulamalarıyla sağlanabileceğini anlatarak, randevu alıp hastaneye gitmemeyi alışkanlık haline getirenlerin yapay zeka ile “riskli” gruba alınabileceğini belirtti.
MHRS sisteminde “riskli” kategorisine alınanlara daha zor randevu verilebileceğini söyleyen Sevinç’in, sıkışıklığın son bulması için Sağlık Bakanlığına önerisi de şu oldu:
“Sorumsuz davranışlarda bulunanlar için SGK’nın ilaç karşılama oranları aşağı çekilebilir. Randevuya gelmezse de o ziyaretin bedeli o kişiden tahsil edilebilir. Kişilerin randevu alma anında kimlik numaralarını bildiğimiz için sisteme dahiller mi değiller mi biliyoruz.”
Sağlık Bakanlığının randevu konusunda sorumsuzluk yapanları medya aracılığıyla uyararak çözüm bulamayacağını ifade eden Prof. Sevinç, sorunun ancak sosyolojik adımların yapay zeka desteğiyle atılarak çözülebileceğini vurguladı.
Prof. Sevinç, randevu sistemindeki yapay zeka entegrasyonunun hastayı doğru birime yönlendirebileceğini de vurgulayarak, mevcut kaosu gidermenin ipuçlarını verdi:
“Aslında randevu verme sisteminin de bu şekilde geliştirilmesi lazım öncelikle. Randevu alacağım ben kişi olarak, belli ki benim bir semptomum var, bir rahatsızlığım var. Ama nereye randevu alacağım ben? Nörolojiye mi randevu alacağım? Beyin cerrahisine mi randevu alacağım? Yoksa romatolojiye mi randevu alacağım? Bunların kesiştikleri alanlar var. Bu kesişme alanlarını bile bilmeyen pek çok vatandaşımız var. Hangi birine randevu alacağını bile bilmiyor kişi. Yani o soruları sorabilecek, soruların yanıtlarını alabilecek, bunu bir rahatlık içerisinde yapabilecek yani ona randevu verecek. Biz bu sistemi ilk kurduğumuzda sen 2005’ti, 2006’ydı. Randevu vermek, internette bu teknolojik altyapıyı kurmak büyük bir olaydı. Ama şimdi teknolojiler değişti ve gelişti. Artık konu randevu vermek değil. Artık konu kişinin problemini anlamak, değerlendirmek o kişiye bir kabul edilebilir bir plan, bir sağlık, bakım planı ortaya çıkarmak.”
Sadece unutkanlık nedeniyle hastane randevusunu unutanlara dijital araçlarla destek sağlanabileceğini dile getiren Sevinç, hekimden hemşiresine, teşhisten tedaviye her kademede yapay zeka ile daha iyi bir sağlık hizmeti sunmanın yollarını anlattı.
İşte o röportajımız…
Egeli Gazete: Sağlıklı dijitalleşme nedir? Yapay zeka bu işin neresindedir?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Geniş bir soru tabii bu. Sağlıkta dijitalleşme hizmetin veriliş tarzlarının veya tıbbi özlerini dijital bir şekilde sunmak anlamına geliyor. Yani bize daha kaliteli bir sağlık hizmeti sağlanmasına daha hızlı ve daha ekonomik bir sağlık hizmeti sağlanmasına yol açabileceği konusunda bir beklenti var.
Egeli Gazete: Yapay zekayı sağlık hizmetlerinin hangi aşamasında kullanabiliriz? Randevu mu, tanı mı, teşhis mi?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Öncelikle randevu almadan isterseniz başlayalım. Bu eski bir problem sağlıkta. Randevu alma problemi. Dijitalleşmenin başladığı 2000’li yılların başında biliyorsunuz bu merkezi hastane randevu sistemi diye isim verilen Sağlık Bakanlığı’nın bu sistematiğini ben geliştirdim İstanbul’da. Bu geliştirmeyi de Vodafone firmasıyla birlikte yaptım. Ve İstanbul’da da Siyami Ersek gibi İstanbul Eğitim ve Araştırma Hastanesi gibi Ümraniye Devlet Hastanesi gibi ki orada yanlış hatırlamıyorsam şu andaki bakan yardımcılarımızdan birisi de başhekim yardımcısıydı ve projeyi o hastanede birlikte geliştirmemizi sağladı. Ve aklınıza gelebilecek diğer büyük hastaneler, İstinye Devlet Hastanesi ve benzeri hastanelerde biz bunu uygulamaya koyduk. Bizim başlangıçtaki amacımız tabii ki bu hastaneler arasında bir kaynak paylaşımı da yapmaktı. Aynı zamanda bu randevu alma işlemini de artık. İşte bahsettiğiniz dijitalleşme bu. Yani eskiden randevu yoktu veya işte bir hastanede randevu varsa diye yoksa bunu bilmiyordunuz. Biz dijitalleşmeyle bu tasarımı yaparak bu bilgileri insanların kucağına getirdik. Ve insanlar kendi kararlarını verebildiler. Sağlık Bakanlığı bu sistemi çok beğendi. Ve bütün Türkiye’de uygulamaya karar verdi. Uyguladı. Şimdi ama zaman içerisinde bu sistemin tabii yaygınlaşmasıyla birlikte birtakım tamir edilmesi gereken, geliştirmesi gereken noktalar ortaya çıktı.
MHRS’ye güncelleme gerekiyor
Egeli Gazete: Güncellenmesi mi gerekiyordu?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Şimdi şöyle mesela bizim orada konuşmamız gereken şey sağlık hizmetleri daima kısıtlı kaynaktır. Bütün dünyada bu böyledir. Türkiye’de de böyledir. Yani sonsuz hastanız olsa buna her gün bakamazsınız. Bir kapasiteniz vardır yani. Her gün doktor sayınız bellidir, yatak sayınız bellidir. Sağlık hizmetlerinde bununla sınırlısınız. Yani bir fiziksel bir tavan var. Bizim aşamayacağımız. Mesela hekim, hemşire yetiştirmek bugünden yarına olacak olan işler değil. Dolayısıyla bizim yapmamız gereken şey elimizdeki sistemi mümkün olduğu kadar optimize edilmiş şekilde kullanmak. Daha fazla insanın daha iyi bir şekilde yararlanmasını sağlamak. Örneğin sağlık randevularında işte duyuyoruz. Önemli sayıda insan randevuyu alıyor ama gelmiyor. İşte bu kaynak israfı.
Egeli Gazete: Kaynak israfı olmaması için yapay zekayı nasıl kullanabiliriz? Nasıl kullanabiliriz?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Yani aslında yapay zekayı ve daha konvansiyonel yaklaşımları da burada kullanabiliriz. Ama burada bence birinci adım, bunu teknolojiyle çözmeye çalışmak, tamamen teknolojiyle çözmeye çalışmak değil. Burada biraz sosyolojik bir tarafı var işin. Yani benim Sağlık Bakanlığına önerim randevuya gelmeyen, randevularına gelmeyen insanlara o randevuyu yansıtmaları lazım. Yani insanların sorumluluk alması için kendi davranışları hakkında bunun bir bedeli olması lazım. Finansal bir bedelden bahsediyoruz.
Egeli Gazete: Ceza mı uygulansın hocam?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Bu bir ceza olmak zorunda değil. Mesela siz nasıl bir ilaç alıyorsunuz, ilaç işte eğer sosyal güvenlik programının içindeyseniz sizin ilacınızın ilacına göre bir kısmını devlet veya sosyal güvenlik kurumu karşılıyor. Mesela bu tür davranışlarda sorumsuz davranışlarda bu karşılama oranları aşağı çekilebilir. Randevuya gelmezse de o ziyaretin bedeli o kişiden tahsil edilebilir. Kişilerin randevu alma anında TC kimlik numaralarını bildiğimiz için sisteme dahiller mi değiller mi biliyoruz. Randevu almak isteyenler sosyal güvenlik ağına dahiller mi değiller mi sigortaları nedir? Bunlar zaten biliniyor sistemler tarafından. Yani bence birinci adım bu.
Egeli Gazete: Randevu alma anında yapay zekayı kullanabilir miyiz?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Evet kullanabilirsiniz. Bunun üzerine kullanabilirsiniz. Şimdi bunu belirledikten sonra yapay zekayla randevu verdiğiniz insanları sınıflara koyabilirsiniz. Yani riski. Bu kişinin gelme riski, gelmeme riski çok yüksektir gibi hesaplamaları yapay zeka yapabilir. Bunu yaptığınız andan itibaren sizin dijital sistemleriniz, gerek uygulamalarınız üzerinden, gerek SMS’ler üzerinden ve hatta robotlarla yapılacak telefon çağrıları üzerinden o potansiyel hastayı ziyaret etmeye, randevusunun olduğunu hatırlatmaya başlayabilir. Nasıl mesela bir bankadan borç alan birisi borcunu geciktirdiği zaman ödemediği günde 3-5-10 tane mesaj geliyor. Çeşitli kanallardan geliyor, e-mailden geliyor, uygulamadan geliyor falan. Sonunda dikkatinizi çekiyor. Elimizde çok değerli bir kaynak var. Ve bu kaynak o kadar değerli ki yerine koyacak yedeği yok. Sağlık hizmeti. Dolayısıyla bizim bu kaynağı, bankanın kendi parasını koruduğu gibi korumamız lazım.
“Kızarak sorunu çözemezsiniz”
Egeli Gazete: Zaman da çok önemli bir kaynak değil mi?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Bunun çoktan yapılmış olması lazımdı. Ama belki biraz Sağlık Bakanlığı bu sistemi kendisi geliştirmediği için benden aldıkları için belki onları biraz ücretsiz bir sistem gibi geldiğinden dolayı geliştirme ihtiyacını hissetmemiş olabilirler.
Egeli Gazete: Hem sosyolojik önlemlerden hem de yapay zeka desteğinden söz ediyorsunuz
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Hem sosyolojik adımlarının atması lazım, kişinin kendi davranışlarının, yapmadığı veya yaptığı davranışların sorumluluğunu alması lazım. Randevuları alıp da gelmeyenler arasında tabii önemli bir sayı, iyi niyetli insandır. Hepsi sorumsuz davranan insan değildir ama hatırlamıyorlardır. Unutuyorlardır. Hatırlamak için de için de gerekli dijital araçları kullanamıyorlardır. Mesela şöyle bir şey yapabiliriz. Dijital olarak meseleyi çözmek istiyorsanız, randevu alacak insanlara bir uygulama yüklenebilir. Zaten MHRS’nin bir uygulaması var. Uygulamayı tabii değiştirmek lazım biraz. Bu uygulamayı yüklemeyi ve uygulama üzerinden randevu almayı zorunlu hale getirebiliriz. Ve ondan sonra bu uygulama o kişinin davranışlarına göre, davranış tarzında hayat tarzına göre ve hatta dijital takvimine bakarak gerekli adımlar atabilir hatırlatma açısından. Mesela diyelim ki siz bir randevu yaptınız hastaneyle. Önümüzdeki çarşamba saat 09.00’da. Sonra başka bir randevu yaptınız, farkında değilsiniz. Çünkü bu sizin takviminize belki girdi belki girmedi. Eğer ki siz üst üste randevu üst üste yaparsanız sistem size o saatte bir sağlık randevunuz var diyebilmeli. İnsanların unutma ihtimali çok yüksek. Yani bunu elimine etmeniz lazım. Bir yandan da sorumsuzluklar varsa o sorumsuzlukları da bedelinin ödenmesi lazım. Bu sürekli bir iş. Yani siz bu işi “üç kere televizyona çıkacağım ve insanları size bir daha randevu vermeyeceğim veya işte size şöyle kızacağım, böyle kızacağım” anlayışıyla çözemezsiniz. Böyle bir şey çözülmez. Randevuları atlama ihtimali olan insanları belirleyebilmesi açısından elimizde yeteri kadar data var. Çok fazla sayıda veri var. Yapay zeka için en önemli gereksinimlerden bir tanesi bu. Elde veri olması ve bu var. Ve bu verilerle biz gerçekten çok büyük bir güven aralığıyla kimin daha riskli, kimin daha az riskli olduğunu bilip ona odaklanabiliriz.
Egeli Gazete: Yapay zeka, randevuya gelmeme ihtimali yüksek kişileri son sıraya mı alacak?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Daha zor randevu verebilir, sistem randevu verirken birtakım sorular sorabilir mesela. Aslında randevu verme sisteminin de bu şekilde geliştirilmesi lazım öncelikle. Randevu alacağım ben kişi olarak, belli ki benim bir semptomum var, bir rahatsızlığım var. Ama nereye randevu alacağım ben? Nörolojiye mi randevu alacağım? Beyin cerrahisine mi randevu alacağım? Yoksa romatolojiye mi randevu alacağım? Bunların kesiştikleri alanlar var. Bu kesişme alanlarını bile bilmeyen pek çok vatandaşımız var. Hangi birine randevu alacağını bile bilmiyor kişi. Yani o soruları sorabilecek, soruların yanıtlarını alabilecek, bunu bir rahatlık içerisinde yapabilecek yani ona randevu verecek. Biz bu sistemi ilk kurduğumuzda sen 2005’ti, 2006’ydı. Randevu vermek, internette bu teknolojik altyapıyı kurmak büyük bir olaydı. Ama şimdi teknolojiler değişti ve gelişti. Artık konu randevu vermek değil. Artık konu kişinin problemini anlamak, değerlendirmek o kişiye bir kabul edilebilir bir plan, bir sağlık, bakım planı ortaya çıkarmak.
Sağlıkta yeni bir uygulama: KANKA
Egeli Gazete: Labenko olarak bu sistemler üzerinde mi çalışıyorsunuz?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Spesifik olarak bu konuyla ilgili çalışmalarımız yok ama biz yapay zeka tabanlı robotlar üretiyoruz. Sağlık hizmetlerini daha verimli hale getirmek için. Örneğin laboratuvar girişinde laboratuvara gelen kan numuneleri hastalarımızın, yatan hastalarımızın yaklaşık olarak yüzde altmışı, ayaktan hastalarımızın da yaklaşık olarak dörtte biriyle, üçte biri arasında bir kısmı kan testi yaptırmak zorunda kalıyorlar. Yani her gün milyonlarca kan testi yapılır. Bu kan testlerinin yapılabilmesi için kanlar kan tüplerine konur. Kan küplerine konan bu kanların belli bir kalite kriterini sağlaması lazım. Sonuçlarının doğru çıkması için laboratuvar disiplini olan biyokimya, mikrobiyoloji gibi bilimler bunları çalışırlar. Bizim bir robotumuz var adı KANKA. Kan kabulden adını alan…KANKA robotumuz şu anda mesela laboratuvara gelen numuneleri insanlar kabul ediyorlar ve aslında o numuneleri kontrol ediyorlar. Ne için kontrol ediyorlar? Mesela bu tüp yapılacak olan testler için uygun mu? Bu önemli. Doğru tüpün seçilmesi lazım. Çünkü tüpün içerisinde o testlerin kimyasalları vardır. Yani yanlış tüp seçerseniz sonuçlar tamamen güvenilmez olur. Veya işte bu tüpün üzerindeki etiket doğru mu? İçindeki numune yeterli miktarda mı? Normalde insanların şu anda bu işleri yaptığını söyleyebiliriz. Yapıyorlarsa. Çünkü bahsettiğim tüp sayısı çok fazla. Çokluğu karşısında insanlar iş yükü altında eziliyorlar. Ve dolayısıyla yaptıkları tek şey genellikle sadece bip bip okutmaktır. Ama bizim KANKA öyle yapmıyor. KANKA’ya siz kan tüplerini veriyorsunuz. KANKA o kan tüpleri tek tek alıyor. Bakıyor etrafına. Ve o kan tüplerindeki problemleri belirliyor. Problemliyse ayırıyor. Problemli değilse hastane sistemine, onun kaydını yapıyor. Ve dolayısıyla hastaya ciddi bir zaman kazandırıyor. Ve de doğruluk kazandırıyor testlere, hata yapılmasını azaltıyor. Bu mesela sağlık hizmetlerini hızlandıran, daha ekonomik hale getiren ve orada akşama kadar tüpleri okutmakla zaman harcamak zorunda kalan insanların daha kaliteli işler yapabilmelerini sağlayan bir robot. Yapay zekalı bir robot.
Egeli Gazete: Sağlık alanında yapay zeka gelecekte nasıl destek verecek insanlara?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Halihazırda dijital yardımcılar, insanların daha az sağlık problemi yaşamalarına veya sağlık problemleri varsa o sağlık problemlerini yönetmeleri için yardımcı oluyor. Önleyici, koruyucu belki yönlendirici olabiliyor. Almanya’daki programın adı Diga’dır. Almanya’daki bakış açısı bir uygulamanın belli bir hastalık için bir ilaç gibi kullanılabileceği yönünde. İlaç kategorisinde uygulama onların kafasında. Bunlar klinik testlerden geçiyor. Bildiğiniz ilaçların geçtiği aynı süreçten geçiyorlar. Ve gerçekten hasta ve hastalık üzerindeki etkileri de aspirin etkisi nasıl kanıtlanmışsa o şekilde kanıtlanıyor. Bu uygulamaların parasını Almanya’da sosyal güvenlik kurumu karşılıyor. Ama güvenilir bir sağlık kurumunda klinik testlerini yaptıracaksınız. Sosyal güvenlik listesine girdiğiniz zaman hekimler sizin uygulamanızı reçete edebiliyor. Şimdi bir anda hekimin yerini almaya başladığını söyleyebilir miyiz? Bir anlamda söyleyebiliriz. Yani psikoterapi yapıyor hastayla. Uyuşturucu krizine girip belki de uyuşturucuya yeniden başlamak üzere olan bir hastayı engelleyebiliyor. İntihar edecek birisini engelleyebiliyor veya geciktirebiliyor. Epilepsi krizini tahmin edebiliyor gibi uygulamalar var. Bunların hastalığı olan katkıları klinik olarak ya iyileştirecek ya da yeterli düzeyde engelleyecek hastalığın ortaya çıkartmış olduğu eksikliği diyelim. Öte yandan robotik çalışmalar var. İlk çıkan robotik cerrahideki aslında cihazlara robot demek biraz zor. Onların arkasında bir insan var laparoskopik ameliyatı bilirsiniz, üç tane delik açılır. O bölgeye odaklanmıştır hekim. İçerisi biraz proses edilir. Bu robotik cerrahinin içerisinde şimdi yavaş yavaş yapay zeka parçalar girmeye başladı. Yani hekim bakarken eğer temizlemediği kısımlar varsa diye bir kanser, bir tümör temizleme operasyonu olmuş olsun bunu yapay zeka orada boyuyor. İşte “bu hücreler aday hücreler bunları temizle” gibi. Yani böyle bir hekimle birlikte çalışma söz konusu. Yani yapay zeka ve dijitalleşme kaçınılmaz olarak bizim geleceğimizin içerisinde sağlıkta da bu böyle. Diğer alanlarda da böyle.
Sağlıkta çalışanların dijital becerisi de önemli
Egeli Gazete: Türkiye’de sağlıkta yapay zeka kullanımı nasıl?
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Sağlıkta biraz daha yavaş gidiyor bu işler. Sağlıklı biraz yavaş gitmesinin iyi de sebepleri var. Çünkü sağlık sektörü insan sağlığıyla ilgilenen bir sektör, sorumlu bir sektör. Dolayısıyla biraz daha tutucu davranıyorlar. Ama bunun tek sebebi bu değil. Bir diğer sebebi de sağlık çalışanlarının maalesef dijital becerilerinin yüksek olmaması. Dijital beceri nedir diye önce onu bir belki açıklamak lazım. Dijital beceri normalde konvansiyonel yöntemlerle çözdüğünüz problemi dijital yöntemlerle çözmek. Mesela diyelim ki hekim bir hastasına bir tedavi verecek ama tam emin değil. Tecrübesiyle sonuçta bir yol tutturacak. Doğru mu olacak? Yanlış mı olacak? Onu bilmiyoruz başlangıçta. Ama şöyle bir yol mevcut. Diyebilir ki ‘bende bir veri tabanı var. Sadece bende değil hastanede var, Türkiye’de var. Hatta dünyada var. Ben bu sisteme şöyle bir soru sorabilir miyim? “Benim hastam bu. Profili bu. Yaşı bu, cinsiyeti bu. Hastalığı bu, test sonuçları bu. Buna benzer hastalara daha önce uyguladığım tedavilerden aldığımız sonuçları bana verir misin?” Yapay zeka bunu toparlayıp hekime verebilir. Böylece hekim daha güvenli ve dijital bir yöntemle problemi çözmüş oluyor. Mesela bir hemşire açısından, dijital beceri ne olabilir? Hemşirelerin çok sık yaptıkları işler var. Hastanın potasyum oranının izlenmesini gerektiren bir durum var. Mesela her hemşirenin bir cep telefonu var. Bildiğimiz basit bir aplikasyon bile alsanız siz o hastaların ne zaman bu işleri yapması lazım bu konuda size bir yardım gelecek. Hastanızın testini atlamayacaksınız, unutmayacaksınız ve bunlar unutuluyor.
Egeli Gazete: Sağlık penceresinden yapay zekaya bir bakış atmamızı sağladığınız için teşekkür ediyoruz
Prof. Dr. Süleyman Sevinç: Ben teşekkür ederim.
