Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı Açıklandı: Sağlık Bilişimi İçin Yeni Dönem Başlıyor

Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan, İstanbul Beyoğlu’ndaki Rixos Tersane’de düzenlenen Türkiye Yapay Zekâ Zirvesi kapsamında, 2026-2030 dönemini kapsayan Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planını açıkladı.

Yeni eylem planı; kamu, sağlık, savunma, tarım, sanayi, eğitim, siber güvenlik ve veri altyapıları başta olmak üzere birçok sektörde yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaştırılmasını hedefliyor.

Planın özellikle sağlık bilişimi, HBYS, klinik karar destek sistemleri, veri güvenliği, ulusal veri setleri ve yapay zekâ destekli kamu hizmetleri açısından önemli etkiler oluşturması bekleniyor.

Yapay Zekâ Eylem Planı 4 Ana Eksene Dayanıyor

Açıklanan eylem planı dört temel eksen üzerine kurgulandı:

1. Fark et
2. İstifade et
3. Üret
4. Yönet

Bu yapı, Türkiye’nin yapay zekâyı yalnızca kullanan değil; aynı zamanda veri, model, altyapı, regülasyon ve uygulama geliştirme kapasitesiyle üreten bir ülke olmasını hedefliyor.

Sağlık Sektörü Öncelikli Alanlar Arasında

Eylem planında sağlık sektörü, yapay zekâ teknolojilerinin öncelikli uygulanacağı alanlardan biri olarak öne çıkıyor.

Bu kapsamda sağlık verilerinin daha etkin kullanılması, kamu veri setlerinin erişime açılması, yapay zekâ destekli karar mekanizmalarının geliştirilmesi ve sağlık hizmetlerinde dijital verimliliğin artırılması bekleniyor.

Özellikle şu alanlarda dönüşüm hızlanabilir:

• HBYS ve SBYS sistemlerinde yapay zekâ destekli analizler
• Klinik karar destek sistemleri
• Radyoloji, patoloji ve laboratuvar verilerinin yapay zekâ ile yorumlanması
• Hasta risk skorlama sistemleri
• Randevu, yoğunluk ve kaynak planlama optimizasyonu
• Tıbbi dokümantasyon otomasyonu
• Sağlık tesislerinde operasyonel verimlilik analitiği
• Ulusal sağlık veri setleri üzerinden araştırma ve model geliştirme

En Az 2 Bin Kamu Veri Seti Ulusal Veri Kütüphanesi’ne Açılacak

Plan kapsamında sağlık, tarım, savunma ve elektronik ticaret başta olmak üzere en az 2 bin kamu veri setinin Ulusal Veri Kütüphanesi üzerinden erişime açılması hedefleniyor.

Bu adım, sağlık bilişimi açısından kritik öneme sahip. Çünkü yapay zekâ sistemlerinin başarısı, büyük ölçüde kaliteli, standartlaştırılmış ve güvenli veri setlerine erişime bağlı.

Sağlık alanında açılabilecek anonimleştirilmiş veri setleri; akademik araştırmalar, girişimler, HBYS firmaları, medikal yapay zekâ geliştiricileri ve kamu kurumları için yeni bir Ar-Ge zemini oluşturabilir.

Ancak burada en kritik başlıklar şunlar olacak:

• Kişisel sağlık verilerinin anonimleştirilmesi
• KVKK uyumu
• Veri standardizasyonu
• HL7 / FHIR gibi sağlık veri standartlarının kullanımı
• Veri setlerinin klinik doğruluk ve kalite açısından sınıflandırılması
• Kamu-özel sektör erişim modellerinin netleştirilmesi

Kamu Yapay Zekâ Projelerine Bütçe Ayrılacak

Eylem planında kamu yatırım programlarından yapay zekâ projelerine en az yüzde 2 pay ayrılması hedefleniyor.

Bu hedef, sağlık bilişimi projeleri açısından yeni fırsatlar oluşturabilir. Kamu hastaneleri, şehir hastaneleri, il sağlık müdürlükleri ve merkezi sağlık bilgi sistemleri için yapay zekâ destekli uygulamaların daha fazla desteklenmesi beklenebilir.

Özellikle aşağıdaki alanlarda kamu yatırımlarının artması olasıdır:

• Yapay zekâ destekli HBYS modülleri
• Merkezi sağlık veri analitiği platformları
• E-Nabız ve benzeri ulusal sağlık sistemlerinde akıllı servisler
• Hastane kapasite ve kaynak yönetimi
• Dijital triyaj sistemleri
• Görüntüleme ve laboratuvar karar destek uygulamaları
• Siber güvenlik ve veri güvenliği altyapıları

Veri Merkezi Kapasitesi 2030’a Kadar 1 GW Seviyesine Çıkarılacak

Plan kapsamında Türkiye’nin veri merkezi kurulu gücünün 2030 yılına kadar en az 1 gigavat seviyesine çıkarılması hedefleniyor.

Bu hedef, yapay zekâ modellerinin eğitimi, büyük veri işleme, kamu bulut altyapıları ve sağlık verilerinin güvenli şekilde saklanması açısından stratejik önem taşıyor.

Sağlık bilişimi sistemleri açısından veri merkezi kapasitesinin artması şu alanlarda etkili olabilir:

• Büyük ölçekli sağlık verisi işleme
• Görüntü arşivleme sistemleri için daha güçlü altyapı
• PACS, HBYS, LIS ve RIS sistemlerinin bulut mimarisine geçişi
• Yapay zekâ destekli klinik analizlerin daha hızlı çalışması
• Felaket kurtarma ve yedekleme kapasitesinin güçlenmesi
• Ulusal sağlık veri mimarisinin daha güvenli hale gelmesi

Türkçe Büyük Dil Modeli Çalışmaları Devam Edecek

Eylem planında Türkçe büyük dil modeli çalışmalarına özel vurgu yapıldı. TÜBİTAK tarafından geliştirilen Bilge, T3 Vakfı ve Baykar iş birliğiyle yürütülen büyük dil modeli çalışmaları ve HAVELSAN’ın büyük dil modeli çalışmaları bu kapsamda öne çıkan projeler arasında yer aldı.

Türkçe büyük dil modelleri sağlık bilişimi açısından ayrı bir öneme sahip. Çünkü sağlık alanındaki dokümanlar, hasta kayıtları, epikrizler, laboratuvar notları, radyoloji raporları ve klinik metinler çoğunlukla Türkçe üretiliyor.

Bu nedenle Türkçe odaklı modeller şu alanlarda kullanılabilir:

• Epikriz özetleme
• Klinik doküman sınıflandırma
• Tıbbi metinlerden anlam çıkarımı
• Hasta geçmişi özetleme
• Doktor notlarının yapılandırılması
• Çağrı merkezi ve hasta iletişim asistanları
• HBYS içinde doğal dil ile sorgulama
• Sağlık mevzuatı ve SUT yorumlama asistanları

10 Bin İleri Düzey Yapay Zekâ Uzmanı Yetiştirilecek

Plan kapsamında 10 bin ileri düzey yapay zekâ uzmanı ve 100 bin yapay zekâ uygulama profesyoneli yetiştirilmesi hedefleniyor.

Bu hedef, sağlık bilişimi ekosistemi için kritik bir insan kaynağı anlamına geliyor. Çünkü hastanelerde yapay zekâ uygulamalarının başarılı olabilmesi için yalnızca yazılım geliştiriciler değil; sağlık süreçlerini bilen veri analistleri, klinik süreç uzmanları, biyomedikal mühendisleri, HBYS uzmanları ve siber güvenlik profesyonelleri de gerekiyor.

Önümüzdeki dönemde sağlık kuruluşlarında şu rollerin daha görünür hale gelmesi beklenebilir:

• Sağlık veri analisti
• Klinik yapay zekâ uzmanı
• HBYS entegrasyon uzmanı
• Sağlık veri mimarı
• Medikal NLP uzmanı
• Sağlıkta siber güvenlik uzmanı
• Klinik karar destek sistemi ürün yöneticisi
• Dijital sağlık proje yöneticisi

Yapay Zekâ Kuponları KOBİ’lere Erişilebilir Teknoloji Sağlayacak

Eylem planında, sağlık, enerji ve akıllı üretim başta olmak üzere öncelikli alanlarda KOBİ’lerin yapay zekâ çözümlerine erişimini kolaylaştıracak yapay zekâ kuponları mekanizmasından da bahsedildi.

Bu yapı, sağlık teknolojileri geliştiren yazılım firmaları için önemli olabilir. Özellikle HBYS, mobil sağlık, klinik karar destek, medikal görüntü analizi, hasta takip, randevu optimizasyonu ve dijital hastane çözümleri geliştiren KOBİ’ler bu desteklerden faydalanabilir.

Düzenleyici Deney Alanları Kurulacak

Plan kapsamında en az 5 öncelikli sektörde düzenleyici deney alanları kurulması hedefleniyor.

Bu alanlar, yapay zekâ çözümlerinin kontrollü ortamda test edilmesini sağlayacak. Sağlık sektöründe böyle bir yapının oluşturulması halinde, yeni yapay zekâ uygulamalarının gerçek klinik ortama geçmeden önce güvenlik, doğruluk, etik ve mevzuat açısından test edilmesi mümkün olabilir.

Sağlık alanında düzenleyici deney alanları özellikle şu başlıklarda önemli olacaktır:

• Klinik karar destek sistemlerinin doğrulanması
• Medikal görüntü yapay zekâlarının test edilmesi
• Hasta verisi işleyen modellerin KVKK uyumu
• Tıbbi cihaz yazılımı niteliğindeki uygulamaların değerlendirilmesi
• Yapay zekâ destekli tanı öneri sistemlerinin güvenlik kontrolleri
• Sağlıkta algoritmik yanlılık ve etik değerlendirme süreçleri

HBYS Ekosistemi İçin Ne Anlama Geliyor?

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı, HBYS ve sağlık bilişimi sektörü için yeni bir rekabet döneminin başladığını gösteriyor.

Önümüzdeki yıllarda HBYS sistemlerinden yalnızca kayıt tutması, fatura üretmesi veya hasta kabul süreçlerini yönetmesi beklenmeyecek. Yeni nesil HBYS platformlarının;

• Veri analitiği üretebilmesi,
• Yapay zekâ destekli öneriler sunabilmesi,
• Klinik karar destek mekanizmalarıyla entegre çalışabilmesi,
• Ulusal veri standartlarına uyumlu olması,
• Siber güvenlik ve veri mahremiyeti gerekliliklerini sağlaması,
• FHIR, HL7, DICOM gibi standartlarla güçlü entegrasyon kurabilmesi,
• Kamu ve özel sağlık sistemleriyle API düzeyinde haberleşebilmesi

gerekecek.

Bu nedenle HBYS firmalarının önümüzdeki dönemde ürün yol haritalarında yapay zekâ, veri yönetişimi, entegrasyon standartları ve güvenlik mimarisine daha fazla yer vermesi bekleniyor.

Sonuç

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı, sağlık bilişimi açısından yalnızca teknolojik bir vizyon belgesi değil; aynı zamanda veri, altyapı, insan kaynağı, regülasyon ve kamu yatırımlarını birlikte ele alan stratejik bir dönüşüm çerçevesi sunuyor.

Sağlık sektöründe yapay zekânın etkisi önümüzdeki dönemde daha görünür hale gelecek. HBYS, SBYS, PACS, LIS, RIS, e-Nabız, klinik karar destek sistemleri ve dijital hastane çözümleri bu dönüşümün merkezinde yer alacak.

Bu süreçte en kritik başarı faktörü ise yalnızca yapay zekâ kullanmak değil; güvenli, standartlara uyumlu, denetlenebilir, etik ve klinik fayda üreten yapay zekâ sistemleri geliştirmek olacak.