Cevdet Fırat Aydoğmuş ANKARA – Sağlık Bakanlığı tarafından geliştirilen yeni modellerle bir yandan sağlık verilerinin güvenliği sağlanırken, bir yandan da şu anda diğer birçok ülkede kullanılan yapay zekâ uygulamaların Türkiye’ye özgü bir modele dönüştürülmesi üzerinde çalışılıyor.
Meclis’te sağlık alanındaki yapay zekâ uygulamaları ile ilgili bilgi veren Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürü Özgür Sezer, karar destek sistemlerinde kullanılmaya yönelik LLM modelleriyle (Geniş dil modeli) kendi geliştirdikleri metotlar bulunduğunu ifade etti.
“BİZİM DİLİMİZLE ÇALIŞABİLEN BİR MODEL GELİŞTİRMEMİZ GEREK”
Sezer, “Burada zorlanma noktamız şu: Dünyada ChatGPT, Llama veya DeepSeek gibi araçlar kullanıyorlar ve bunların hepsi internete çıkıyor, açık ağa çıkıyor. Biz Sağlık Bakanlığı olarak açık ağa çıkamayız çünkü verilerimiz sağlık verisi, bu verileri güvenli bir şekilde korumak ve kollamak durumundayız. Dolayısıyla, LLM konusunda çok zorlanıyoruz, çünkü kendi içinde çalışabilen ve bizim dilimizle çalışabilen bir model geliştirmemiz gerekiyor. Mesela, bir örnek vermem gerekirse bir hasta ‘Böğrüm ağrıyor’ dediği zaman bunu anlayabilen bir yapı yapmamız gerekiyor” dedi.
KARAKAŞ: MR VE BT’LERİN YÜZDE 10’U GEREKSİZ
Sağlık Bakanlığı Türkiye Sağlık Veri Araştırmaları ve Yapay Zekâ Uygulamaları Enstitüsü Başkanı Prof. Dr. Hakkı Muammer Karakaş ise OECD ülkeleri içerisinde kişi başına en fazla MR, en fazla BT çeken ülkenin Türkiye olduğunu belirterek, bunun önüne geçmek için şu anda Bilkent Şehir Hastanesinde pilot olarak uygulanan yeni bir yazılım ile MR ve BT çekimi konusunda yıllık 1,7 milyar lira tasarruf sağlanacağını söyledi. Geçmiş dönemlerde yürüttükleri araştırmalara göre Türkiye’deki BT ve MR istemlerinin yüzde 48’inin yanlış, yüzde 10’unun da gereksiz olduğuna dikkat çeken Karataş, bu kapsamda yıllık çekilen 50 milyon MR ve BT’nin 5 milyonunun gereksiz olduğunu belirtti.