Fidan BALKAYA, Sevim DOLU
Sağlık Akademisyenleri Dergisi - 2026;13(2):486-490
Bu çalışma, bulaşıcı hastalıkların belirlenmesi ve izlenmesinde kullanılan yapay zekâ, makine öğrenmesi gibi dijital sağlık uygulamalarının duyarlılık, tutarlılık ve etkinliklerini sistematik bir bakış açısıyla değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Literatür bulguları, yapay zekâ ve makine öğrenmesi tabanlı tanı sistemlerinin, geleneksel yöntemlere kıyasla önemli ölçüde daha yüksek duyarlılık ve tutarlılık sergilediğini göstermiştir. Bu sistemlerin, enfeksiyon kaynaklı hastane içi mortalite oranlarında %30-60'a varan göreli bir azalma sağlayabildiği belirlenmiştir. Bununla birlikte derin öğrenme modellerinin, patojen tespiti ve tıbbi görüntülemede üstün bir hız ve doğruluk sağladığı tespit edilmiştir. Tele-sağlık uygulamalarının ise hasta izlemi ve ilaç uyumunda tutarlı sonuçlar vermediği, etkinliğin uygulama tasarımına ve bağlama bağlı olarak değiştiği gözlemlenmiştir. IoT, blockchain ve robotik gibi yeni nesil teknolojilerin ise proaktif salgın yönetimi ve erken uyarı sistemleri için güçlü bir altyapı sunduğu ortaya konmuştur. Dijital sağlık uygulamaları, bulaşıcı hastalıklarla mücadelede kritik bir rol oynamaya devam etmektedir. Özellikle yapay zekâ tabanlı sistemler, tanı ve prognozda çığır açıcı bir potansiyel sergilemektedir. Ancak, bu teknolojilerin küresel sağlık sistemlerine entegre edilmesi önündeki engeller (maliyet, veri gizliliği, standardizasyon) ve farklı bağlamlardaki etkinliklerinin doğrulanması, gelecekteki araştırmaların odaklanması gereken temel alanlardır. Bu teknolojilerin benimsenmesi, sürdürülebilir kalkınma hedefleri doğrultusunda "Sağlıklı ve Kaliteli Yaşam" amacına ulaşmada önemli bir adım olacaktır.
