Can Cemal CINGI
Chronicles of Precision Medical Researchers - 2026;7(1):1-6
Belirtilerin örtüşmesi, birden fazla sistemin tutulumu ve uzun hastalık seyirleri, klinik uygulamada kronik hastalıkların ayırıcı tanısını son derece güçleştirmektedir. Yanlış veya gecikmiş tanı; hastalık progresyonu, sağlık hizmeti maliyetlerinde artış ve yaşam kalitesinde bozulma gibi önemli sonuçlara yol açmaktadır. Son yıllarda yapay zekâ, karmaşık kronik hastalıklarda klinik karar verme süreçlerini ve tanısal doğruluğu artırmaya yönelik yeni olanaklar sunmuştur. Bu çalışmanın amacı, çok boyutlu klinik verileri entegre edebilme ve tıbbi karar verme süreçlerini destekleme kapasitelerine odaklanarak, yapay zekâ temelli yöntemlerin kronik hastalıkların ayırıcı tanısındaki performansını değerlendirmektir. 2000-2025 yılları arasında PubMed ve Medline veri tabanlarında literatür taraması yapılmıştır. Kronik hastalıklarda yapay zekâ uygulamalarını ele alan çalışmalar üzerinden bir inceleme gerçekleştirilmiştir. Yapay zekâ temelli tanı modellerinin; benzer semptomlar gösteren inflamatuvar, otoimmün, metabolik ve nörolojik hastalıkları ayırt etmede insan klinisyenlere kıyasla daha üstün performans sergilediği görülmüştür. Bu sistemler, geleneksel klinik değerlendirmelerle karşılaştırıldığında, hastalığa özgü ince özellikleri saptamada ve geniş veri setleri içerisindeki karmaşık örüntüleri tanımlamada belirgin şekilde daha başarılı bulunmuştur. Yapay zekâ destekli araçların, tanı süresini kısaltma ve bireyselleştirilmiş tedavi planlarını güçlendirme potansiyeline sahip olduğu düşünülmektedir. Yapay zekâ, ğörüntü tanıma, veri entegrasyonu ve tanısal doğruluğu artırma yoluyla kronik hastalıkların ayırıcı tanısında önemli bir yardımcı araç olma potansiyeline sahiptir. Yapay zekâ sistemleri insan hekimlerin yerini alamasa da, rutin klinik uygulamaya entegre edildiğinde daha hızlı ve daha doğru tanı konulmasına katkı sağlayabilir. Kronik hastalık yönetiminde yapay zekânın güvenli ve etkili biçimde kullanılabilmesi için, gelecekteki çalışmaların model şeffaflığı, klinik doğrulama ve etik uygulamalara odaklanması gerekmektedir.
