Kadir Kabahasanoğlu, Muammer Hayri Bektaş
Arşiv Kaynak Tarama Dergisi - 2025;34(4):274-281
Yoğun bakım ünitelerinde (YBÜ) yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenimi tabanlı yaklaşımlar, yüksek hacimli çok modlu veriden klinisyenin gözden kaçırabileceği örüntüleri ortaya çıkarmaya olanak tanıyarak erken tanı, risk öngörüsü ve tedavi optimizasyonu için umut vaat etmektedir. Derin öğrenme algoritmaları akciğer grafisi, toraks-bilgisayarlı tomografi (BT) ve travma beyin BT'sinde infiltrat, ödem, pnömoni veya kanama gibi bulguları insan gözleminden daha hızlı ve objektif saptayabilmekte; gerçek zamanlı ultrason analizi gibi alanlara da genişleme potansiyeli göstermektedir. Sürekli vital bulgulara dayanan erken uyarı sistemleri, hipotansiyon, kardiyorespiratuvar instabilite veya sepsis gelişimini saatler öncesinden yüksek doğrulukla tahmin edebilmekte, hastane mortalitesi öngörüsünde geleneksel skorlama sistemlerini aşmaktadır. Kümelenme ve sınıflandırma yöntemleri, sepsis ve akut solunum sıkıntısı sendromu (ARDS) gibi heterojen sendromları biyolojik ve klinik alt fenotiplere ayırarak kişiselleştirilmiş tedavi olasılığını artırmıştır. Pekiştirmeli öğrenme ise sıvı-vasopressör yönetimi ve mekanik ventilatör ayarlarını dinamik olarak optimize eden "YZ-klinis yen" modelleriyle hasta bazlı kararlara rehberlik edebilmektedir. Bununla birlikte, veri standardizasyonu ve paylaşımındaki yetersizlik, algoritmaların farklı merkezlere genellenebilirliğini sınırlamakta; gözlemsel verideki yanlılıklar ve "kara kutu" modellerin açıklanamazlığı klinik güveni zedelemektedir. Etik ve yasal çerçeveler, algoritmik adalet, sorumluluk paylaşımları ve hasta gizliliği konularında hâlen netleşmemiştir. Geleceğin odak noktaları; güvenli çok merkezli veri ekosistemleri, yorumlanabilir ve prospektif olarak doğrulanmış modeller, smart user arayüzler, dijital ikiz simülasyonları ve YZ okuryazarlığı yüksek sağlık profesyonelleridir. Sonuç olarak, YZ insan uzmanlığının yerini almayacak; ancak iyi tasarlandığında klinik karar süreçlerini tamamlayan, hızlı, özelleştirilmiş ve kanıta dayalı yoğun bakım hizmeti sunulmasına katkı sağlayacaktır.
