Çin’in Sağlıkta Yapay Zekâ Stratejisi

Son zamanlarda sağlık alanında yapay zekâ (YZ) konusunda dikkat çekici bir gelişme yaşandı. Dünyanın en büyük sağlık sektörü odaklı YZ uygulaması Çin’den çıktı ve 100 milyondan fazla kullanıcıya ulaştı. Ant Group’un YZ destekli sağlık uygulaması A-Fu, uzak bölgelerdeki hekimlere tıbbi raporları yorumlamada ve kronik hastalığa sahip bireyler için sağlık kayıtları oluşturmada yardımcı oluyor. Diğer kullanıcılar ise ilaç etiketlerini anlamak ve semptomlarını değerlendirmek gibi günlük sağlık sorularını sormak için uygulamayı kullanıyor.

Sağlıkta yapay zekânın potansiyeli oldukça geniş. Doktorların idari yükünü azaltmaktan hastaların sağlık hizmetlerine erişimine eşlik etmeye, ilaç keşfinden tıbbi görüntülerin analizine kadar neredeyse dokunamayacağı alan yok.

Bu potansiyellerin bir kısmı pilot uygulamalarla hayata geçirilmiş olsa da, geniş ölçekli kullanım henüz tam anlamıyla gerçekleşmemiştir. Çin ise 1,4 milyarlık nüfusu için sağlık sisteminin tamamına YZ’yi entegre ederek bu süreci hızlandırmaya hazırlanıyor.

Çinli yetkililer kısa süre önce sağlıkta YZ kullanımının yaygınlaştırılması çağrısında bulundu. Çin’de birçok bölge bu yönde çalışmalar yürütüyor ve yatırımlar bu alana yöneliyor.

Çin’in Sağlıkta YZ Vizyonu

2025’in sonlarında Çin Ulusal Sağlık Komisyonu ve diğer bazı kurumlar, sağlık sektöründe YZ kullanımının genişletilmesi çağrısı yaptı. Hedefleri oldukça iddialı:

• 2030’a kadar 900 milyon kişi için birinci basamak sağlık hizmetlerinde YZ destekli tanı ve tedavi standart hale gelecek.
• İkinci ve üçüncü basamak hastaneler ve diğer sağlık kurumlarında YZ, tıbbi görüntüleme ve klinik karar süreçlerini destekleyecek.
• Randevu ve triyaj gibi hasta hizmetleri de YZ ile entegre edilecek.

Amaçları sadece “YZ etiketi” taşımak değil, gerçek bir dönüşüm sağlamak:

• Birinci basamak sağlık hizmetlerinde yanlış tanı oranını %40–50’den %15–20’ye düşürmek
• Tıbbi görüntülemede %95 doğruluğa ulaşmak
• Kırsal ve kentsel sağlık hizmetleri arasındaki farkı azaltmak

Plan kademeli şekilde ilerleyecek:

• 2026: 50 hastane ve 500 klinikte pilot uygulama
• 2027: Ulusal sağlık veri tabanı entegrasyonu
• 2030: Ülke genelinde YZ destekli tanıya erişim

Beş yıl içinde planlanan toplam yatırım 2–3 milyar dolar.

İş Pratikte Nasıl Gidiyor?

Çin’in sağlıkta YZ entegrasyonunu, münferit YZ araçlarının ötesinde, dijital sağlık altyapısının temel bir unsuru olarak değerlendirmektedir. Yetkililer, sağlık sektörünün dijitalleşmesini desteklemek amacıyla güçlü devlet politikaları ve kapsamlı reformlar gerçekleştirdi. Bu durum, diğer bazı ülkelere kıyasla daha yüksek düzeyde verinin birlikte çalışabilirliğini ve sistem uyumluluğu ile dijital sağlık araçlarının kullanılmasını teşvik etti.

Buna karşılık İngiltere ve Amerika Birleşik Devletleri gibi ülkelerde yetersiz veri entegrasyonu ve uyumsuz iş akışları, verimsizlik doğurmakta ve önceliklerin uyuşmaması gibi sorunları derinleştirmektedir.

Çin’in farklı eyaletleri sağlıkta YZ entegrasyonu çağrısına şimdiden yanıt vermektedir. En güncel pilot uygulamalardan biri Jiangsu Eyaleti’nden hayata geçirildi. Bu eyaletin Suzhou kentinde kişisel bir YZ sağlık asistanı devreye alınmış olup, vatandaşların yıllık sağlık kontrolleri ve tıbbi kayıtlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş sağlık profilleri oluşturmaktadır. Aynı şehirde pilot olarak uygulanan YZ tabanlı “triyaj yazılımları”, ön muayene, tanı ve vaka ile reçete incelemelerinde 5 milyondan fazla kişiye yardımcı oldu.

Beijing, Shanghai, Zhejiang, Henan ve Hefei dahil olmak üzere diğer birçok bölge, kendi sağlık YZ pilot projelerini planladıklarını açıklamıştır. Bu çabalar, Çinli yetkililerin daha geniş çaplı uygulama hedeflerinin sonucudur. Çin’de 2026 yılının sağlık YZ pilotları açısından yoğun bir yıl olması beklenmektedir.

Teknoloji Şirketlerinin Rolü

Bu ulusal strateji, Çinli teknoloji şirketlerini sağlık sektöründe YZ modellerinin geliştirilmesine yatırım yapmaya itti. Örneğin, e-ticaret devi Alibaba’nın sağlık kullanımına yönelik modeli, 2025 yılında deneyimli hekimlerle eşdeğer yetkinlikler gösterdiğini ortaya koyan sonuçlarıyla dikkat çekti. Bu model, hastalara yönelik YZ asistan uygulaması olan Quark’a entegre edilmişti. Bir diğer büyük teknoloji şirketi olan Tencent ise, sağlıkta YZ projelerine yatırım yapmış ve bu alanda farklı kullanım senaryolarına yönelik çeşitli modeller geliştirmiştir. Örneğin Hunyuan modeli akıllı sağlık tarama hizmeti sunarken, Qiyuan modeli yoğun bakım ünitesinde hekimlere yardımcı olmaktadır.

iFlytek, Quark Health ve Baichuan Intelligence tarafından geliştirilen modeller, ülkenin Ulusal Tıp Lisanslama Sınavı’nı geçtiler.

Doubao, Baichuan, Xiaohe, ChatGPT o1 ve Gemini gibi büyük dil modelleri gerçek doktorlarla karşılaştırıldı ve sonuçların umut vadettiği bildirildi. Bu karşılaştırmalarda, nihai tanı ve tedavi planlama aşamasında gerçek hekimlerin daha iyi performans gösterdiği, ancak bazı durumlarda YZ modellerinin onlardan iyi olduğu ifade edildi.

Çin’in Sağlıkta YZ Stratejisi Ne Kadar Gerçekçi?

Çinli yetkililerin bu büyük ve iddialı çağrısının kapsamı benzeri görülmemiş düzeydedir; bu nedenle dışarıdan bakıldığında “hayal mi?” sorusu sorulmalıdır.

Temel sağlık hizmetlerinin ücretsiz sunulduğu göz önüne alındığında, teknoloji şirketleri YZ destekli danışmanlık hizmetlerinin yatırım geri dönüşü konusunda endişeliler. Bu tür modellerin geliştirilmesi ve sürdürülmesi; yüksek kaliteli veri, sunucu altyapısı ve sürekli bakım gibi önemli kaynaklar gerektirmektedir. Şirketler, bu maliyeti üstlenirken insanların ücretsiz sağlık merkezlerine başvurmak yerine, YZ destekli sağlık danışmanlık yazılımlarına para ödemeyeceklerini düşünmekteler.

Ant Group’un kıdemli başkan yardımcısı ve pazarlama yöneticisi Chen Liang, Aralık 2025’te yaptığı bir açıklamada şu ifadeyi kullandı: “İş modellerini kendi içimizde tartıştığımızda çok fazla görüş ayrılığı var. Uzun süre tartıştık ve açıkçası net bir cevap yok.” Yani işin özeti, biz bu sektörde nasıl para kazanacağımızı halen bilmiyoruz dedi. Bu ifade, Çin’in en yaygın kullanılan sağlık danışmanı yazılımlarından birine sahip olan Ant Group için dahi dikkat çekicidir.

Ekonomik sürdürülebilirliğin yanı sıra başka zorluklar da bulunmaktadır. Sağlıkta kullanılan özel YZ algoritmalarının açıklanabilir olması gerekmektedir. YZ destekli kararların klinisyen görüşüyle çelişmesi durumunda tıbbi sorumluluk çerçevesi halen berlirsiz. Verilerin entegrasyonu konusunda ilerleme kaydedilmiş olsa da sistemde hâlâ parçalanmışlık sorunları bulunmaktadır.

Çin’in aşamalı uygulama stratejisi, bu zorlukların adım adım ele alınmasını ve pilot uygulamaların değerlendirilmesini mümkün kılabilir. Eğer ülke 5 yıl içinde hedeflerine ulaşırsa, bu süreç günümüzün en büyük dijital sağlık dönüşümlerinden biri olacaktır. Bu dönüşüm sağlıkta yapay zekâ açısından önemli bir ilerleme anlamına gelebilir. Muhakkak ki, bu süreçte elde edilecek deneyimler, diğer ülkelerin kendi YZ odaklı sağlık stratejilerini geliştirmelerinde yol gösterici olacaktır.

Sonuç

Bu gelişme Türkiye açısından yalnızca teknolojik bir trend değil, aynı zamanda sağlık sisteminin yapısal sorunlarını aşmak için stratejik bir fırsat olarak okunmalıdır. Türkiye’de şehir–kır, kamu–özel ve birinci–üçüncü basamak arasındaki dengesizlikler, Çin’in hedeflediği gibi yapay zekâ destekli triyaj, karar destek ve görüntüleme sistemleriyle kısmen dengelenebilir. Ancak asıl mesele teknolojiye erişimden ziyade; veri entegrasyonu, kurumlar arası uyum, tıbbi sorumluluk çerçevesi ve etik yönetişimdir. Çin modeli güçlü bir merkezi planlama ile ilerlerken, Türkiye’nin daha parçalı ama esnek yapısı, doğru regülasyon ve akademi–sanayi iş birliğiyle avantaja çevrilebilir. Eğer Türkiye, yapay zekâyı sadece “araç” olarak değil, sağlık hizmetinin organizasyonunu dönüştüren bir “altyapı” olarak konumlandırabilirse, hem maliyet etkinliği artırabilir hem de hekimin iş yükünü azaltarak daha nitelikli bir sağlık hizmeti sunabilir.

Bu stratejinin ekonomi bağlamındaki anlamı ise, sağlık harcamalarını salt bir gider kalemi olmaktan çıkarıp yüksek katma değerli bir teknoloji ve veri ekonomisine dönüştürme potansiyelinde yatıyor. Yapay zekâ destekli sağlık sistemleri; erken tanı, doğru yönlendirme ve verimlilik artışı sayesinde gereksiz tetkik ve tedavi maliyetlerini azaltırken, aynı zamanda yeni bir pazar (sağlık yapay zekâsı, veri hizmetleri, dijital terapötikler) doğurmakta. Türkiye açısından bu, iki yönlü bir fırsattır. Bir yandan SGK üzerindeki mali baskıyı azaltabilecek akılcı sistemler kurulabilir, diğer yandan yerli yazılım, biyoteknoloji ve sağlık teknolojileri girişimleri için ihracat potansiyeli olan bir ekosistem doğabilir. Ancak bunun gerçekleşmesi; veri standardizasyonu, girişim sermayesi erişimi, regülasyonların öngörülebilirliği ve kamu alım garantileri gibi ekonomik araçların doğru tasarlanmasına bağlıdır.

Aksi halde Türkiye, bu dönüşümde üretici değil sadece tüketici konumunda kalabilir.

Dr. Süleyman EROL