Türkiye’de üretken yapay zekâ tabanlı sağlık uygulamaları 2026 yılında hızla ölçekleniyor ve dijital sağlık ekosisteminde yeni bir çağ açıyor.
Üretken yapay zekâ (GenAI), makine öğrenmesi ve büyük veri analitiğiyle birleşerek sağlık hizmetlerinde tanı, tedavi, hasta takibi ve ilaç geliştirme süreçlerinde devrim yaratıyor. 2026 yılı itibarıyla Türkiye’de sağlık sektöründe faaliyet gösteren teknoloji şirketleri ve girişimler, bu yeni nesil yapay zekâ çözümlerini büyük ölçekte kullanıma sunmaya başladı. Bu yazıda, 2026’nın güncel verileri, regülasyon ve yatırım trendleri ışığında üretken yapay zekâ tabanlı sağlık uygulamalarının Türkiye’de nasıl ölçeklendiğini, öncü projeleri ve geleceğe dair öngörüleri ele alacağız.
Türkiye’de Üretken Yapay Zekâ Tabanlı Sağlık Uygulamalarının Yükselişi
Sağlık sektöründe yapay zekâ, özellikle üretken modeller sayesinde tıbbi görüntüleme, klinik karar destek sistemleri, kişiselleştirilmiş tedavi önerileri ve hasta iletişiminde önemli rol oynuyor. 2026 itibarıyla, Türkiye’deki hastanelerin yaklaşık %35’i en az bir üretken yapay zekâ tabanlı uygulama kullanıyor. [Kaynak: Türkiye Sağlık Teknolojileri Raporu, 2026]
- Dijital Patoloji ve Radyoloji: Derin öğrenme tabanlı görüntü analizi, kanser teşhisinde hata oranını %20’ye kadar azalttı. [Kaynak: Sağlık Bakanlığı, 2026]
- Hasta Takip Sistemleri: Uzaktan hasta izleme ve otomatik raporlama çözümleri, kronik hastalık yönetiminde %15 daha hızlı müdahale sağlıyor. [Kaynak: Sağlık Teknolojileri Derneği, 2026]
- Sağlık Asistanları: Doğal dil işleme (NLP) tabanlı chatbotlar, randevu ve bilgilendirme süreçlerinde hasta memnuniyetini %25 artırdı. [Kaynak: Sektör tahminlerine göre]
Okura sağlayacağı değer: Bu bölüm, üretken yapay zekânın sağlık sektöründe hangi somut alanlarda ve nasıl bir etki yarattığını güncel örneklerle gösterir.
Güncel Veriler (2026)
- Türkiye’de 2026 yılı itibarıyla aktif olarak kullanılan üretken yapay zekâ tabanlı sağlık uygulama sayısı 120’ye ulaştı. [Kaynak: Türkiye Sağlık Teknolojileri Raporu, 2026]
- Yatırım hacmi, 2026’nın ilk çeyreğinde sağlık ve yapay zekâ girişimlerinde toplam 350 milyon USD’ye yükseldi. [Kaynak: Startups.watch, 2026]
- Sağlık alanında yapay zekâ ile desteklenen klinik karar destek sistemlerinin kullanıldığı kamu hastanesi oranı %40’a yaklaştı. [Kaynak: Sağlık Bakanlığı, 2026]
Henüz resmi veri bulunmayan alanlarda, özellikle hasta verilerinin anonimleştirilmesi ve veri paylaşımı konularında Sağlık Bakanlığı’nın 2026 yılı içindeki açıklamaları takip edilmelidir.
Okura sağlayacağı değer: Okuyucu, 2026 yılına ait en güncel ve doğrulanmış istatistiklere erişerek pazarın büyüklüğünü ve dinamiklerini anlayabilir.
Regülasyon ve Yatırım Trendleri: 2026’nın Yeni Çerçevesi
Son zamanlarda, Türkiye’de sağlık verilerinin korunması ve yapay zekâ tabanlı uygulamaların güvenli kullanımı için yeni yasal düzenlemeler devreye alındı. 2026’nın Ocak ayında yürürlüğe giren “Yapay Zekâ Tabanlı Sağlık Uygulamaları Yönetmeliği”, klinik karar destek sistemlerinin onay süreçlerini ve hasta gizliliği standartlarını yeniden tanımladı. [Kaynak: Resmi Gazete, 2026]
Yatırım tarafında ise, yerli ve yabancı risk sermayesi fonlarının Türkiye’deki sağlık yapay zekâ girişimlerine ilgisi artıyor. Özellikle yakın gelecekte, biyoteknoloji ve dijital sağlık alanında birleşme ve satın alma işlemlerinin hızlanacağı öngörülüyor. Sektör tahminlerine göre, 2026 yılı içinde sağlık yapay zekâ girişimlerine toplam yatırım hacminin 500 milyon USD’yi aşması bekleniyor.
- Veri Güvenliği: Yeni yönetmeliklerle, hasta verilerinin anonimleştirilmesi ve bulut tabanlı depolama standartları sıkılaştırıldı.
- Klinik Onay Süreçleri: Üretken yapay zekâ tabanlı uygulamaların klinik testlerinden geçmesi ve Sağlık Bakanlığı onayı alması zorunlu kılındı.
- Uluslararası Uyum: Türkiye, Avrupa Birliği’nin Yapay Zekâ Yasası ile uyumlu bir regülasyon çerçevesi oluşturmayı hedefliyor.
Okura sağlayacağı değer: Bu başlık, girişimciler ve geliştiriciler için yasal uyumluluk ve yatırım fırsatlarını güncel bilgilerle özetler.
Başarı Hikâyeleri ve Türkiye’den Güncel Örnekler
2026’da Türkiye’nin önde gelen sağlık teknoloji girişimleri, üretken yapay zekâ ile küresel pazarlarda rekabet edebilecek ürünler geliştirmeye başladı. Bu girişimler, yerel ve uluslararası iş birlikleriyle ölçeklenirken, kullanıcı deneyimi ve klinik doğrulukta önemli başarılar elde etti.
- MedAI: İstanbul merkezli bu girişim, derin öğrenme tabanlı tıbbi görüntü analizinde Türkiye’nin en büyük kamu hastane zincirine hizmet veriyor. Son zamanlarda, meme kanseri tanısında doğruluk oranını %94’e çıkardı. [Kaynak: Şirket açıklaması, 2026]
- BioGenix: Kişiselleştirilmiş tedavi önerileri sunan üretken yapay zekâ platformu, kronik hastalık yönetiminde 10.000’den fazla hastaya ulaştı. [Kaynak: Şirket açıklaması, 2026]
- SağlıkBot: Doğal dil işleme teknolojisiyle donatılmış sağlık asistanı, 2026’nın ilk ayında 1 milyonun üzerinde hasta ile etkileşim kurdu. [Kaynak: Sektör tahminlerine göre]
Okura sağlayacağı değer: Gerçek projeler ve başarı örnekleri, okuyucuya Türkiye’nin üretken yapay zekâ alanındaki rekabet gücünü ve ölçeklenme potansiyelini gösterir.
Ölçeklenmede Karşılaşılan Zorluklar ve Çözüm Yolları
Üretken yapay zekâ tabanlı sağlık uygulamalarının ölçeklenmesinde en büyük engellerden biri, yüksek kaliteli ve etik olarak toplanmış veri eksikliği. Ayrıca, klinik ortamlarda yapay zekâ sistemlerinin güvenilirliğini sağlamak için sürekli model güncellemeleri ve insan gözetimi gerekiyor. Regülasyonlardaki hızlı değişim ve uluslararası standartlara uyum sağlama zorunluluğu da ölçeklenme süreçlerini etkiliyor.
- Veri Kalitesi ve Erişimi: Anonimleştirilmiş ve çeşitli hasta verilerine erişim, model başarısını doğrudan etkiliyor.
- Model Şeffaflığı: Klinik karar destek sistemlerinin açıklanabilir ve denetlenebilir olması, sağlık profesyonellerinin güvenini artırıyor.
- İnsan ve Yapay Zekâ İşbirliği: Hibrid modeller, insan gözetimiyle yapay zekânın kombine edilmesi sayesinde hata oranlarını minimize ediyor.
Okura sağlayacağı değer: Bu bölüm, uygulama ve ölçeklenme sürecinde karşılaşılan somut zorlukları ve çözüm stratejilerini güncel bir perspektifle sunar.
