Acil Tıpta Yapay Zeka Uygulamaları

Acil tıp ve acil servisler doğası gereği belirsizliğin, önceliğin, hızlı ama doğru karar verme baskısının hâkim olduğu, hem çalışan (doktor, hemşire, paramedik vs.) hem hastanın kendisi hem de dışarıda bekleyen yakınları için zor ve stresli bir ortamdır. Kısıtlı zamanın ve yüksek bilişsel bilgi ile becerinin kesişim noktasıdır, burası. Sinirler gergindir, ağrı, acı, göz yaşı ve mutlu sonların yaşandığı ortamdır. Her hasta acil serviste kendisini o an ki en acil hasta olarak görür ve ilk ona bakılmasını, mevcut şikayetinin düzeltilmesini ister. Gerçek hayatta ise maalesef bu çoğu zaman mümkün değildir.

Acil servislerdeki sıkıntılar sadece ülkemiz değil tüm dünyada her geçen gün katlanarak artmakta, başvuran hasta sayısı, hastalıkların çoklu sistem hastalığı oluşu, geriatrik popülasyonun artması, çalışan sayısı ve ortam imkanlarının yetersizliği, agresif ve psikopat ruhlu kişilerin çalışanlara karşı uyguladığı şiddet olayları verilen hizmetin aksamasına, içinden çıkılması zor hale gelmesine ve sonuçta hem doktor hem de hasta memnuniyetinin azalmasına neden olmaktadır. Bu durum sürdürülebilir değildir.

Acil hekimi göğüs ağrısı ile gelen hastasına acaba bu kalp krizi mi yoksa abdominal aort anevrizması rüptürü mü diye düşünürken aynı an da trafik kazası ve hemen arkasından da bir ateşli silah yaralanması vakası gelebilmekte, diğer tarafta 10 gündür başı ağrıyan hasta neden kendisine bakılmıyor diye ajitasyon gösterip ortamı gerebilmektedir. Doktorun en büyük sıkıntılarından bir tanesi de hastasıyla ilgili bulguları dokümante etmesi şartıdır. Sadece bu bilgileri hasta dosyasına kaydetmesi bile dakikalarını almaktadır. İşte bu nedenlerle o kaotik ortam ve zaman kısıtlılığında hastasına yeterince zaman ayırıp gözlerinin içine bakıp anamnez alamamakta ve onun duygularını hissedememektedir.

İşte bu acil servislerimizin genel görünümüdür. Fakat tablo artık o kadar karanlık değildir çünkü gündemde yapay zekâ (YZ) uygulamaları vardır. Günümüzde tıp dünyası ve tabii ki acil tıp hizmetleri, artık geri dönüşü olmayan şekilde "dijital rönesans" olarak adlandırabileceğimiz bir dönüşümün içindedir. Bu dönüşümün merkezinde yer alan YZ, acil servislerin o bildiğimiz kaotik yapısını ortadan kaldırmak için değil, bu kaosu yönetilebilir, öngörülebilir ve daha insancıl bir zemine oturtmak için kullanılacaktır.

Makalemde, bir teknoloji güzellemesinden ziyade, YZ’nın acil tıp pratiğine olabilecek somut katkılarını ve 2030 vizyonunu akademik bir perspektifle yazdım. Makalemi yazarken bu YZ rönesansına uyum sağlamak için ve çok da önemseyerek önce konu ile ilgili prompt yazdım, GEMINI marifeti ile oluşturduğum yazımı son 32 yılı acil serviste geçen, 40 yıllık hekimlik bilgi, uygulama sanatı ve tecrübemin ışığında revize edip son halini verdim.

Acil servis hizmetlerinde ana sorun ilk başvuru yani triyaj masasında başlıyor. Acile başvuran hasta şikayetini triyaj görevlisi hemşireye anlatıyor onun da hastanın ne kadar acil olduğuna kısa sürede ve doğru karar vermesi gerekiyor. Fakat o an da triyajı yapan kişi yorgun, uykusuz, canı sıkkın, kafası karışık, nöbetinin son saatleri olması nedeni ile çok yorgun vs. olabilir. Yani, rahatlıkla hata yapabilir. Kişinin hastalığı ağrı (renal kolik, baş ağrısı vs.) olabileceği gibi ciddi kalp krizi de olabilir. Acile girdikten sonra da doktorun mesela renal koliği akut apandisitten, kalp krizini de dissekan aort anevrizmasından hemen ayırt etmek gerekir çünkü tedavileri çok farklıdır. Yanlış tanı sonucu kişiye uygulanacak yanlış tedavi, hastanın exitus olmasına neden olabilir. Fakat sorun şu ki hastayı muayene eden doktorun o an da bakımından sorumlu olduğu başka hastaları da vardır. Mesela gelen multitravmalı bir hastanın çekilen onlarca direkt grafisi, tomografisi, biyokimya sonuçları vardır, değerlendirilmeyi bekleyen. O hekimin bu filmleri değerlendirmek için bilgisi yetersiz de olabilir. Yeterli olsa bile hepsine bakacak, tüm filmleri, tahlilleri, anamnez ve fizik muayene bulgularını birleştirip teşhis koyacak ve tedavisine başlayacak ama bunun için maalesef yeterli zamanı yok. O anda acil serviste tek o hasta yok ki. Benzer şekilde muayene olmak için bekleme salonunda bekleyen onlarca hasta daha var.

Yapay zekâ, işte buralarda devreye girmekte, özellikle derin öğrenme (deep learning) algoritmaları aracılığıyla, radyolojik görüntülemeden elektrokardiyogram (EKG) analizine kadar hasta tanı ve tedavisi konusunda geniş bir yelpazede devrim yaratmaktadır. Bugün, bilgisayarlı tomografi (BT) kesitlerinde intrakraniyal kanamayı veya pulmoner emboliyi milisaniyeler içinde tespit edebilen algoritmalar, hekimin iş yükünü azaltmakla kalmıyor, aynı zamanda acil servis hekimine kritik bir "ikinci görüş" sağlıyor.

Ancak YZ’nin asıl gücü, verilerin sentezlenmesinde saklıdır. Prediktif analitik, hastanın vital bulgularındaki mikro değişimleri izleyerek henüz klinik tablo oturmadan sepsis veya kardiyak arrest riskini öngörebilmektedir. Bu, reaktif tıptan proaktif tıbba geçişin en somut örneğidir. Bizler artık sadece olanı tedavi etmiyor, olabilecek olanın önüne geçmek için dijital bir zırh kuşanıyoruz.

Acil Serviste Yapay Zekâ Nerelerde Kullanılabilir?

1. Triyaj masası: Geleneksel triyaj sistemleri, insan faktörüne dayalı subjektif değerlendirmelerden etkilenebilmektedir. YZ tabanlı triyaj algoritmaları, hastanın şikâyetini, geçmiş tıbbi verilerini (film, muayene, konsültasyon, kan biyokimya vs.) ve mevcut vital parametrelerini analiz ederek (termal kamera ile vücut ısısını ölçme, göz bebeğinden nabız sayımı vs.) daha objektif bir triyaj/önceliklendirme yapabilmektedir. Bu da acil servise müracaat eden hastaların bekleme sürelerinin kısaltılması, "over- triage" (gereksiz aciliyet) veya "under-triage" (gözden kaçan aciliyet) risklerinin minimize edilmesi demektir.
2. Sağlık profesyonellerinin en büyük şikâyeti olan sekreterlik işleri ve bilgi ve bulguların dosya kaydı için ayrılan zaman, tükenmişlik sendromunun temel nedenidir. Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojileri, hekim ve hasta arasındaki diyaloğu gerçek zamanlı olarak tıbbi terminolojiye uygun notlara dönüştürebilmektedir. Bu teknolojik dokunuş, hekimin gözlerini bilgisayar ekranından ayırıp hastasının gözlerine bakabilmesini sağlar. Tıbbın özü olan "şefkat ve iletişim", teknolojinin sağladığı zaman tasarrufu ile yeniden hayat bulmaktadır.
3. Acil servislerde her gün özellikle göğüs ağrısı ile gelen hastalar başta olmak üzere defalarca EKG çekilmektedir. Bunu yorumlayan hekimin bilgi ve tecrübesi yeterli olmayabilir. Hatta çekilen EKG’deki ritim çok karmaşık olabilir. İşte yapay zekâ marifetiyle bu ritim tanınabilir. Hatta yıllardır kullandığımız gelişmiş modern EKG cihazları bunu yapmaktadır. Demek ki biz yıllardır farkında olmadan bu yapay zekâ teknolojisini kullanmaktaymışız.
4. Hastane içinde şiddet en sık acil servis içinde yaşanmaktadır. Bu kabul edilemez durumun sıklığı maalesef ülkemiz ve dünyada artmaktadır. Yapay zekâ marifetiyle acil servise müracaat eden tüm hastalar kamerayla izlenip beden dili, vücut postüründeki değişiklikler, göz bebeklerinde büyüme, vücut ısısında artma gibi belirtiler sayesinde kişinin ajitasyon gösterebileceği öngörülüp güvenliğe haber verilir. Bu sayede acil içinde şiddet önlenmiş olur.
5. Hastanın ilk gelişinde acil içindeki veya taburcu olduktan sonraki prognozu (tekrar ne zaman hastalanır ne zaman exitus olur vs.) ortaya konulabilir.

Fütüristik Bakış: 2030 Yılında Acil Servisler

Takvimler 2030 yılını gösterdiğinde, acil tıp pratiği bugünkünden kökten farklı bir çehreye bürünecektir. 2030'da YZ, hastane duvarlarının dışına taşmış bir sistem ile hastalarına hizmet veriyor olacağına inanıyorum. Şöyle ki:

• Görünmez Triyaj: Vatandaşların giyilebilir teknolojileri, bir akut miyokard enfarktüsü veya inme başlangıcını henüz semptomlar ortaya çıkmaya başladığı anda yani çok erken dönemde tespit edip 112 komuta kontrol merkezi veya hekimine kendisinin tüm tıbbi geçmişiyle birlikte ve olası tanısı ile bildirecektir. Bu kişi ambulans ile acil servise geldiğinde onu karşılayan hekim çok önceden hastayı, olası tanısını, mevcut literatür bilgilerine göre ileri tanı ve tedavi yöntemlerini yapay zekâ marifeti ile öğrenmiş olacak ve dakikalar içinde hastasının bakım ve tedavisini tamamlayıp taburcu edecek veya ilgili kliniğe yatışını sağlayacaktır. Bu şekilde acil servis içi hasta turnover hızlanacak, doktor hem hastası hem de kendisine dinlenmek için daha çok zaman ayırabilecek, sonucunda her iki tarafında memnuniyeti artacaktır.
• Akıllı Ambulanslar: Ambulans içindeki kameralar ve sensörler, hastanın klinik durumunu yapay zekâ marifeti ile monitorize edecek; paramediklere anında ve zamanında tedavi imkânı sağlarken tüm bu bilgileri sistemde saklayarak aynı anda hastanın götürüldüğü hastanedeki doktorun önüne düşecektir.
• Dijital Asistan: Acil servis içinde her hastanın başında, görünmez bir "dijital asistan" bulunacaktır. Bu asistan, hastanın vital bulguları, laboratuvar sonuçlarındaki sapmaları, ilaç etkileşimlerini ve literatürdeki en güncel tedavi protokollerini hekimin akıllı gözlüğüne veya cep telefonuna/tabletine anında yansıtacaktır.
• Hasta Kayıtlarında Dijitalizasyon (Kağıtsız acil): Hastanın anamnezi, fizik muayene bulgularının vs. el yazısı veya klavye ile hastanın dosyasına girişi tarih olacak; tüm süreç YZ tarafından kaydedilip epikrizler otomatik olarak oluşturulacaktır. Hekim, sadece bir "orkestra şefi" gibi sistemi denetleyecek ve karmaşık etik kararlara odaklanacaktır. Unutmayalım ki son imzayı her zaman hekim atacaktır.
• Yapay Zekâ Yorumlaması: Hastaların tüm radyolojik ve biyokimyasal tetkikleri YZ marifeti ile değerlendirilecek.
• Hastanın triyaj masasına başvurusu ile hastanın acil servis içi dijital takip, seyir, tanı ve tedavi dönemi başlayacak. Böyle hastanın triyajı YZ marifeti ile yapılacak, acil servis içi şiddet engellenecek ve hasta akış hızı hızlanacak hem hasta hem de çalışan memnuniyeti artacaktır.

Sonuç: Hibrit Hekimlik Dönemi

Yapay zekâ, hekimin, stetoskopun asla yerini almayacak; aksine stetoskopu akıllandıracak, hekimin empati duyusunu ve yetisini güçlendirecektir. Bence bizi bekleyen gelecek, insanın sezgisel dehası, bilgisi, tecrübesi, dokunma, hissetme, öngörme, koklama gibi özellikleri ile makinenin algoritmik hızının birleştiği "hibrit hekimlik" dönemidir. Bu süreçte en önemli görevimiz, bu teknolojileri etik ve insanlık onuruna layık değerlerle harmanlayarak en iyi şekilde hastalarımızın hizmetine sunmaktır. Unutulmamalıdır ki; teknoloji ne kadar gelişirse gelişsin, bir hastanın elini, omuzunu tutmanın ve ona güven vermenin yerini hiçbir algoritma dolduramayacaktır. Yapay zekâ, bize o eli daha uzun süre tutabilmemiz için gereken zamanı ve bilgiyi sağlayan en sadık müttefikimiz olacaktır.

Şu gerçeği unutmayalım ki: Gelecek geldi. Ne mutlu ki bizler de bu muhteşem geleceğin mimarlarıyız.

Kaynakça

1. https://gemini.google.com/app?hl=tr. 13 Mart 2026 tarihinde ulaşıldı.
2. Ömerul Faruk Aydın, Mehmet Tatlı. From accuracy to impact: Bridging the methodological gap in artificial intelligence for emergency department care. The American Journal of Emergency Medicine. 2026. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2026.02.033.
3. Yoshimura K. & Moriguchi T. Machine learning-based model for triage-stage prediction of emergency department disposition. BMC Emerg Med (2026). https://doi.org/10.1186/s12873-026-01523-w
4. Chambost, M., et al. Artificial Intelligence for Early Sepsis Detection in Emergency Departments: A Multicenter Randomized Controlled Trial. JAMA, 333(4), 412-425, 2025.
5. Kachman MM, Brennan I, Oskvarek JJ, Waseem T, Pines JM. How artificial intelligence could transform emergency care. Am J Emerg Med. 2024: 81:40-46. doi: 10.1016/j.ajem.2024.04.024
6. Wong AH, Sapre AV, Wang K, Nath B, et al. Predicting Agitation Events in the Emergency Department Through Artificial Intelligence. JAMA Netw Open. 2025; 8(5): e258927. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2025.8927.
7. Current Applications, Challenges, and Future Directions of Artificial Intelligence in Emergency Medicine: A Narrative Review. Farrokhi M, Fallahian AH, et al. Arch Acad Emerg Med. 2025; 13(1): e45. doi: 10.22037/aaemj.v13i1.2712. eCollection 2025.
8. Ahmadzadeh B, Patey C, Norman P, Farrell A, Knight J, Czarnuch S, Asghari S. Artificial Intelligence Solutions to Improve Emergency Department Wait Times: Living Systematic Review. J Emerg Med. 2025; 75:174-187. doi: 10.1016/j.jemermed.2025.05.031.
9. Rego A, Arango-Ibanez JP, Taylor RA, Smith ME, Jones DD, Pelletier J, Colletti JE, Gottlieb M, Long B. Artificial intelligence in emergency medicine: a narrative review. Am J Emerg Med. 2026; 102:155-165. doi: 10.1016/j.ajem.2026.01.028.
10. Dalky A, Altawalbih M, Alshanik F, et al. Global Research Trends, Hotspots, Impacts, and Emergence of Artificial Intelligence and Machine Learning in Health and Medicine: A 25-Year Bibliometric Analysis. Healthcare (Basel). 2025; 13(8): 892. doi: 10.3390/healthcare13080892.
11. Kareemi H, Yadav K, Price C, Bobrovitz N. Artificial intelligence-based clinical decision support in the emergency department: A scoping review. Acad Emerg Med. 2025; 32(4): 386-395. doi: 10.1111/acem.15099.
12. Ahmed Abdalhalim AZ, Nureldaim Ahmed SN, et al. Clinical Impact of Artificial Intelligence-Based Triage Systems in Emergency Departments: A Systematic Review. Cureus. 2025; 17(6): e85667. doi: 10.7759/cureus.85667.
13. Di Fazio N, Zanza C, Longhitano Y, Voza A, Balagna R, et al. Artificial intelligence for early diagnosis in emergency department. J Anesth Analg Crit Care. 2026; 6(1): 7. doi: 10.1186/s44158-025-00334-y.
14. Waligora G, Sherwin R, Soucy Z. Can Application of Artificial Intelligence Improve Emergency Department Triage Performance? J Emerg Med. 2025; 78: 351-370. doi: 10.1016/j.jemermed.2025.04.001.
15. Morey J, Jones D, Walker L, Lindor R, Schupbach J, Mullan A, Heaton H. Ambient Artificial Intelligence Versus Human Scribes in the Emergency Department. Ann Emerg Med. 2025: S0196-0644(25)01300-9. doi: 10.1016/j.annemergmed.2025.10.006.