Kırklareli İl Sağlık Müdürlüğü
Doktorclub Awards 2025 Finalisti
Kategori: Yılın Sağlık Kurumları Ödülleri - Yılın Yenilikçi Uygulaması
Klinik Akıllı Destek ve İstişare Modeli

KADİM (Klinik
Akıllı Destek İstişare Modeli), sağlık alanında hekimlerin karar verme
süreçlerini desteklemek amacıyla geliştirilen yapay zekâ tabanlı bir klinik
karar destek sistemidir. Günümüz sağlık sisteminde hekimler her yıl binlerce
yeni makale, kılavuz ve tıbbi bilgiyle karşı karşıya kalmaktadır. Bu bilgi
yoğunluğu özellikle acil servis gibi hızlı karar verilmesi gereken ortamlarda
ciddi bir bilgi yönetimi problemi oluşturur. Hekimlerin doğru ve güncel bilgiye
hızlı erişmesi hayati önem taşımaktadır.
Mevcut yapay zekâ
çözümleri (örneğin ChatGPT, Claude veya Gemini) güçlü dil modelleri sunmasına
rağmen sağlık alanında bazı kritik sorunlara sahiptir. Bunlardan ilki veri
mahremiyeti problemidir. Hasta verilerinin üçüncü taraf sunuculara
gönderilmesi, KVKK (6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) ve sağlık
verisi mevzuatı açısından risk oluşturur. İkinci önemli sorun halüsinasyon
riskidir. Genel amaçlı yapay zekâ modelleri bazen doğrulanmamış veya hatalı
tıbbi bilgiler üretebilir. Bu durum ilaç dozları veya tedavi protokollerinde
hata oluşmasına ve hasta güvenliğinin tehlikeye girmesine neden olabilir.
Üçüncü sorun ise kaynak doğrulanabilirliğinin belirsiz olmasıdır; birçok yapay
zekâ sisteminde verilen bilginin hangi kaynağa dayandığı açık değildir.
KADİM bu
problemlere çözüm üretmek amacıyla geliştirilmiştir. Sistem tamamen yerel
(lokal) altyapıda çalışır ve tüm veriler kurum içindeki sunucularda saklanır.
Böylece hasta verileri dış ağa çıkmaz ve veri güvenliği sağlanır. Ayrıca sistem
kanıta dayalı yanıt üretme prensibi ile çalışır. Uluslararası referans
kitaplardan oluşturulan bir bilgi tabanı kullanılır ve RAG (Retrieval Augmented
Generation) mimarisi sayesinde yanıtlar doğrulanabilir kaynaklara dayandırılır.
KADİM’in bilgiye
erişim mekanizması dört aşamalı bir süreçten oluşur. İlk aşamada kullanıcı
sorusu analiz edilerek en uygun tıbbi uzmanlık alanı belirlenir. İkinci aşamada
bu uzmanlık alanlarına yönelik paralel vektör araması yapılır ve ilgili
bilgiler hızlı şekilde bulunur. Üçüncü aşamada elde edilen sonuçlar yeniden
sıralama (reranking) yöntemiyle en alakalı bilgiler ön plana çıkarılacak
şekilde düzenlenir. Son aşamada ise elde edilen bilgiler bağlam zenginleştirme
yöntemiyle büyük dil modeline gönderilir ve yapılandırılmış bir klinik yanıt
oluşturulur.
Sistem, her klinik
soruya 7 bölümlük standart bir yanıt formatı ile cevap verir. Bu format;
olasılı tanılar, acil değerlendirme, tetkik planı, tedavi önerisi, kırmızı
bayraklar, konsültasyon önerileri ve kaynaklar bölümlerinden oluşur. Bu yapı,
hekimlerin sistematik düşünmesine yardımcı olur ve klinik karar süreçlerini
daha düzenli hale getirir.
KADİM ayrıca
DxRefine adlı bir modül içerir. Tetkik sonuçları sisteme eklendiğinde bu modül
devreye girer ve tanıyı yeniden değerlendirerek daha doğru bir klinik sonuca
ulaşılmasını sağlar. Bu özellik, tanı sürecinin iteratif (adım adım gelişen)
doğasını destekler.
Hasta güvenliği
açısından sistemde çok katmanlı tıbbi güvenlik mekanizmaları bulunmaktadır.
Örneğin sistem doğrudan ilaç isimleri ve dozajlar vermek yerine ilaç sınıfı
bazlı öneriler sunar. Ayrıca kontrendikasyon kontrolleri yaparak riskli tedavi
önerilerinin önüne geçer. Yanıtlar otomatik bir kalite kontrol sisteminden
geçirilir ve düşük kaliteli yanıtlar yeniden oluşturulur.
KADİM, yapay zekâ
modelinden bağımsız çalışan çeşitli klinik araçlara da sahiptir. Bunlar
arasında ilaç etkileşim kontrolü, laboratuvar değer yorumlama sistemi, klinik
hesaplayıcılar ve güncel tıbbi kılavuz veritabanı yer alır. Sistem ayrıca
15.635 ICD-10 tanı kodu, 13 uzmanlık alanı ve 722.000’den fazla tıbbi metin
parçası içeren geniş bir bilgi tabanına sahiptir.
Sonuç olarak
KADİM, hasta güvenliği, veri mahremiyeti ve kanıta dayalı tıp ilkelerini
merkeze alan yenilikçi bir klinik karar destek sistemidir. Yerel altyapıda
çalışması, kapsamlı tıbbi veri tabanı ve gelişmiş güvenlik mekanizmaları
sayesinde hekimlerin klinik uygulamalarında güvenilir bir dijital asistan olma
potansiyeline sahiptir. Ayrıca Docker tabanlı yapısı sayesinde sağlık
kurumlarında hızlı ve kolay şekilde kurulabilir.