Sağlık sektöründe, "veri kaosu" olarak adlandırılan veri yönetimi krizi, etkin karar alma süreçlerini tehdit ediyor. Veri kaosu, sağlık kurumlarında farklı kaynaklardan toplanan verilerin düzensiz, dağınık ve uyumsuz şekilde saklanması sonucu oluşan karmaşık durumu ifade eder.

Hastaneler ve klinikler, her gün büyük miktarda veri (elektronik sağlık kayıtları, laboratuvar sonuçları, tıbbi görüntüler, hasta izleme verileri vb.) üretir. Bu bilgiler, farklı formatlarda ve birbirinden kopuk sistemlerde saklandığı için bütüncül bir şekilde analiz edilmesini zorlaştırır. Bu durum, sağlık çalışanlarının hastalara dair kapsamlı bir profil oluşturmasını engellerken, aynı zamanda hasta güvenliği açısından da kritik bir sorun teşkil eder.

Türkiye'de sağlık ve sağlık sigortası alanında yapay zeka çözümleri sunan Opinion AI'ın Kurucu Ortağı ve Teknolojiden Sorumlu Direktörü (CTO) Burhan İnal, bu konuya dikkat çekerek şunları belirtti: "Sağlık sektörü, bilgiye erişim açısından zengin olsa da bu bilgiden anlamlı içgörüler elde etmekte yetersiz kalıyor. Hastaneler ve klinikler, büyük bir veri deryasında ilerliyor fakat bu verileri etkili biçimde analiz edemiyorlar. Bu durum; hatalı teşhislere, gereksiz tetkiklere ve yüksek maliyetli operasyonel hatalara sebep olabiliyor. Veri karmaşası, yalnızca teknik bir sorun değil, hasta güvenliği açısından da büyük bir tehdittir."

İnal, bu sorunların üstesinden gelmek için entegre bir veri yönetimi stratejisinin hayati önem taşıdığını vurguladı. Ona göre, yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri, veri kaosunu anlamlı içgörülere dönüştürerek sağlık kuruluşlarının daha hızlı, akıllı ve doğru kararlar almasını sağlayabilir.

Veri Kaosunun Öncelikli Sorunları

Burhan İnal, veri kaosunun çözümünde öncelikli olarak ele alınması gereken başlıca sorunları şöyle sıraladı:

• Veri Siloları: Verilerin, farklı departmanlarda ve sistemlerde izole bir şekilde saklanması, veri paylaşımını neredeyse imkânsız hale getiriyor.
• Standartlaşma Eksikliği: Veri formatları ve standartları arasındaki uyumsuzluklar, yapay zeka modellerinin etkin bir şekilde çalışmasını engelliyor.
• İnsan Hatası: Manuel veri girişi ve yönetim süreçleri, hatalı ve eksik veri oranını artırıyor.

Sağlıklı Veri Düzenlemesi İçin Atılacak Adımlar

İnal, sağlıklı bir veri düzenlemesi için izlenmesi gereken adımları da şöyle özetledi:

• Kurumun mevcut veri envanteri ve ihtiyaçları detaylı bir şekilde analiz edilmeli ve veri stratejisi netleştirilmelidir.
• Verinin toplanması, saklanması ve paylaşılması süreçlerine dair açık ve uygulanabilir politikalar oluşturulmalıdır. Bu süreçte veri sahipliği, erişim yetkileri ve güvenlik önlemleri netleştirilmelidir.
• Kurum genelinde veri standartları ve formatları uyumlu hale getirilmelidir.
• Veri yönetimi süreçlerinin dijitalleşmesi ve otomatikleştirilmesi, hataların ve veri kayıplarının önüne geçecektir.
• Kurumun vizyonuna uygun şekilde, veriden değer yaratacak yapay zeka ve analitik çözümlerin entegrasyonu planlanmalıdır.

Burhan İnal sözlerini, "Sağlıkta yapay zekanın tam potansiyeline ulaşabilmesi için, öncelikle veriyi bir düzene sokmalıyız. Veri, hastalara daha iyi bakmayı sağlayacak bir köprüdür. Bu köprüyü inşa etmek, hepimizin ortak sorumluluğudur." şeklinde bitirdi.