Wednesday, April 9, 2025

AI Sistemlerin tıpta faydalı yeri, örnek bir projede AI agent tıp doktoru bilgisayardan faydalı olabilir.

 

1. Hastanın Başvurusu ve AI Karar Süreci

  • Hasta Geliyor: Hasta, klinikte belirli bir şikayetle başvuruyor (örneğin, baş ağrısı, göğüs ağrısı, nefes darlığı).

  • Yapay Zeka, İlk Değerlendirmeyi Yapıyor:

    • AI, hastanın semptomlarını değerlendirir ve semptomların belirli bir tanıya uygun olup olmadığını kontrol eder. Örneğin, göğüs ağrısı belirtisi varsa, bu hipertansiyon, kalp krizi veya anjin gibi durumlarla ilişkilendirilebilir.

    • AI, belirtilere dayalı olarak hastaya tedavi önerisi sunar. Örneğin, basit bir ilaç tedavisi ya da diğer durumlar için daha fazla test gerekebilir.

    Tıp doktorunun denetimi:

    • AI'nın önerdiği tedavi veya tanı, doktorun denetiminden geçer. Tıp doktoru, hastanın şikayetlerine ve durumuna göre AI'nın önerisini gözden geçirir.

    • Pop-up mesajı:

      • "AI, hastaya baş ağrısı nedeniyle ağrı kesici öneriyor. Onaylıyor musunuz?"

2. Tetkik Gerekli Mi?

AI Karar Veriyor:

  1. Tetkik Gerekli Değilse:

    • AI, doğrudan tedavi önerisi sunar. Örneğin, hipertansiyon teşhisi koyduysa, hemen tedaviye başlanabilir.

    • Bu durumda, doktor onayı için pop-up açılır:

      • "AI, hipertansiyon teşhisi koydu. Tedavi başlatılabilir. Onaylıyor musunuz?"

    • Doktorun denetimi ve onayı gereklidir: Doktor, hastanın geçmiş tıbbi bilgilerini ve mevcut semptomları göz önünde bulundurarak AI’nın önerdiği tedaviyi onaylar ya da düzenler.

  2. Tetkik Gerekli Olduğunda:

    • AI, tetkik isteği yapar. Örneğin, EKG, kan testi, kan basıncı ölçümü gibi tetkikler önerilir.

    • Tetkik için yapılacak işlem, AI tarafından belirlenir ve doktor onayına sunulur.

      • "AI, hasta için EKG testi öneriyor. Onaylıyor musunuz?"

    • Tıp doktorunun denetimi ve onayı: Doktor, tetkiklerin gerekli olup olmadığını, hastanın durumunu göz önünde bulundurarak onaylar.

3. Tetkikler Alındıktan Sonra:

  • Tetkik Sonuçları Geliyor:

    • AI, yapılan tetkiklerin sonuçlarını analiz eder. Örneğin, EKG sonucu anormalse, AI bunun üzerine yeni bir değerlendirme yapar.

    • AI, tıbbi analizleri yaparak, tetkiklerin sonuçlarını ilgili tanılarla ilişkilendirir ve tedavi önerileri sunar.

    • Pop-up mesajı:

      • "AI, EKG sonucuna göre koroner arter hastalığı şüphesi öneriyor. Onaylıyor musunuz?"

    Tıp doktorunun denetimi:

    • Doktorun son onayı gereklidir: Yapay zekanın analizini ve önerisini, tıp doktoru hastanın genel durumu ve klinik geçmişi ile uyumlu olarak kontrol eder.

    • Eğer tetkik sonucunda diğer bir test veya tedavi gerekliyse, doktor bunu belirleyip AI’ya yönlendirme yapabilir.

4. Tedavi veya Sevk Kararı:

  • Tedavi Planı:

    • AI, tedavi önerileri sunar (örneğin, ilaç tedavisi, beslenme önerileri, yaşam tarzı değişiklikleri).

    • Ancak doktor onayı gereklidir: Doktor, tedavi önerilerinin hastaya uygunluğunu gözden geçirir ve gerekli gördüğü değişiklikleri yapar.

    • Pop-up mesajı:

      • "AI, hipertansiyon tedavisi için ACE inhibitörü öneriyor. Onaylıyor musunuz?"

  • Sevk Kararı:

    • AI, hastanın durumu kritikse, örneğin, acil kardiyolojik müdahale gereksinimi varsa, yapay zeka hastayı doğrudan bir kardiyolog veya acil servise yönlendirebilir.

    • Ancak sevk önerisi de doktor onayına sunulur:

      • "AI, hastayı kardiyoloji uzmanına sevk ediyor. Onaylıyor musunuz?"

    • Doktor, sevk kararını gözden geçirir ve hastayı doğru uzmanlığa yönlendirir.

5. Sonuç ve Süreklilik

  • Yapay zeka sürekli öğrenir ve her hastadan elde edilen verilerle zamanla daha doğru tahminler yapar.

  • Tıp doktoru her zaman son onayı verir: Yapay zeka, hastaya yönelik öneriler sunar, ancak her bir karar (tetkik, tedavi, sevk) doktorun onayına tabidir.

Sonuç Olarak:

Bu sistemde, yapay zeka, hastayı değerlendirme, testler önerme ve tedavi planları oluşturma aşamalarında aktif bir rol oynar. Ancak, tıp doktoru her aşamada onaylama sürecini gerçekleştirir. Bu sayede, hem AI’nin hızlı veri işleme gücü hem de doktorun klinik deneyimi bir araya gelir, doğru ve güvenli bir hasta yönetimi sağlanmış olur.

Bu yapıyı geliştirmek için, Notion üzerinde hastaların yönetilmesi, AI modelinin karar destek sistemine entegre edilmesi ve doktor onay süreci için pop-up bildirimleri gibi özelliklerin tasarlanması gerekir.

NOTION NE ANLAMDA: Çok yönlü bir dijital organizasyon ve veritabanı aracıdır. Hem bireysel hem de takım kullanımı için uygun olan Notion, kullanıcıların notlar almasını, görevlerini takip etmesini, projelerini yönetmesini ve veritabanları oluşturmasını sağlar. İçeriklerinizi bloklar şeklinde düzenler, böylece metin, liste, tablo, takvim, çizelge, görsel, bağlantı gibi öğeleri bir arada kullanabilirsiniz.

Notion'un sunduğu bazı özellikler şunlardır:

  • Veritabanları: Bilgileri düzenlemek ve sorgulamak için özelleştirilmiş veritabanları oluşturabilirsiniz.

  • Notlar ve Görevler: Kolayca not alabilir ve görevlerinizi takip edebilirsiniz.

  • İşbirliği: Takım üyeleriyle aynı sayfa üzerinde gerçek zamanlı olarak çalışabilirsiniz.

  • Şablonlar: Çeşitli hazır şablonlarla verimliliğinizi artırabilirsiniz.

Genel olarak, Notion çok işlevli bir platformdur ve kullanıcıların veya Tıp Doktorlarının projeleri organize etmelerini ve bilgiye erişimlerini kolaylaştırır. Bu sistem bugünün teknolojisinde vardır.




Amerika Birleşik Devletleri'nde yapay zeka (YZ) destekli sistemler, hastanelerde ve tıbbi merkezlerde tetkik isteme ve teşhis koyma süreçlerinde kullanılmaktadır. ​

Radyoloji alanında, Aidoc gibi şirketler, tıbbi görüntüleme süreçlerini hızlandırmak ve acil servislerde tanı koyma sürecini iyileştirmek için yapay zeka araçları sunmaktadır. Bu tür sistemler, radyologların iş akışını kolaylaştırarak hasta bakımını hızlandırmaktadır. ​Healthcare AI | Aidoc Always-on AI+1Fierce Healthcare+1 

Örneğin, Radiology Partners adlı kuruluş, YZ araçlarını 20 milyondan fazla hasta tetkikinde kullanarak, radyologların iş akışını iyileştirmiştir. Bu entegrasyon, yüksek riskli bulguların tespiti ve teşhisi gibi görevlerde YZ'nin kullanımını içermektedir. ​Radiology Partners+1Radiology Business+1

Benzer şekilde, SimonMed adlı görüntüleme merkezi, YZ tabanlı triyaj programları kullanarak potansiyel kırıklar veya zatürre gibi durumları belirlemekte ve radyoloji raporlarının dönüş süresini %82 oranında hızlandırmıştır. ​Healthcare IT News

Ayrıca, Yale New Haven Health gibi sağlık kuruluşları, radyoloji alanında YZ platformları geliştirerek teşhis süreçlerini hızlandırmayı hedeflemektedir. ​Yale New Haven Health

Bu sistemler, hasta şikayetlerini dinleyen ve her hasta için tetkik taleplerini hafızaya alan, Elizabeth benzeri YZ destekli asistanlarla entegre çalışmaktadır. Bu tür YZ çözümleri, doktorların hasta verilerini daha etkin bir şekilde yönetmesine ve daha hızlı teşhis koymasına yardımcı olmaktadır.​​

Amerika Birleşik Devletleri'nde, hasta şikayetlerini dinleyerek tetkik isteyen ve teşhis koyan yapay zeka destekli sistemler geliştirilmekte ve kullanılmaktadır. Bu sistemler, farklı alanlarda doktorlara yardımcı olmakta ve hasta bakımını iyileştirmeyi hedeflemektedir.​

Örneğin, Stanford Health Care, hasta ve doktor arasındaki etkileşimleri güvenli bir şekilde dinleyerek otomatik olarak taslak klinik notlar oluşturabilen bir yapay zeka destekli uygulama geliştirmiştir. Bu uygulama, ses tanıma teknolojisini kullanarak önemli klinik detayları yazılı bir özet halinde sunmaktadır. ​Stanford Medicine

Ayrıca, Microsoft'un Dragon Copilot adlı AI asistanı, hasta-doktor görüşmelerini dinleyerek yüksek kaliteli, kapsamlı ve uzmanlık alanına özgü notlar oluşturabilmektedir. Bu sistem, klinik belgelerin otomatik olarak oluşturulmasını sağlayarak doktorların hasta ile daha fazla vakit geçirmesine olanak tanır. ​Microsoft

Laboratuvar testleri isteme sürecinde de yapay zeka tabanlı sistemler geliştirilmektedir. Örneğin, yapılan bir çalışmada, derin öğrenme tabanlı otomatik bir sistem geliştirilerek uygun laboratuvar testlerinin önerilmesi hedeflenmiştir. Bu tür sistemler, hasta bakımını iyileştirmeyi ve sağlık hizmetlerinin verimliliğini artırmayı amaçlamaktadır. ​


Bu sistemlerin isimleri ve özellikleri kurumdan kuruma değişiklik gösterebilir. Ancak genel olarak, bu tür yapay zeka destekli çözümler, hasta şikayetlerini dinleyerek uygun tetkikleri önerme, teşhis koyma ve klinik notları oluşturma gibi işlevleri yerine getirerek sağlık hizmetlerinde verimliliği artırmayı amaçlamaktadır.

Bu AI Doctor u mesela Umraniye EAH gibi büyük hastanede, her Doktor un bilgisayarında aynı kalitede sağlamak ayrı bir teknolojidir. Mesela günde 3 hastaya telefondaki ChatGPT ile bile tetkik isteme tehis takip reçete yapay-zeka ile olur, ancak günde 50 hasta için bu işlemleri yapmak için bulut hafıza veya lokal hafıza ayarı büyük kapsamlı bir uygulamadır. o düzey doğru tetkik isteyen, sonra takip eden sonra reçete yazan yapay-zeka zaten var ama 50 hasta günde onca tetkik hepsi hafızada olacak, o ayarlanmalı. ChatGPT, Copilot, merlin bugün uygun prompt ile bu dediklerimi zaten doğru ve inanılmaz yapıyor. Yapay Zeka karar verme düzeyi çok kaliteli. Ama bunun çok hastada olması çok iyi kurulmalı. Not alma vs gibi yardımcı yapay zeka değil, direk ben Doktor AI Agent diyorum, onunla işe başlamalı. Dediğim sistemde bir Tıp Doktoru diyelim 50 hastaya yapay zekalı tetkik, teşhis, tedavi yaptı, sadece 100 de birinde yapay zekayı edit yaptıysa, budur işte görevi. O kadarcık düzeltme için Tıp Doktoru başında olacak Yapay Zekanın.

Bence Tıp Doktoru olmadan çok korsan yapay zeka agent ucuza hasta bakacaktır, yani Tıp Doktoru malıyeti artırır, fakat Tıp Doktoru bence en az 30 yıl daha AI agent başında olmalı. Yani AI agent uzmanların doktorların işini elınden alabılır ucuza çalışarak, ancak benim sistemim sadece 100 hastadan bırınde bıle yapay zekayı duzelttıyse, Doktor şart dıyen sıstem. Burada Tıp Doktoru şüphelenirse araya bir diğer yapay zeka da girebilir. Yada daha ayrıntılı açıklama ıstenır yapay zekadan. Buda editörlük oluyor insan doktor tarafından. Bu dediğim hiç basit değil. Hemşirelerde mesela ilaç sulandırırken yapay zeka kullanabılır. Hemşireler için de yapay zeka zaten var daha ılerleyecek. Ancak yapay zeka tetkık ısteme teşhıs tedavı Tıp Doktoru şartı ıle olacak.

Değil hemşire konuşma bilen herkesin bir gunde agent yapay zekadan iş alması mumkun olacak ama bunu korsan yaklaşımlar yapar. Kanunda Tıp Doktoru olmayan yapay zeka ıle dediğimi yapacak, sıradan insanlar yetkili olmayacak. Tıp Doktoru ınaylı yapay zeka reçete geçerlı olacak. 

1. Patient's Visit and AI Decision Process

  • Patient Arrival: The patient comes to the clinic with a specific complaint (e.g., headache, chest pain, shortness of breath).

  • AI Initial Assessment:
    AI evaluates the patient's symptoms and checks if they align with specific diagnoses. For instance, if the symptom is chest pain, AI could associate it with hypertension, heart attack, or angina.

  • AI Treatment Suggestion:
    Based on symptoms, AI provides treatment suggestions, such as simple medication or further tests if needed.

  • Doctor's Oversight:
    AI's diagnosis or treatment suggestion is reviewed by the doctor. The doctor evaluates the patient's complaint and current condition before approving or modifying the AI's suggestion.

    Pop-up message:
    "AI suggests pain relief medication for the headache. Do you approve?"

2. Is a Test Necessary?

  • AI Decision:

    • No Test Needed: If AI concludes no further tests are required, it directly recommends treatment (e.g., a diagnosis of hypertension and immediate treatment).

    • Doctor's Oversight:
      If no test is required, a pop-up asks the doctor for confirmation.

      Pop-up message:
      "AI suggests hypertension diagnosis. Treatment can begin. Do you approve?"

  • Test Required:
    If AI deems a test necessary (e.g., EKG, blood test, blood pressure measurement), the test is recommended.

    Pop-up message:
    "AI recommends an EKG. Do you approve?"

3. Post-Test Analysis

  • Test Results:
    Once test results are received, AI analyzes the findings. For example, if the EKG result is abnormal, AI will make a new evaluation.

  • AI Diagnosis Based on Results:
    AI associates the test results with possible conditions and provides further treatment suggestions.

    Pop-up message:
    "AI suggests a diagnosis of coronary artery disease based on the EKG results. Do you approve?"

  • Doctor's Oversight:
    The doctor reviews AI's analysis and, if needed, requests further tests or treatments. The final decision rests with the doctor.

4. Treatment or Referral Decision

  • Treatment Suggestions:
    AI provides treatment options (e.g., medication, lifestyle changes).

    Pop-up message:
    "AI suggests ACE inhibitors for hypertension treatment. Do you approve?"

  • Referral Decision:
    If the patient's condition is critical (e.g., requires cardiology intervention), AI may suggest a referral to a cardiologist or emergency department.

    Pop-up message:
    "AI recommends referring the patient to a cardiologist. Do you approve?"

  • Doctor's Oversight:
    The doctor reviews the referral or treatment plan and makes the final decision.

5. AI Continuous Learning and Oversight

  • AI's Continuous Learning:
    The AI learns and improves with every patient interaction, refining its recommendations based on historical data.

  • Doctor's Final Approval:
    Every decision (test, treatment, referral) is subject to the doctor’s final approval. The doctor ensures the AI's recommendations align with the patient’s unique condition.

Notion Integration for Patient Management

  • Notion can be used to organize patient data, track AI suggestions, and store diagnostic histories. Doctors can approve or modify AI's recommendations in a structured environment. Pop-up notifications can be integrated within Notion to alert doctors for approvals or suggestions.

AI Doctor Agents in the U.S. Healthcare System

  • In the U.S., AI-powered systems have been integrated into hospitals for diagnostics and test ordering, such as in radiology with tools like Aidoc and Radiology Partners. These systems assist in improving workflow and diagnostic accuracy.

  • For example, Radiology Partners uses AI to process over 20 million patient tests, improving radiologist workflow by detecting high-risk findings. Similarly, SimonMed uses AI triage programs to speed up diagnostic processes for conditions like fractures or pneumonia.

  • AI in Patient Interaction:
    Companies like Stanford Health Care and Microsoft are developing AI systems to listen to patient-doctor interactions and automatically generate clinical notes, ensuring comprehensive documentation.

  • AI in Laboratory Test Ordering:
    AI tools are also being developed to recommend appropriate lab tests based on patient history and symptoms, aiming to enhance efficiency in the diagnostic process.

Examples of AI Doctor Systems:

  1. Aidoc: AI-powered radiology tool for image analysis and diagnosis in emergency settings.

  2. Radiology Partners: AI in radiology for high-risk findings detection.

  3. SimonMed: AI for triaging and improving diagnostic workflows.

  4. Stanford Health Care: AI to listen to patient consultations and create clinical notes.

  5. Microsoft's Dragon Copilot: AI for generating patient-doctor notes automatically.

These AI systems aim to improve efficiency, accuracy, and patient outcomes by assisting healthcare providers with diagnostic and decision-making tasks. However, doctors retain the final decision-making authority in all cases, ensuring that the patient’s safety and care quality are not compromised.

:

🧠💻 SUMMARY: Components of the AI-Enhanced Doctor Workspace

🔷 PART 1: Notion-Based Patient Space

A secure cloud workspace inside Notion, with the following structure:

SectionDescription
🧾 Master Patient IndexA database with a list of all patients. Each entry links to their private page.
👤 Individual Patient Page TemplateOne page per patient including: <ul><li>Demographics</li><li>Medical History</li><li>Visit Notes</li><li>Test Results</li><li>Diagnosis/Plan</li><li>Linked Files (labs, scans)</li></ul>
🧠 "AI Assistant Box" SectionA space where you can ask questions like:
• “What tests should I order?”
• “What’s the differential diagnosis?”
• “Summarize this visit.”

➡️ Stored entirely on your Notion cloud. You control access. Can be used for teaching, simulation, or real data if anonymized.

🤖 PART 2: AI Doctor Agent (Custom GPT)

A smart GPT-based assistant, like a virtual "Elizabeth", connected via:

FeatureDescription
🩺 Symptom AnalysisYou paste or type symptoms, and the AI gives:
• Probable diagnoses
• Suggestions for labs/imaging
• Relevant guidelines
🧪 Test Ordering HelperThe AI can propose which test is best (e.g. CBC vs. CRP vs. CT) based on system involved
📝 SOAP/Visit Note DraftingAutomatically writes a visit summary you can paste into Notion
🔄 Patient Memory (Optional)If used via ChatGPT Custom GPTs with memory on, it can recall what you told it about "Patient A" in the last conversation
🔗 Future IntegrationCan be expanded to connect with databases, HL7/FHIR systems, or lab APIs in the future (Python/OpenAI/Notion API)

➡️ Built on ChatGPT or OpenAI API. You can talk to it, copy its output into Notion, or automate more with backend support later.

✅ NEXT STEP: 

Project can start by:

  1. 🏗 Creating a Notion Template — Master Patient Table + Page Template

  2. 🧠 Configuring a Custom GPT — AI Doctor (Elizabeth-style) ready for medical reasoning


Also, Medical Doctor can want the AI Doctor Agent to behave more like:

  • a differential diagnosis engine,

  • a clinical test recommender,

  • a treatment planner,

  • or all three?

Posted by at

Pages